FR3019408A1

FR3019408A1 - METHOD FOR PREDICTING SOLAR RADIATION ON THE GROUND IN THE VICINITY OF A SITE

Info

Publication number: FR3019408A1
Application number: FR1452543A
Authority: FR
Inventors: Stephanie Dubost; Didier Boldo; Romain Dambreville; Philippe Blanc
Original assignee: Electricite de France SA
Current assignee: Electricite de France SA
Priority date: 2014-03-25
Filing date: 2014-03-25
Publication date: 2015-10-02
Anticipated expiration: 2034-03-25
Also published as: FR3019408B1

Abstract

L'invention concerne un procédé de prévision d'un rayonnement solaire au sol au voisinage d'un site (S). Le procédé comprend des étapes de : a) réception (300) de données satellitaires relatives à des rayonnements solaires au sol mesurés sur une zone déterminée (ZD) à un premier instant (INST1) et un deuxième instant (INST2), le premier instant (INST1) étant antérieur au deuxième instant (INST2) ; b) localisation (302), sur la zone déterminée (ZD), du site (S) et des valeurs de rayonnements mesurés aux premier et deuxième instants ; c) comparaison (304) des localisations des valeurs au premier instant (INST1) et au deuxième instant (INST2) ; d) détermination (306) d'un déplacement (Vm) des valeurs localisées entre les premier et deuxième instants ; e) estimation (308), en fonction du déplacement déterminé (Vm), de la valeur de rayonnement à la localisation du site (S) pour un troisième instant (INST3) postérieur au deuxième instant (INST2).The invention relates to a method for predicting solar radiation on the ground in the vicinity of a site (S). The method comprises steps of: a) receiving (300) satellite data relating to ground-based solar radiation measured on a given area (ZD) at a first instant (INST1) and a second instant (INST2), the first instant ( INST1) being earlier than the second instant (INST2); b) location (302), on the determined area (ZD), of the site (S) and the measured radiation values at the first and second instants; c) comparing (304) the locations of the values at the first instant (INST1) and at the second instant (INST2); d) determining (306) a displacement (Vm) of the localized values between the first and second instants; e) estimation (308), as a function of the determined displacement (Vm), of the radiation value at the location of the site (S) for a third instant (INST3) after the second instant (INST2).

Description

Procédé de prévision de rayonnement solaire au sol au voisinage d'un site [001] Domaine technique [2] L'invention concerne le domaine de la prévision d'irradiation solaire incidente à la surface du sol (nommé irradiation ci-après) via une estimation du rayonnement solaire perçu au sol au voisinage d'un site d'intérêt tel que un ou plusieurs systèmes de conversion d'énergie solaire (nommés systèmes solaires par la suite) comme, par exemple, des systèmes photovoltaïques. [003] Etat de la technique [4] Les moyens de conversion des systèmes solaires utilisés pour la génération d'énergie électrique ont une production qui dépend de l'irradiation. Typiquement, un système solaire (comme par exemple un panneau photovoltaïque) produit une énergie électrique en fonction des conditions d'ensoleillement et de luminosité de son environnement proche. [5] Une prévision de l'irradiation au sol permet d'anticiper la production de tels systèmes solaires et donc d'estimer la quantité d'énergie électrique qui sera produite sur un horizon de temps futur. Il existe différentes approches pour prévoir l'irradiation du sol dont notamment : - les prévisions utilisant des modèles météorologiques (horizon de prévision allant de quelques heures à plusieurs jours) ; - les prévisions basées sur des mesures d'irradiation prises par un instrument de mesure au sol (tel qu'un capteur pyranométrique), des modèles mathématiques étant utilisés pour prévoir les valeurs des prochaines mesures sur la base d'un historique de mesures (horizon de prévision allant de quelques minutes à plusieurs heures) ; - les prévisions utilisant les images du ciel prises à partir du sol pour déterminer un déplacement de couvertures nuageuses et en déduire l'irradiation au sol (horizon de prévision pouvant aller jusqu'à quelques minutes) ; - les prévisions par traitement d'images satellitaires, estimant le rayonnement solaire reçu au sol à partir de données satellitaires (horizon de prévision de l'ordre de quelques minutes à quelques heures). [006] Il est entendu par horizon de prévision le temps entre le moment de la prévision et la date à laquelle se passe réellement l'évènement prévu (i.e. la valeur d'irradiation prévue). [007] Avec des prévisions par traitement d'images satellitaires, l'estimation de rayonnement solaire peut être effectuée avec une bonne précision, avec une prévision court-terme et par rapport à une surface plus vaste, sans nécessiter l'installation d'instruments de mesure au niveau du sol. [008] Généralement, les prévisions basées sur des images satellitaires comprennent au moins deux phases qui sont : - la prévision de la localisation d'un masque nuageux, et - la détermination du rayonnement solaire au sol. [9] Lors de la première phase, le mouvement d'un masque nuageux est classiquement reconnu à partir de plusieurs images satellitaires successives. La future localisation du masque peut être déterminée sur l'image satellite dans la continuité de ce mouvement. A partir de la future localisation estimée du masque nuageux, un indice de couverture nuageuse au niveau de la localisation du site d'intérêt peut être calculé. [10] Dans la deuxième phase, les images satellites sont traduites en valeurs de rayonnement au sol. A cet effet, des méthodes de traitement spécifiques peuvent être utilisées pour convertir le niveau de chaque pixel d'images satellites en une valeur brute d'irradiation solaire au sol. Typiquement, des méthodes d'estimation de rayonnement (la méthode Heliosat-2 par exemple) comprennent généralement les étapes de : - détermination, en fonction de l'emplacement du site d'intérêt, d'une valeur de rayonnement selon un modèle de ciel clair, i.e. rayonnement attendu au sol en considérant qu'il n'y a aucun nuage ; et - correction de la valeur déterminée en fonction de l'indice de couverture nuageuse calculé selon la première phase précitée. [011] Toutefois, il s'avère que pour obtenir des résultats de prévision cohérents, de nombreuses opérations de lissage spatial et de correction statistique a posteriori sont à réaliser sur les prévisions de déplacement du masque nuageux d'une part, et sur les valeurs corrigées à la deuxième phase d'autre part. Sans ces opérations, des divergences importantes peuvent apparaître entre : - les estimations de mouvement du masque nuageux et les déplacements réels des masses nuageuses, et - la valeur de rayonnement au sol convertie à partir l'image satellite et l'irradiation réelle perçue au sol. [012] Or, de telles opérations sont complexes et sont coûteuses en temps et en ressource de calcul. [013] Par ailleurs, la prévision de rayonnement solaire implique une qualité d'estimation qui dépend de différents paramètres tels que les conditions météorologiques. [014] Il existe ainsi un besoin de mettre en place un procédé de prévision de rayonnement au voisinage d'un site dans lequel les opérations de correction susmentionnées sont moindres voire nulles, et selon lequel un indice de confiance peut en outre être associé à l'estimation pour qualifier la prévision de rayonnement effectuée. [015] L'invention vient améliorer la situation en ce sens. [016] Résumé de l'invention [017] L'objet de l'invention est de remédier aux inconvénients précités en proposant notamment d'utiliser directement des données satellitaires correspondant à des rayonnements solaires au sol pour déterminer un déplacement des valeurs de rayonnement (traduisant typiquement une advection) et prévoir la valeur de rayonnement qui sera localisée au niveau du site dans un temps futur. [018] A cet effet, un premier aspect de l'invention concerne un procédé de prévision d'un rayonnement solaire au sol au voisinage d'un site. Le procédé comprend au moins les étapes de : a) réception de données satellitaires relatives à des rayonnements solaires au sol mesurés sur une zone déterminée au moins à un premier instant et un deuxième instant, le premier instant étant antérieur au deuxième instant ; b) localisation sur la zone déterminée du site et des valeurs de rayonnements solaires mesurés aux premier et deuxième instants ; c) comparaison des localisations des valeurs de rayonnements solaires mesurés au premier instant et au deuxième instant ; d) détermination d'un déplacement global, entre les premier et deuxième instants, d'au moins une partie des valeurs localisées ; e) estimation, en fonction du déplacement global déterminé, de la valeur de rayonnement solaire au sol à la localisation du site pour un troisième instant, le troisième instant étant postérieur au deuxième instant. [019] Le troisième instant peut correspondre notamment au temps de la prévision (i.e. instant pour laquelle la valeur estimée est prévue). La prévision de la valeur pour le troisième instant est réalisée au deuxième instant sur la base de l'analyse comparative entre les premier et deuxième instants. [020] La valeur estimée est relative à la valeur de rayonnement prévue au niveau du site ou, tout au moins, à son voisinage (considérant un possible léger décalage dans la localisation du site via les données satellitaires). [021] Contrairement à l'état de la technique nécessitant deux phases distinctes de traitement de données d'images satellitaires (étude de masque nuageux et conversion en valeur de rayonnement), l'ordonnancement des étapes a) à e) permet d'estimer une future valeur de rayonnement sur le site en ne traitant que les données satellitaires relatives aux valeurs de rayonnement solaires au sol. Ainsi, une seule phase de traitement de données permet : - de déterminer le déplacement global des valeurs au sol et - d'estimer l'irradiation du site d'intérêt pour un instant à venir. [22] Il convient de noter que les déplacements de valeurs de rayonnement sont corrélés aux déplacements de masques nuageux au-dessus du sol. En effet, les valeurs localisées à l'étape b) sont impactées par les masses nuageuses présentes dans le ciel, au-dessus et à proximité du site d'intérêt. [23] Aussi, l'utilisation des valeurs de rayonnement permet de déterminer l'évolution des masses nuageuses et des variations d'irradiation au sol sans recourir à l'utilisation de modèles météorologiques complexes ou autres estimations de mouvement de masques nuageux. Les opérations de corrections susmentionnées ne sont dès lors plus nécessaires. [24] L'ordonnancement des étapes a) à e) limite donc les temps et ressources calcul nécessaires pour la mise en oeuvre d'une prévision de rayonnement solaire au voisinage du site d'intérêt. [25] Selon un mode de réalisation avantageux, la localisation des valeurs de rayonnement solaires à l'étape b) peut être réalisée par identification de blocs de valeurs, chaque bloc correspondant à un ensemble de valeurs localisées dans une partie définie de la zone déterminée. A l'étape c), les blocs de valeurs identifiés peuvent être comparés les uns par rapport aux autres et à l'étape d), le déplacement global peut être déterminé à partir des blocs identifiés au premier instant et des blocs les plus proches parmi des blocs identifiés au deuxième instant. [26] Cette réalisation permet de comparer des ensembles de valeurs et de détecter le mouvement des ensembles entre au moins deux instants (technique de comparaison de blocs de valeurs, nommée « Block Matching » en anglais). La détermination du déplacement global d'ensemble de valeurs permet de limiter le nombre de calculs (en comparaison d'une localisation des valeurs à chaque instant et du déplacement de chaque valeur entre les instants) tout en conservant un suivi précis du déplacement de l'ensemble de valeurs par identification du bloc le plus proche à l'instant ultérieur. [27] Avantageusement, la comparaison des localisations de valeurs de rayonnements solaires à l'étape c) peut être réalisée dans un espace fermé autour de la localisation du site sur la zone déterminée. [28] De cette manière, une zone de recherche est définie dans un espace délimité autour du site d'intérêt. Les valeurs de rayonnement utilisées pour déterminer le déplacement global sont alors les données placées à proximité du site. Ces données sont les plus pertinentes pour déterminer un déplacement global des valeurs de rayonnement vers le site d'intérêt et ainsi déterminer précisément la valeur de rayonnement à venir pour le site. [29] En outre, limiter la zone de recherche à un espace fermé réduit le nombre de calculs nécessaires et évite de perturber la détermination du déplacement global avec des mouvements parasites de valeurs de rayonnement éloignées (qui se déplacent peut être complètement différemment en raison des conditions météorologiques localisées). [30] Selon un mode de réalisation avantageux, l'espace fermé peut être défini en fonction de paramètres prédéterminés tels que l'horizon de prévision et/ou des caractéristiques de vent (caractéristiques qualitatives et quantitatives notamment) de la zone déterminée. [031] A titre d'exemple, la taille de l'espace fermé peut être petite si l'horizon de prévision est court (de l'ordre du quart d'heure typiquement) et la vitesse de vent faible, et grande lorsque l'horizon de prévision est plus long (par exemple de quatre heures) et la vitesse de vent élevée. A titre purement qualitatif, les dimensions de l'espace fermé peuvent varier, et notamment être augmentées, lorsque des vents forts sont mesurés au niveau du site ou à proximité. [32] Ainsi, la zone de recherche est ajustée en fonction du contexte dans lequel la prévision est effectuée, permettant de limiter des perturbations de l'estimation de valeur de rayonnement au voisinage du site. [33] Selon des réalisations possibles, l'espace fermé peut être de forme polygonale ou elliptique. [34] Avantageusement, au moins une donnée de rayonnement solaire effectif au sol est reçue, la donnée de rayonnement solaire effectif étant utilisée pour étalonner ou corriger les données satellitaires reçues à l'étape a). [35] De cette manière, les données satellitaires reçues peuvent être étalonnées, réinitialisées et/ou ajustées selon des mesures d'irradiation effective au sol, permettant d'affiner les données utilisées pour l'estimation et de fait, rendre la prévision de rayonnement au sol encore plus précise et robuste. Par exemple, la donnée de rayonnement solaire effectif peut être issue d'un moyen de mesure pyranométrique ou d'une mesure de la production électrique de système solaire lui-même. [036] Selon une réalisation avantageuse, le déplacement global déterminé peut être une moyenne pondérée des déplacements entre les premier et deuxième instants d'au moins une partie des valeurs localisées. [37] La détermination d'un déplacement global à partir d'une telle moyenne pondérée peut permettre de suivre le déplacement moyen de certaines ou plusieurs valeurs, ou même d'un bloc de valeurs, sans être impacté significativement par des perturbations locales inhérentes par exemple à des vents tourbillonnants, à une dépression localisée ou autre. [38] En complément, la moyenne pondérée des déplacements à laquelle correspond le déplacement global déterminé peut être pondérée selon des critères de robustesse. [039] Les critères de robustesses peuvent par exemple être relatifs à une confiance attribuée à chacun des déplacements de valeurs déterminés ou à une réactualisation par filtrage adaptatif (par exemple via un filtre de Kalman). A titre d'exemple, la confiance attribuée au déplacement d'une valeur allant à l'opposé des autres déplacements déterminés peut être faible, la pondération de ce déplacement dans la moyenne étant alors plus faible (voire nulle) par rapport aux autres déplacements. [40] Ainsi, le déplacement global des valeurs de rayonnement peut tenir compte de paramètres météorologiques tels que les vents dominants au niveau ou à proximité du site, permettant d'ajuster l'estimation de valeur de rayonnement sur le site d'intérêt. [41] Selon un mode de réalisation avantageux, la valeur de rayonnement estimée à l'étape e) peut être égale à la valeur de rayonnement du deuxième instant localisée à l'issue d'un déplacement inverse au déplacement global déterminé, le déplacement inverse étant alors appliqué à partir de la localisation du site. [42] Dans ce mode de réalisation, la valeur est estimée en considérant que les conditions sont idéales, i.e. absence de perturbations au niveau et à proximité du site, ou tout au moins dans la zone de recherche précitée. [43] Selon un autre mode de réalisation avantageux, la valeur de rayonnement estimée à l'étape e) peut être égale à une moyenne pondérée de valeurs de rayonnement du deuxième instant situées dans une zone d'intérêt. La zone d'intérêt peut en l'occurrence circonscrire la valeur de rayonnement du deuxième instant localisée à l'issue d'un déplacement inverse au déplacement global déterminé, le déplacement inverse étant appliqué à partir de la localisation du site. [44] La valeur estimée est issue d'une valeur représentative de la zone d'intérêt. Une telle valeur permet d'obtenir une valeur égale ou tout au moins proche de la valeur réelle au sol, même si les conditions de prévision ne sont pas considérées comme étant idéales (présence à proximité du site de perturbations nuageuses et/ou venteuses typiquement). [45] En complément, une plage de valeurs peut être déterminée à l'étape e) selon une valeur minimale et une valeur maximale mesurées au sein de la zone d'intérêt au deuxième instant. Un indice de confiance peut être associé à la valeur de rayonnement estimée en fonction de l'écart entre la valeur minimale et la valeur maximale de la plage de valeurs. [46] L'indice de confiance déterminé peut permettre de qualifier la prévision. Cet indice de confiance peut donner une indication sur la qualité de la prévision. [47] En variante ou en complément à l'étape e), une distribution de probabilité des valeurs de rayonnements au sein de la zone d'intérêt peut être déterminée et l'indice de confiance associé à la valeur de rayonnement estimée peut en outre être fonction de la distribution de probabilité déterminée. [48] La distribution de probabilité peut permettre de calculer la distribution de la production d'énergie électrique à partir des sources solaires. La prévision de rayonnement peut être ainsi probabiliste, avec une distribution de probabilité de production bien déterminée. [49] Selon un mode de réalisation avantageux, les dimensions de la zone d'intérêt peuvent être déterminées en fonction d'un horizon de prévision et/ou de paramètres de perturbation. [50] La zone d'intérêt peut dès lors être elle aussi ajustée en fonction du contexte dans lequel la prévision est effectuée, permettant de limiter des perturbations de l'estimation de valeur de rayonnement au voisinage du site. [51] Selon une réalisation particulière, les valeurs de rayonnement mesurées peuvent être normalisées selon un modèle de valeurs d'irradiation correspondant à un ciel clair. [52] Les valeurs de rayonnement localisées prennent alors en compte les variations d'irradiation liées notamment à la course du soleil. Ainsi, l'estimation de valeur de rayonnement est encore affinée. [53] Selon un deuxième aspect, l'invention propose un dispositif de prévision d'un rayonnement solaire au sol au voisinage d'un site. Le dispositif proposé comprend au moins : - une interface d'entrée pour la réception de données satellitaires ; - une mémoire apte à stocker les données satellitaires ; - une unité de traitement de données connectée à l'interface d'entrée et à la mémoire. [54] L'unité de traitement de données est apte à mettre en oeuvre le procédé décrit ci-avant pour la prévision d'un rayonnement solaire au sol au voisinage d'un site. [55] Les données reçues peuvent être plus particulièrement des données d'irradiation issues d'images satellites. [056] Avantageusement, l'interface d'entrée peut en outre être apte à recevoir des données de rayonnement solaire effectif au sol. Cette donnée peut par exemple être émise par un pyranomètre placé au voisinage du site d'intérêt. Selon une autre réalisation possible, la donnée de rayonnement effectif au sol peut être déduite d'une production d'énergie d'un système solaire placé au niveau du site. [57] La présente invention vise également un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé précédemment décrit, lorsque ce programme est exécuté par une unité de traitement de données telle qu'un processeur. [58] Ce programme peut utiliser n'importe quel langage de programmation (par exemple, un langage objet ou autre), et être sous la forme d'un code source interprétable, d'un code partiellement compilé ou d'un code totalement compilé. [59] Les figures 3 et 5 décrites en détails ci-après, peuvent former des organigrammes de l'algorithme général d'un tel programme informatique. [060] Brève description des figures [061] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, et des figures annexées sur lesquelles : - la figure 1 illustre un exemple de dispositif de prévision d'un rayonnement solaire au voisinage d'un site dans un mode de réalisation de l'invention ; - les figures 2 (figures 2A et 2B) illustrent des exemples d'interprétation des données satellitaires reçues par le dispositif ; - la figure 3 représente un organigramme composé d'un exemple de succession d'étapes du procédé de prévision de l'invention ; - les figures 4 (figures 4A à 4F) illustrent des exemples de cartographies de valeurs de rayonnement sur lesquelles sont appliquées des étapes du procédé ; - la figure 5 représente un organigramme composé d'exemples de modes de réalisation des étapes du procédé ; - les figures 6 (figures 6A à 6F) sont des exemples d'illustrations de cartographies de valeurs de rayonnement sur lesquelles sont appliquées ces modes de réalisation ; et - la figure 7 représente des courbes de valeurs de rayonnement solaire estimées et mesurées selon le procédé de prévision proposé. [062] Pour des raisons de clarté, les dimensions des différents éléments représentés sur ces figures ne sont pas en proportion avec leurs dimensions réelles. Sur les figures, des références identiques correspondent à des éléments identiques pour les différents modes de réalisation exposés. [63] Description détaillée [64] On se réfère tout d'abord à la figure 1 qui illustre un exemple de dispositif de prévision d'un rayonnement solaire au sol au voisinage d'un site dans un mode de réalisation de l'invention. [065] Dans ce mode de réalisation, le dispositif comporte un ordinateur 100, comprenant une mémoire 102 pour stocker des instructions permettant la mise en oeuvre du procédé, de données satellitaires reçues, et de données temporaires pour réaliser les différentes étapes du procédé tel que décrit précédemment et détaillé plus loin. [066] L'ordinateur comporte en outre une unité de traitement de données 104. Cette unité de traitement de données peut être un circuit comme par exemple : - un processeur apte à interpréter des instructions sous la forme de programme informatique, ou - une carte électronique dont les étapes du procédé de l'invention sont décrites dans le silicium, ou encore - une puce électronique programmable comme une puce FPGA (pour « Field-Programmable Gate Array » en anglais). [067] Cet ordinateur comporte une interface d'entrée 106 pour la réception de données satellitaires, et une interface de sortie 108 pour la fourniture à un dispositif distant 110 de commandes de contrôle ou de résultats d'estimation selon le procédé de prévision. Enfin, l'ordinateur peut comporter, pour permettre une interaction aisée avec un utilisateur, un écran 112 et un clavier 114. Bien entendu, le clavier est facultatif, notamment dans le cadre d'un ordinateur ayant la forme d'une tablette tactile, par exemple. [68] Typiquement, le dispositif distant 110 peut être une plateforme de service ou un terminal de client apte à recevoir les estimations envoyées par le dispositif via l'interface 106. A cet effet, le dispositif 110 peut comporter une interface de communication apte à recevoir les données communiquées par le dispositif et une unité de traitement de données pour les interpréter. Ainsi, les données d'estimation de rayonnement reçues par le dispositif distant 110 peuvent être utilisées par ce dernier pour anticiper un rayonnement solaire à venir. A titre d'exemple purement illustratif, un utilisateur peut recevoir sur son téléphone les estimations de rayonnement solaire au niveau de la localisation de ses panneaux photovoltaïques. Ainsi, l'utilisateur peut optimiser sa consommation électrique en anticipant la production d'énergie des panneaux selon le rayonnement estimé. Des services variés peuvent être proposés à des utilisateurs en fonction de différentes interprétations possibles des estimations reçues par le dispositif distant 110. [69] L'interface 106 peut en outre recevoir des données d'un pyranomètre 109 ou d'une source solaire SS relative au rayonnement solaire effectif au sol. Cette donnée peut par exemple être une valeur brute d'irradiation mesurée par le pyranomètre 109 à proximité du site ou une déduction d'une telle valeur brute d'irradiation en fonction de la production d'énergie effective de la source solaire SS. Cette donnée de rayonnement solaire effectif peut notamment permettre de corriger les données satellites reçues par le dispositif 100, comme décrit plus loin. Une telle correction peut être effectuée une seule fois pour un étalonnage des données ou bien au fur et à mesure pour une correction rétroactive des données satellitaires reçues. [70] De surcroît, l'interface 106 peut recevoir des données qualitatives et quantitatives relatives aux vents par exemple d'un anémomètre placé au niveau ou à proximité du site. Ces données de relatives aux vents peuvent notamment être prises en compte pour les critères de perturbations susmentionnés. [71] Aux figures 2, il est représenté un exemple d'interprétation des données satellitaires reçues via l'interface 106. Les données satellitaires peuvent être des données d'irradiation issue d'images satellites. Elles sont relatives à des rayonnements solaires mesurés à proximité du site S, sur une zone déterminée ZD, lors d'un premier instant INST1 (figure 2A) et un deuxième instant INST2 (figure 2B). Comme susmentionné, le site S peut être un site pour lequel la ressource solaire disponible au sol est un enjeu. Le site S peut être un emplacement où se trouvent un ou plusieurs systèmes solaires tel que des panneaux photovoltaïques. [72] La zone ZD peut par exemple être centrée par rapport à la localisation du site S, comme illustré sur les figures. [73] Les données satellitaires reçues peuvent notamment être utilisées pour reconstituer une cartographie des valeurs de rayonnement solaires sur la zone ZD à différents instants dans le temps. A cet effet, des observations par imagerie satellitaire peuvent être traduites en irradiation incidente au sol, pouvant être notée Gsat(t,p) (où t représente le temps et p la position). [74] La cartographie obtenue possède dès lors une résolution temporelle et spatiale correspondant à celle de l'image satellite d'origine, mais dont la valeur d'un pixel correspond à une estimation de l'irradiation incidente au sol moyen sur la zone couverte par le pixel. Un pixel des pixels peut notamment correspondre au site S voire même au site et une circonscription au voisinage du site. [75] A partir de la cartographie établie, les déplacements des valeurs de rayonnement mesurées peuvent être détectés entre l'instant INST1 (figure 2A) et l'instant INST2 (figure 2B). [076] Typiquement, les données satellitaires utilisées peuvent être issues de : - satellites géostationnaires ; - bases de données stockant des données émises par des satellites ; - centres de post-traitement de données satellites ; - ou autre. [077] A titre d'exemple purement illustratif, les données satellitaires sont des données issues de la base de données Helioclim-3 construite avec la méthode Heliosat-2 (à partir d'images du capteur SEVIRI du satellite géostationnaire Meteosat Second Generation par exemple). Par ailleurs, toute autre méthode permettant d'obtenir des données relatives aux valeurs de rayonnements solaires de la zone ZD peut être envisagée. [78] On se réfère maintenant à la figure 3 qui illustre un organigramme représentant un exemple de succession d'étapes du procédé de prévision proposé. [79] A l'étape 300, les données satellitaires DAT_SAT sont reçues par l'interface 106 (aussi nommée INP) du dispositif 100. Les données DAT_SAT sont relatives aux rayonnements solaires mesurés pour la zone ZD aux instants INST1 et INST2. Il est considéré que l'instant INST1 est antérieur à l'instant INST2. [080] Comme décrit ci-avant, les données DAT_SAT peuvent être issues de conversions préalables du niveau de chaque pixel d'image satellite en une valeur brute d'irradiation solaire au sol. En fonction des données DAT SAT, k valeurs de rayonnements mesurés aux instants INST1, INST2 peuvent être obtenues, k étant un entier naturel (supérieur ou égal à zéro) : k.VALINST1, k.VALINST2. Par exemple, k peut correspondre au nombre de pixels des images satellites aux instants INST1 et INST2, une valeur VAL brute de luminance de rayonnement étant associée à chacun des k pixels de l'instant INST1 et de l'instant INST2. [81] La zone ZD peut être délimitée selon les limites de l'image satellitaire à laquelle correspondent les données DAT_SAT. Selon une autre réalisation, la zone ZD peut être délimitée dans un périmètre déterminé autour du site S. [082] Selon une étape 302, le site S et les valeurs k.VALINSTlet k.VALINST2 obtenues sont localisés sur la zone ZD. Cette localisation peut être effectuée par : - géolocalisation de la position géographique du site S sur la zone ZD et - identification du positionnement sur la zone ZD de chacune des k valeurs mesurées aux instants INST1 et INST2. [083] Selon une étape 304, les localisations déterminées pour les valeurs des instants INST1 et INST2 sont comparées entre elles (via une fonction nommée COMP_LOC par exemple). Les valeurs localisées de l'instant INST1 sont comparées aux valeurs localisées INST2 en vue de déterminer les déplacements DEP des k valeurs entre l'instant INST1 et INST2. [84] Selon une réalisation possible, k déplacements DEP des k valeurs localisées sont déterminées par identification des déplacements suivis par des valeurs de même niveau aux instants INST1 et INST2. [85] En alternative, seulement p déplacements DEP peuvent être déterminés à partir des valeurs localisées, p étant un entier positif strictement inférieur à k. Cette alternative est à utiliser de préférence pour sélectionner certaines valeurs dont le déplacement est à déterminer, ce qui évite d'une part de calculer le déplacement de toutes les valeurs de l'image satellite et, d'autre part, des erreurs de calcul lorsqu'une valeur à l'instant INST1 n'apparait pas dans les valeurs de l'instant INST2. Par exemple, il est possible de fixer un pas r permettant de ne calculer des vecteurs que tous les r pixels, réduisant ainsi le nombre de vecteurs calculés et donc le temps et les ressources de calcul. [86] Selon une autre réalisation possible, permettant notamment d'optimiser les étapes de localisation et de comparaison, les déplacements DEP des k valeurs localisées sont déterminés selon une technique d'identification de blocs de valeurs, comme décrit ci-après. [87] A une étape 306, un déplacement global DEP_G entre les instants INST1 et INST2 est déterminé. Le déplacement global DEP_G peut être déterminé à partir des k déplacements DEP précédemment déterminés, ou tout au moins d'une partie des 20 déplacements DEP. [88] Dans des conditions de ciel clair (pas de nuage), les valeurs ne se déplacent normalement pas entre les premier et deuxième instants. La valeur estimée prend alors la valeur localisée au niveau du site lors des premier et deuxième instants, avec optionnellement la prise en compte de l'évolution zénithal du soleil en appliquant un 25 modèle « ciel clair » pour la valeur estimée. [89] Selon une étape 308, la valeur de rayonnement solaire au niveau de la localisation du site est estimée pour un troisième instant INST3 en fonction du déplacement global DEP_G. En l'occurrence, l'instant INST3 est considéré comme étant à venir, i.e. postérieur à l'instant INST2. [90] L'horizon de prévision est défini selon le temps qui sépare l'instant INST2 (auquel la prévision pour l'instant INST3 est effectuée) de l'instant INST3. [91] La valeur de rayonnement pour le site S à l'instant INST3 peut dès lors être estimée en anticipant le déplacement de valeurs de l'instant INST2 vers le site S. Cette anticipation peut se baser sur une translation inverse du déplacement DEP_G à partir de la localisation du site. Cette translation inverse (-DEP_G (VALINST2)) pointera alors une valeur de l'instant INST2 qui arrivera lors du prochain instant au niveau du site S en suivant le déplacement global DEP_G. [092] On se réfère maintenant aux figures 4 qui illustrent des exemples de cartographies de valeurs de rayonnement basées sur les données satellitaires reçues et pour lesquelles sont appliquées des étapes du procédé de prévision. [93] Aux figures 4A et 4B sont respectivement illustrées des valeurs de rayonnements solaires mesurées sur la zone ZD pour l'instant INST1 et pour l'instant INST2. Le site S se trouve dans la zone ZD. Il convient de constater que les valeurs se déplacent entre l'instant INST1 (figure 4A) et l'instant INST2 (figure 4B). [94] A la figure 4C, les valeurs de l'instant INST1 sont comparées aux valeurs de l'instant INST2. Des déplacements des valeurs entre l'instant INST1 et l'instant INST2 peuvent être déterminés selon des vecteurs. A titre d'exemple, neuf vecteurs V1 à V9 sont déterminés par comparaison des valeurs entre les deux instants. Les vecteurs traduisent les déplacements de neuf valeurs ayant été localisées à l'instant INST1 et identifiés à une autre localisation à l'instant INST2. [95] A la figure 4D, le déplacement global, que l'on représente sous la forme d'un vecteur Vm (aussi nommé « vecteur de déplacement Vm » ci-après), est déterminé en fonction des déplacements des valeurs entre l'instant INST1 et l'instant INST2. Le déplacement global est associé au vecteur de déplacement Vm dans la suite de la description. Le déplacement global Vm peut par exemple correspondre à une moyenne pondérée des vecteurs de déplacement V1 à V9. [96] Il est possible de pondérer et lisser les données du déplacement global Vm par un filtrage adaptatif de type filtre Kalman par exemple. [097] A la figure 4E, l'inverse du déplacement global représenté par le vecteur -Vm, opposé du vecteur Vm, est appliqué à partir du site S pour estimer la valeur de l'instant INST2 qui, suivant le déplacement Vm, sera à la localisation du site S à l'instant INST3. [098] Comme décrit plus loin, à la figure 4F, une zone d'intérêt ZI est en outre représentée. La valeur estimée pour l'instant INST3 peut correspondre à une moyenne des valeurs situées dans cette zone ZI. Selon cette réalisation, la valeur estimée est représentative d'une zone qui se dirige vers le site S et permet d'obtenir une prévision pertinente malgré d'éventuelles perturbations météorologiques. [099] On se réfère maintenant à la figure 5 qui est un organigramme dans lequel des exemples de réalisations des étapes du procédé de prévision sont représentées. [0100] Après avoir reçues les données satellitaires relatives aux valeurs de rayonnement solaires, l'étape 302 de localisation des valeurs sur la zone ZD peut être effectuée selon deux sous-étapes 500 et 502 pour établir une zone de recherche ZR et découper n blocs B de valeurs dans cette zone de recherche ZR, n étant un entier positif. Typiquement, la zone de recherche peut être découpée à l'instant INST1 en neuf blocs de taille prédéfinie (par exemple 100 pixels x 100 pixels) localisée autour du site S. [0101] Préalablement à l'étape 302, une ou plusieurs données de rayonnement solaire effectif au sol peuvent être récupérées pour étalonner ou corriger les données satellitaires reçues. [0102] Ensuite, à l'étape 304 de comparaison des localisations de valeurs, une sous-étape 510 de comparaison des blocs peut consister à chercher pour chacun des neuf blocs précités le bloc de même taille le plus ressemblant à l'instant INST2 (technique de « Block Matching » en anglais). [0103] La zone de recherche évite de parcourir l'image entière pour la localisation et la comparaison de valeur, en privilégiant les valeurs pertinentes pour une estimation de l'irradiation à venir au niveau du site, i.e. les valeurs de rayonnement à proximité du site S. La taille et la forme de la zone de recherche peuvent être définies par une distance de recherche en pixel. Cette distance peut par exemple correspondre à la distance maximale (verticale ou horizontale) possible entre le centre du bloc d'origine (à l'instant INSTI) et le centre du bloc cherché (à l'instant INST2). Cette distance peut être choisie en fonction de la résolution spatiotemporelle des données DATA SAT, du déplacement maximal attendu entre deux instants, ou peut dépendre de perturbations météorologiques comme les conditions de vent. La zone ZR peut être polygonale (carrée, rectangle, etc.) ou elliptique (ovale ou en forme de disque par exemple). [0104] Les vecteurs de déplacement peuvent être déterminés entre les n blocs B à l'instant INSTI et les blocs les plus ressemblants à l'instant INST2. Chaque vecteur peut être obtenu en soustrayant les coordonnées des pixels centraux de bloc B d'origine de l'instant INSTI et d'un bloc cherché le plus ressemblant à l'instant INST2. Pour des raisons de simplicité de définition d'un centre de bloc, on peut choisir des tailles de bloc impaires. [0105] Le critère de ressemblance peut être choisi selon un coefficient de corrélation entre deux blocs B. [0106] A l'étape 306, le déplacement global peut être déterminé à partir d'une moyenne pondérée MP (sous-étape 520) des déplacements des blocs pour déterminer un vecteur de déplacement moyen, tel que le vecteur de déplacement Vm précité. La pondération de la moyenne MP peut être réalisée en fonction de critères de robustesse tels qu'une confiance attribuée à chacun des déplacements de valeurs déterminés ou une réactualisation par filtrage adaptatif. [0107] En considérant des conditions idéales, c'est à dire un calcul de vecteur parfait de déplacement global et une stabilité temporelle de ce vecteur, alors l'estimation de l'étape 308 consisterait simplement à donner la valeur du pixel pointé par l'opposé du vecteur déterminé. Pour pallier d'éventuelles erreurs de comparaison de blocs de valeurs et une possible évolution du vecteur entre le temps l'instant INST2 et l'instant INST3, une zone d'intérêt ZI (sous-étape 530) peut être localisée, à partir du site S, dans la direction opposée au vecteur de déplacement global déterminé. Cette zone ZI est d'une taille strictement supérieure à un pixel et circonscrit donc la valeur de rayonnement de l'instant INST2 obtenue par le déplacement inverse (-Vm) par rapport au déplacement global, appliqué à partir du site S. [0108] Cette zone correspond à la zone qui devrait se trouver sur le site d'intérêt à l'instant INST3 d'après le vecteur de déplacement estimée. La taille de cette zone peut dépendre de l'incertitude qui porte sur le vecteur. Typiquement, plus l'horizon de prévision est grand, moins l'hypothèse de persistance du vecteur calculé est valide, donc la taille (en largeur, hauteur et rayon typiquement) de la zone peut être augmentée avec l'horizon de prévision. Idem, en ce qui concerne les variabilités météorologiques susceptibles d'affecter le vecteur. [0109] De la même façon il est possible d'extraire des critères de confiance du calcul de vecteur dont peut dépendre la taille de la zone. En fonctionnement préférentiel, la taille ne tient compte que de l'horizon de prévision h par l'équation suivante : Taille ZI = 1 + h 2 [0110] La grandeur h peut correspondre à l'horizon divisé par la résolution temporelle des données DAT SAT, c'est à dire dépendant de la période d'échantillonnage temporel des cartes satellites. Dans le cas des images Hélioclim-3, cette résolution est de 15 minutes. Une prévision avec h=1 peut correspondre à une prévision à 15 minutes. [0111] La zone d'intérêt peut dès lors être elle aussi ajustée en fonction du contexte dans lequel la prévision est effectuée. [0112] Selon une sous-étape 532, les valeurs de rayonnement de l'instant INST2 comprises dans la zone d'intérêt ZI peuvent être normalisées selon un modèle de rayonnement par condition de ciel clair (sans nuage dans le ciel), noté Gcleciale, p). Il est alors possible d'obtenir un indice noté Kc permettant de s'affranchir au maximum de la dépendance de la valeur de rayonnement estimée par rapport à la course du soleil notamment selon l'équation suivante : Kc(t, p) = Gsat(t, p) Gnezchill ft , p) [0113] La moyenne d'indice Kc noté Kcmoy de la zone d'intérêt ZI peut être calculée par l'équation : Kerne)), - 1 (Kc(t, p))p E ZI taille 2 P [0114] De la même manière, on peut extraire l'indice Kc minimum et maximum (MIN MAX) de la zone d'intérêt ZI (étape 534) ou analyser l'histogramme de l'ensemble de la zone d'intérêt ZI comme une distribution de probabilité de la prévision de rayonnement solaire (sous-étape 536). En effet, la zone d'intérêt ZI contient toutes les valeurs probables du rayonnement à venir et l'histogramme de la zone d'intérêt ZI peut être interprété comme une fonction de distribution de la prévision du rayonnement. A cet effet, les valeurs en rayonnement peuvent être converties pour fournir la prévision attendue P en réutilisant le modèle ciel clair mais au temps INST3 cette fois : P (INST2INST3,p) = KC(INST2INST3,p) X GnelClair(INST3,p) [0115] On peut alors prendre la moyenne comme valeur de prévision nominale et utiliser les bornes Kc minimum et maximum pour extraire un encadrement de la prévision ou un indice de confiance IND CONF de la prévision (sous-étape 538). En effet, plus l'écart entre les bornes Kc minimum et maximum est grand, plus l'incertitude sur la prévision est grande puisque la zone supposée arriver sur le site S présente une grande variabilité. On peut donc fixer un coefficient de confiance basé sur la différence de ces deux valeurs ou sur une analyse statistique semblable issue de la distribution des valeurs dans la zone d'intérêt. [0116] On se réfère maintenant aux figures 6 sur lesquelles sont montrés des exemples d'illustrations sur lesquelles sont appliquées les étapes et sous-étapes du procédé proposé. [0117] Aux figures 6A et 6B, des cartes de rayonnement sont reçues pour des temps T- 1 (instant INST1) et T (instant INST2). La zone de recherche ZR autour du site S peut être définie selon une forme rectangulaire centrée sur le site S. Les temps T et T-1 (correspondant respectivement aux instants INST1 et INST2, normalisés selon la période d'échantillonnage des données DATA SAT). [0118] Un masque nuageux MN se déplace au sein de la zone ZD entre le temps T-1 et le temps T (respectivement selon les positions MN(T-1) et MN(T) typiquement). [0119] A la figure 6C, le déplacement des valeurs ou des n blocs B est déterminé à partir de la zone de recherche ZR. Des vecteurs V1 à V5 de déplacement sont déterminés entre les temps T-1 et T. Les vecteurs V1 à V5 représentent les déplacements entre le temps T-1 et T des valeurs correspondant au masque MN. [0120] A la figure 6D, un vecteur de déplacement Vm est déterminé par une moyenne pondérée des vecteurs V1 à V5 identifiés par rapport à la zone ZR. [0121] A la figure 6E, on détermine le déplacement inverse -Vm au temps T à partir du site S. [0122] Comme illustré à la figure 6F, la zone d'intérêt ZI peut être déterminée dans cette direction opposée au vecteur Vm. [0123] La zone ZI peut dépendre de paramètres tels que l'horizon de prévision et possiblement de la qualité du calcul du champ de vecteur. Cette zone peut être traduite en index Kc afin de s'affranchir des phénomènes cyclique du rayonnement. On peut multiplier alors les valeurs de Kc par un modèle ciel clair calculé pour l'horaire auquel la prévision est souhaitée afin de tenir compte de l'évolution zénithale du soleil. La moyenne de cette distribution peut être prise comme prévision nominale, les bornes extrêmes pouvant être utilisées pour définir un indice de confiance. [0124] A la figure 7 sont illustrées des courbes journalières d'irradiation (W/m2) évoluant dans le temps (échelle horaire). La courbe CE montre les valeurs estimées toutes les 15 minutes au cours d'une journée pour le site S selon les étapes susmentionnées. Les courbes CEmin et CEmax représentent les valeurs minimum et maximum qui ont été mesurées dans la zone d'intérêt ZI à chaque itération des étapes. La courbe CC correspond quant à elle aux valeurs de rayonnement d'un modèle de rayonnement par condition de ciel clair (sans nuage), selon lesquelles les données satellitaires ont été étalonnées et/ou corrigées. [0125] L'écart entre les valeurs de la courbe CEmin et CEmax traduisent des variabilités plus ou moins importantes constatées dans la zone ZI. L'indice de confiance IND CONF précité peut être associé à chacune des valeurs estimées de la courbe CE en fonction de l'écart mesuré entre CEmin et CEmax. Typiquement, l'indice de confiance peut être élevé pour la valeur CE au temps Ti car l'écart est entre CEmin et CEmax y est faible. A contrario, l'indice de confiance pour la valeur CE au temps T2 peut être faible car l'écart est entre CEmin et CEmax y est important. [0126] L'indice de confiance déterminé peut permettre de qualifier la prévision. Cet indice de confiance peut par exemple servir à estimer quelles sont les probabilités de rendement de systèmes solaires découlant de la prévision en question. Cet indice de confiance indique notamment une qualité de prévision. [0127] En outre, la distribution de probabilité des valeurs de rayonnements au sein de la zone d'intérêt peut être déterminée, en complément de l'indice de confiance associé à la valeur de rayonnement estimée. [0128] L'estimation proposée est donc robuste et présente des indicateurs permettant de qualifier la qualité de prévision. [0129] Bien entendu, dans des conditions de ciel clair (pas de nuage), les déplacements de valeurs susmentionnés peuvent ne pas être détectés (ils sont nuls) car les valeurs seront identiques aux premier et deuxième instants (d'autant plus que l'évolution zénithal du soleil est prise en compte avec un modèle « ciel clair »). La valeur estimée est alors de même valeur que la valeur localisée au niveau du site lors des premier et deuxième instants. [0130] L'invention a été décrite en référence à des modes de réalisations particuliers qui ne sont pas limitatifs. Bien entendu, la présente invention ne se limite pas à la forme de réalisation décrite à titre d'exemple et elle s'étend à d'autres variantes. Par exemple, le procédé peut recevoir des données satellitaires relatives à plus de deux instants (typiquement quatre ou six instants) et effectuer le suivi des déplacements des valeurs de rayonnement à ces différents instants selon les étapes b) à c) du procédé.The invention relates to the field of the prediction of solar irradiation incident on the surface of the ground (hereinafter referred to as irradiation) via a field of view. estimation of the solar radiation perceived on the ground in the vicinity of a site of interest such as one or more solar energy conversion systems (hereinafter called solar systems) such as, for example, photovoltaic systems. [003] State of the art [4] The conversion means of the solar systems used for the generation of electrical energy have a production which depends on the irradiation. Typically, a solar system (such as a photovoltaic panel) produces electrical energy depending on the sunlight and brightness conditions of its surrounding environment. [5] A ground irradiation forecast makes it possible to anticipate the production of such solar systems and therefore to estimate the amount of electrical energy that will be produced over a future time horizon. There are different approaches to predict soil irradiation including: - forecasts using meteorological models (forecast horizon from a few hours to several days); - predictions based on irradiation measurements taken by a ground-based measuring instrument (such as a pyranometric sensor), mathematical models being used to predict the values of the next measurements on the basis of a measurement history (horizon forecast from a few minutes to several hours); - forecasts using sky images taken from the ground to determine cloud cover displacement and derive ground irradiation (forecast horizon of up to a few minutes); - forecasts by satellite image processing, estimating the solar radiation received on the ground from satellite data (forecast horizon of the order of a few minutes to a few hours). [006] It is understood by forecast horizon the time between the time of the forecast and the date on which the actual event actually takes place (i. e. the expected irradiation value). [007] With satellite image processing forecasts, the solar radiation estimate can be made with good precision, with a short-term forecast and with respect to a larger area, without requiring the installation of instruments measurement at ground level. [008] Generally, predictions based on satellite images include at least two phases that are: - the prediction of the location of a cloud mask, and - the determination of solar radiation on the ground. [9] In the first phase, the movement of a cloud mask is conventionally recognized from several successive satellite images. The future location of the mask can be determined on the satellite image in the continuity of this movement. From the estimated future cloud mask location, a cloud cover index at the location of the site of interest can be calculated. [10] In the second phase, the satellite images are translated into ground radiation values. For this purpose, specific processing methods can be used to convert the level of each pixel of satellite images into a raw value of solar irradiation on the ground. Typically, radiation estimation methods (the Heliosat-2 method for example) generally include the steps of: - determining, depending on the location of the site of interest, a radiation value according to a sky model clear, i. e. expected radiation on the ground considering that there is no cloud; and - correction of the value determined according to the cloud cover index calculated according to the aforementioned first phase. [011] However, it turns out that to obtain consistent prediction results, many operations of spatial smoothing and statistical correction a posteriori are to be performed on the cloud mask displacement forecasts on the one hand, and on the values corrected in the second phase on the other hand. Without these operations, significant divergences can appear between: - cloud mask movement estimates and actual cloud mass displacements, and - the ground radiation value converted from the satellite image and the actual ground radiation received. . [012] However, such operations are complex and are expensive in time and in computing resources. [013] Moreover, the solar radiation forecast implies an estimation quality that depends on different parameters such as weather conditions. [014] There is thus a need to set up a radiation prediction method in the vicinity of a site in which the abovementioned correction operations are less or even zero, and according to which a confidence index may furthermore be associated with the estimate to qualify the radiation forecast. [015] The invention improves the situation in this sense. SUMMARY OF THE INVENTION [017] The object of the invention is to overcome the aforementioned drawbacks by proposing, in particular, the direct use of satellite data corresponding to solar radiation on the ground to determine a displacement of the radiation values ( typically translating an advection) and predict the radiation value that will be located at the site level in a future time. [018] For this purpose, a first aspect of the invention relates to a method for predicting solar radiation on the ground in the vicinity of a site. The method comprises at least the steps of: a) receiving satellite data relating to ground-based solar radiation measured over a given area at least at a first instant and a second instant, the first instant being prior to the second instant; (b) location on the defined area of the site and the solar radiation values measured at the first and second instants; c) comparison of the locations of the solar radiation values measured at the first instant and second instant; d) determining an overall displacement, between the first and second instants, of at least a portion of the localized values; e) estimating, as a function of the overall displacement determined, the value of solar radiation on the ground at the location of the site for a third instant, the third instant being later than the second instant. [019] The third instant may correspond in particular to the time of the forecast (i. e. time for which the estimated value is expected). The prediction of the value for the third instant is carried out at the second instant on the basis of the comparative analysis between the first and second moments. [020] The estimated value is relative to the radiation value provided at the site or, at least, in its vicinity (considering a possible slight shift in the location of the site via the satellite data). [021] Unlike the state of the art requiring two distinct phases of satellite image data processing (cloud mask study and conversion to radiation value), the scheduling of steps a) to e) makes it possible to estimate a future value of radiation on the site by treating only the satellite data relating to solar radiation values on the ground. Thus, a single phase of data processing makes it possible: to determine the global displacement of the values on the ground and to estimate the irradiation of the site of interest for a moment to come. [22] It should be noted that shifts in radiation values are correlated with the movement of cloud masks above the ground. Indeed, the values located in step b) are impacted by the cloud masses present in the sky, above and near the site of interest. [23] Also, the use of radiation values makes it possible to determine the evolution of cloud masses and variations of ground irradiation without resorting to the use of complex meteorological models or other estimates of movement of cloud masks. The correction operations mentioned above are therefore no longer necessary. [24] The scheduling of steps a) to e) therefore limits the computational times and resources required for the implementation of a solar radiation forecast in the vicinity of the site of interest. [25] According to an advantageous embodiment, the location of the solar radiation values in step b) can be carried out by identifying blocks of values, each block corresponding to a set of values located in a defined part of the determined zone. . In step c), the blocks of identified values can be compared with each other and in step d), the global displacement can be determined from the blocks identified at the first instant and the nearest blocks from blocks identified at the second moment. [26] This embodiment makes it possible to compare sets of values and to detect the movement of the sets between at least two instants (value block comparison technique, called "Block Matching"). The determination of the overall displacement of values makes it possible to limit the number of computations (in comparison with a location of the values at each instant and the displacement of each value between the instants) while keeping an accurate follow-up of the displacement of the set of values by identification of the nearest block at the subsequent time. [27] Advantageously, the comparison of the locations of solar radiation values in step c) can be performed in a closed space around the location of the site on the determined area. [28] In this way, a search area is defined in a defined area around the site of interest. The radiation values used to determine the overall displacement are then the data placed near the site. These data are the most relevant for determining overall displacement of radiation values to the site of interest and thus accurately determining the future radiation value for the site. [29] In addition, limiting the search area to a closed space reduces the number of computations required and avoids disrupting the determination of global displacement with spurious motions of distant radiation values (which may move completely differently due to localized weather conditions). [30] According to an advantageous embodiment, the closed space can be defined according to predetermined parameters such as the forecast horizon and / or wind characteristics (qualitative and quantitative characteristics in particular) of the determined area. [031] For example, the size of the closed space may be small if the forecast horizon is short (of the order of fifteen minutes typically) and the wind speed is low, and large when the The forecast horizon is longer (eg four hours) and the wind speed is high. For purely qualitative reasons, the dimensions of the closed space may vary, and in particular be increased, when strong winds are measured at or near the site. [32] Thus, the search area is adjusted according to the context in which the forecast is made, making it possible to limit disturbances in the estimate of the radiation value in the vicinity of the site. [33] According to possible embodiments, the closed space may be of polygonal or elliptical shape. [34] Advantageously, at least one actual solar radiation data on the ground is received, the actual solar radiation data being used to calibrate or correct the satellite data received in step a). [35] In this way, the received satellite data can be calibrated, reset and / or adjusted according to effective ground irradiation measurements, making it possible to refine the data used for the estimation and, in fact, make the radiation prediction on the ground even more precise and robust. For example, the actual solar radiation data may be derived from a pyranometric measuring means or a measurement of the solar system's electrical output itself. [036] According to an advantageous embodiment, the determined overall displacement may be a weighted average of the displacements between the first and second instants of at least a portion of the localized values. [37] The determination of a global displacement from such a weighted average can make it possible to follow the average displacement of some or more values, or even of a block of values, without being significantly impacted by inherent local disturbances by example to swirling winds, localized depression or other. [38] In addition, the weighted average of the displacements to which the determined overall displacement corresponds can be weighted according to robustness criteria. [039] The robustness criteria may for example relate to a confidence attributed to each of the determined value shifts or to a refresh by adaptive filtering (for example via a Kalman filter). For example, the confidence attributed to the displacement of a value that is the opposite of the other determined displacements may be low, the weighting of this displacement in the average then being lower (or even zero) compared to the other displacements. [40] Thus, the global displacement of radiation values can take into account meteorological parameters such as prevailing winds at or near the site, making it possible to adjust the estimate of radiation value at the site of interest. [41] According to an advantageous embodiment, the estimated radiation value in step e) may be equal to the radiation value of the second instant localized after a displacement inverse to the determined global displacement, the reverse displacement then being applied from the location of the site. [42] In this embodiment, the value is estimated considering that the conditions are ideal, i. e. absence of disturbances at or near the site, or at least in the above-mentioned research area. [43] According to another advantageous embodiment, the radiation value estimated in step e) may be equal to a weighted average of radiation values of the second instant located in an area of interest. The zone of interest can in this case circumscribe the radiation value of the second localized instant at the end of an inverse displacement to the determined global displacement, the inverse displacement being applied from the location of the site. [44] The estimated value comes from a value representative of the area of interest. Such a value makes it possible to obtain a value equal to or at least close to the actual value on the ground, even if the forecast conditions are not considered ideal (presence near the site of cloudy and / or windy disturbances typically) . [45] In addition, a range of values can be determined in step e) according to a minimum value and a maximum value measured within the area of interest at the second instant. A confidence index may be associated with the estimated radiation value as a function of the difference between the minimum value and the maximum value of the range of values. [46] The determined confidence index can be used to qualify the forecast. This confidence index can give an indication of the quality of the forecast. [47] Alternatively or in addition to step e), a probability distribution of the radiation values within the area of interest can be determined and the confidence index associated with the estimated radiation value can also be determined. to be a function of the determined probability distribution. [48] The probability distribution can be used to calculate the distribution of electric power generation from solar sources. The radiation forecast can thus be probabilistic, with a well-defined probability distribution of production. [49] According to an advantageous embodiment, the dimensions of the area of interest can be determined according to a forecast horizon and / or disturbance parameters. [50] The area of interest can therefore also be adjusted according to the context in which the forecast is made, making it possible to limit disturbances in the estimate of the radiation value in the vicinity of the site. [51] According to a particular embodiment, the measured radiation values can be normalized according to a model of irradiation values corresponding to a clear sky. [52] The localized radiation values then take into account the variations of irradiation related in particular to the solar race. Thus, the radiation value estimate is further refined. [53] According to a second aspect, the invention proposes a device for predicting solar radiation on the ground near a site. The proposed device comprises at least: an input interface for receiving satellite data; a memory capable of storing the satellite data; a data processing unit connected to the input interface and to the memory. [54] The data processing unit is able to implement the method described above for the prediction of solar radiation on the ground in the vicinity of a site. [55] The received data may more particularly be irradiation data from satellite images. [056] Advantageously, the input interface can also be adapted to receive data of effective solar radiation on the ground. This data may for example be emitted by a pyranometer placed in the vicinity of the site of interest. According to another possible embodiment, the effective radiation data on the ground can be deduced from an energy production of a solar system placed at the site. [57] The present invention is also directed to a computer program comprising instructions for carrying out the method described above, when this program is executed by a data processing unit such as a processor. [58] This program can use any programming language (for example, an object language or other), and be in the form of an interpretable source code, a partially compiled code or a fully compiled code . [59] Figures 3 and 5 described in detail below, can form flowcharts of the general algorithm of such a computer program. [060] Brief description of the figures [061] Other characteristics and advantages of the invention will appear on examining the detailed description below, and the appended figures in which: FIG. 1 illustrates an exemplary device for predicting solar radiation near a site in one embodiment of the invention; FIGS. 2 (FIGS. 2A and 2B) illustrate examples of interpretation of the satellite data received by the device; FIG. 3 represents a flowchart composed of an example of a succession of steps of the forecasting method of the invention; FIGS. 4 (FIGS. 4A to 4F) illustrate examples of mapping of radiation values to which process steps are applied; FIG. 5 represents a flowchart composed of examples of embodiments of the steps of the method; FIGS. 6 (FIGS. 6A to 6F) are examples of radiation value mapping illustrations to which these embodiments are applied; and FIG. 7 represents solar radiation value curves estimated and measured according to the proposed forecasting method. [062] For the sake of clarity, the dimensions of the various elements shown in these figures are not in proportion to their actual dimensions. In the figures, identical references correspond to identical elements for the various embodiments shown. [63] Detailed description [64] Referring first to Figure 1 which illustrates an example of a device for predicting solar radiation on the ground in the vicinity of a site in an embodiment of the invention. [065] In this embodiment, the device comprises a computer 100, comprising a memory 102 for storing instructions for carrying out the method, received satellite data, and temporary data for performing the various steps of the method such as previously described and detailed below. [066] The computer further comprises a data processing unit 104. This data processing unit may be a circuit such as, for example: a processor capable of interpreting instructions in the form of a computer program, or an electronic card whose steps of the method of the invention are described in silicon, or again - a programmable electronic chip such as an FPGA chip (for "Field-Programmable Gate Array"). [067] This computer has an input interface 106 for receiving satellite data, and an output interface 108 for providing a remote device 110 with control commands or estimation results according to the forecasting method. Finally, the computer may include, for easy interaction with a user, a screen 112 and a keyboard 114. Of course, the keyboard is optional, especially in the context of a computer in the form of a touch pad, for example. [68] Typically, the remote device 110 may be a service platform or a client terminal capable of receiving the estimates sent by the device via the interface 106. For this purpose, the device 110 may comprise a communication interface able to receive the data communicated by the device and a data processing unit to interpret them. Thus, the radiation estimation data received by the remote device 110 may be used by the latter to anticipate future solar radiation. As a purely illustrative example, a user can receive on his phone estimates of solar radiation at the location of its photovoltaic panels. Thus, the user can optimize his power consumption by anticipating the energy production of the panels according to the estimated radiation. Various services may be provided to users based on different possible interpretations of the estimates received by the remote device 110. The interface 106 may furthermore receive data from a pyranometer 109 or from a solar source SS relating to the effective solar radiation on the ground. This data may for example be a raw irradiation value measured by the pyranometer 109 near the site or a deduction of such a raw irradiation value as a function of the effective energy production of the solar source SS. This actual solar radiation data may notably make it possible to correct the satellite data received by the device 100, as described below. Such a correction can be performed once for a calibration of the data or as and for a retroactive correction of the satellite data received. [70] In addition, the interface 106 can receive qualitative and quantitative data relating to the winds for example of an anemometer placed at or near the site. These wind-related data can be considered in particular for the aforementioned disturbance criteria. [71] In FIG. 2, an example of interpretation of the satellite data received via the interface 106 is shown. Satellite data can be irradiation data from satellite images. They relate to solar radiation measured near the site S, on a given zone ZD, at a first instant INST1 (FIG. 2A) and a second instant INST2 (FIG. 2B). As mentioned above, site S can be a site for which the available solar resource on the ground is an issue. Site S may be a location where one or more solar systems such as photovoltaic panels are located. [72] The zone ZD may for example be centered with respect to the location of the site S, as illustrated in the figures. [73] The received satellite data can in particular be used to reconstruct a mapping of solar radiation values over the ZD zone at different times in time. For this purpose, observations by satellite imagery can be translated into incident irradiation on the ground, which can be denoted Gsat (t, p) (where t represents the time and p the position). [74] The cartography obtained therefore has a temporal and spatial resolution corresponding to that of the original satellite image, but whose value of one pixel corresponds to an estimate of the incident irradiation on the average ground over the covered area by the pixel. A pixel pixel may in particular correspond to the site S or even to the site and a district in the vicinity of the site. [75] From the established map, the measured radiation values can be shifted between INST1 (FIG. 2A) and INST2 (FIG. 2B). [076] Typically, the satellite data used may be derived from: - geostationary satellites; - databases storing data transmitted by satellites; - satellite data post-processing centers; - Or other. [077] As a purely illustrative example, the satellite data are data from the Helioclim-3 database built with the Heliosat-2 method (from images of the SEVIRI sensor of the geostationary satellite Meteosat Second Generation for example ). Moreover, any other method making it possible to obtain data relating to the solar radiation values of the zone ZD can be envisaged. [78] Referring now to Figure 3 which illustrates a flowchart showing an example of a sequence of steps of the proposed forecasting method. [79] In step 300, the satellite data DAT_SAT are received by the interface 106 (also called INP) of the device 100. The data DAT_SAT are relative to the solar radiations measured for zone ZD at instants INST1 and INST2. It is considered that the moment INST1 is earlier than the instant INST2. As described above, the data DAT_SAT may be derived from prior conversions of the level of each satellite image pixel into a raw value of solar irradiation on the ground. According to the data DAT SAT, k radiation values measured at instants INST1, INST2 can be obtained, k being a natural integer (greater than or equal to zero): k. VALINST1, k. VALINST2. For example, k may correspond to the number of pixels of the satellite images at instants INST1 and INST2, a raw value VAL of radiance luminance being associated with each of the k pixels of instant INST1 and moment INST2. [81] The ZD zone may be delimited according to the limits of the satellite image to which the DAT_SAT data correspond. According to another embodiment, the zone ZD can be delimited in a determined perimeter around the site S. [082] According to a step 302, the site S and the values k. VALINSTlet k. VALINST2 obtained are located on the ZD area. This location can be performed by: - geolocation of the geographical position of the site S on the zone ZD and - identification of the positioning on the zone ZD of each of the k values measured at instants INST1 and INST2. [083] According to a step 304, the locations determined for the values of the instants INST1 and INST2 are compared with each other (via a function named COMP_LOC for example). The localized values of the moment INST1 are compared with the localized values INST2 in order to determine the displacements DEP of k values between the instant INST1 and INST2. [84] According to one possible embodiment, k DEP displacements of k localized values are determined by identification of the displacements followed by values of the same level at the instants INST1 and INST2. [85] Alternatively, only p DEP displacements can be determined from the localized values, where p is a positive integer strictly less than k. This alternative is preferably used to select certain values whose displacement is to be determined, which avoids, on the one hand, calculating the displacement of all the values of the satellite image and, on the other hand, calculation errors when a value at the moment INST1 does not appear in the values of the moment INST2. For example, it is possible to set a step r that makes it possible to calculate vectors only every r pixels, thus reducing the number of vectors calculated and therefore the time and the computing resources. [86] According to another possible embodiment, which makes it possible in particular to optimize the location and comparison steps, the DEP displacements of the k localized values are determined according to a value block identification technique, as described below. [87] In a step 306, an overall displacement DEP_G between instants INST1 and INST2 is determined. The global displacement DEP_G can be determined from k previously determined DEP displacements, or at least part of the DEP displacements. [88] In clear sky conditions (no clouds), values do not normally move between the first and second instants. The estimated value then takes the value located at the site at the first and second instants, optionally taking into account the zenith evolution of the sun by applying a "clear sky" model for the estimated value. [89] According to a step 308, the value of solar radiation at the location of the site is estimated for a third instant INST3 as a function of the overall displacement DEP_G. In this case, the instant INST3 is considered to be coming, i. e. after INST2. [90] The forecast horizon is defined according to the time between the moment INST2 (at which the forecast INST3 is currently performed) of the moment INST3. [91] The radiation value for the site S at instant INST3 can therefore be estimated by anticipating the displacement of values from the instant INST2 to the site S. This anticipation can be based on an inverse translation of the displacement DEP_G starting from the localization of the site. This inverse translation (-DEP_G (VALINST2)) will then point a value of the moment INST2 which will arrive at the next moment at the site S by following the global displacement DEP_G. [092] Reference is now made to FIG. 4 which illustrates examples of mapping of radiation values based on the received satellite data and for which steps of the forecasting method are applied. [93] FIGS. 4A and 4B are respectively illustrated solar radiation values measured on zone ZD for the moment INST1 and for the moment INST2. Site S is in zone ZD. It should be noted that the values move between instant INST1 (FIG. 4A) and instant INST2 (FIG. 4B). In FIG. 4C, the values of the instant INST1 are compared with the values of the instant INST2. Displacements of the values between the instant INST1 and the instant INST2 can be determined according to vectors. By way of example, nine vectors V1 to V9 are determined by comparing the values between the two instants. The vectors translate the displacements of nine values having been localized at the moment INST1 and identified at another location at the instant INST2. [95] In FIG. 4D, the global displacement, which is represented as a vector Vm (also called "displacement vector Vm" below), is determined as a function of the shifts in values between the moment INST1 and moment INST2. The global displacement is associated with the displacement vector Vm in the following description. The global displacement Vm may for example correspond to a weighted average of the displacement vectors V1 to V9. [96] It is possible to weight and smooth the data of the global displacement Vm by an adaptive filtering of the Kalman filter type, for example. [097] In FIG. 4E, the inverse of the global displacement represented by the vector -Vm, opposite to the vector Vm, is applied from the site S to estimate the value of the instant INST2 which, following the displacement Vm, will be at the location of the site S at instant INST3. [098] As described below, in Figure 4F, an area of interest ZI is further shown. The value estimated at the moment INST3 may correspond to an average of the values located in this zone ZI. According to this embodiment, the estimated value is representative of an area that goes to the site S and makes it possible to obtain a relevant forecast despite possible weather disturbances. [099] Referring now to Figure 5 which is a flowchart in which examples of embodiments of the steps of the forecasting method are shown. After receiving the satellite data relating to the solar radiation values, the step 302 of locating the values on the zone ZD can be performed according to two substeps 500 and 502 to establish a search zone ZR and cut n blocks B values in this search area ZR, n being a positive integer. Typically, the search area can be cut at instant INST1 into nine blocks of predefined size (for example 100 pixels × 100 pixels) located around the site S. Prior to step 302, one or more data of effective solar radiation on the ground can be recovered to calibrate or correct the satellite data received. Then, in step 304 for comparing the locations of values, a sub-step 510 for comparing the blocks can consist in searching for each of the nine aforementioned blocks the block of the same size most similar to the moment INST2 ( Block Matching technique). The search area avoids scanning the entire image for location and value comparison, giving priority to values relevant for an estimate of future irradiation at the site, i. e. radiation values near the S site. The size and shape of the search area can be defined by a pixel search distance. This distance may, for example, correspond to the maximum distance (vertical or horizontal) possible between the center of the original block (at the moment INSTI) and the center of the searched block (at the instant INST2). This distance can be chosen according to the spatiotemporal resolution of the DATA SAT data, the maximum displacement expected between two instants, or may depend on weather disturbances such as wind conditions. The ZR area can be polygonal (square, rectangle, etc.). ) or elliptical (oval or disk-shaped for example). The displacement vectors can be determined between the n blocks B at the instant INSTI and the blocks most similar to the instant INST2. Each vector can be obtained by subtracting the coordinates of the original B block central pixels from the INSTI moment and a most sought-after block looking like INST2. For reasons of simplicity in defining a block center, it is possible to choose odd block sizes. The resemblance criterion can be chosen according to a correlation coefficient between two blocks B. In step 306, the global displacement can be determined from a weighted average MP (sub-step 520) of the block displacements to determine an average displacement vector, such as the aforementioned displacement vector Vm. The weighting of the average MP can be carried out according to robustness criteria such as a confidence attributed to each of the determined value shifts or an adaptive filtering update. By considering ideal conditions, that is to say a perfect global displacement vector calculation and a temporal stability of this vector, then the estimate of step 308 would consist simply of giving the value of the pixel pointed by the opposite of the determined vector. To compensate for possible errors of comparison of blocks of values and a possible evolution of the vector between time INST2 and instant INST3, a zone of interest ZI (sub-step 530) can be localized, starting from site S, in the opposite direction to the determined global displacement vector. This zone ZI is of a size strictly greater than one pixel and therefore circumscribes the radiation value of the moment INST2 obtained by the inverse displacement (-Vm) with respect to the global displacement, applied from the site S. This zone corresponds to the zone which should be on the site of interest at the moment INST3 according to the estimated displacement vector. The size of this area may depend on the uncertainty of the vector. Typically, the longer the forecast horizon, the less valid the calculated vector persistence assumption, so the size (in width, height and radius typically) of the area can be increased with the forecast horizon. Same, with respect to weather variability that may affect the vector. In the same way it is possible to extract confidence criteria from the vector calculation which may depend on the size of the area. In preferential operation, the size only takes into account the forecast horizon h by the following equation: Size ZI = 1 + h 2 [0110] The quantity h can correspond to the horizon divided by the temporal resolution of the data DAT SAT, ie dependent on the time sampling period of the satellite maps. In the case of Helioclim-3 images, this resolution is 15 minutes. A forecast with h = 1 may be a 15-minute forecast. The area of interest can therefore also be adjusted according to the context in which the forecast is made. According to a substep 532, the radiation values of the moment INST2 included in the zone of interest ZI can be normalized according to a radiation model by a clear sky condition (without cloud in the sky), noted Gcleciale , p). It is then possible to obtain an index denoted Kc making it possible to overcome as much as possible the dependence of the estimated radiation value on the solar path, notably according to the following equation: Kc (t, p) = Gsat ( t, p) Gnezchill ft, p) [0113] The average of index Kc noted Kcmoy of the zone of interest ZI can be calculated by the equation: Kerne)), - 1 (Kc (t, p)) p E ZI size 2 P [0114] In the same way, one can extract the minimum and maximum Kc index (MIN MAX) from the zone of interest ZI (step 534) or analyze the histogram of the whole zone of interest ZI as a probability distribution of solar radiation prediction (sub-step 536). Indeed, the zone of interest ZI contains all the probable values of the future radiation and the histogram of the zone of interest ZI can be interpreted as a distribution function of the radiation forecast. For this purpose, the radiation values can be converted to provide the expected prediction P by reusing the clear sky model but at the time INST3 this time: P (INST2INST3, p) = KC (INST2INST3, p) X GnelClair (INST3, p) We can then take the average as the nominal forecast value and use the minimum and maximum Kc limits to extract a frame of the forecast or a confidence index IND CONF from the forecast (sub-step 538). Indeed, the greater the difference between the minimum and maximum Kc limits, the greater the uncertainty in the forecast is large since the area assumed to arrive on the site S has a great variability. We can therefore set a confidence coefficient based on the difference of these two values or on a similar statistical analysis resulting from the distribution of values in the area of interest. Referring now to Figures 6 which are shown examples of illustrations on which are applied the steps and sub-steps of the proposed method. In FIGS. 6A and 6B, radiation maps are received for times T-1 (instant INST1) and T (instant INST2). The search zone ZR around the site S can be defined in a rectangular shape centered on the site S. The times T and T-1 (respectively corresponding to the instants INST1 and INST2, normalized according to the sampling period of the DATA SAT data). A cloud mask MN moves within the zone ZD between the time T-1 and the time T (respectively according to the positions MN (T-1) and MN (T) typically). In FIG. 6C, the displacement of the values or n blocks B is determined from the search zone ZR. Displacement vectors V1 to V5 are determined between the times T-1 and T. The vectors V1 to V5 represent the movements between the time T-1 and T of the values corresponding to the mask MN. In FIG. 6D, a displacement vector Vm is determined by a weighted average of the vectors V1 to V5 identified with respect to the zone ZR. In Figure 6E, the inverse displacement -Vm is determined at time T from the site S. As illustrated in FIG. 6F, the zone of interest ZI can be determined in this direction opposite to the vector Vm. The ZI zone may depend on parameters such as the forecast horizon and possibly the quality of the calculation of the vector field. This zone can be translated into Kc index in order to overcome the cyclic phenomena of radiation. The Kc values can then be multiplied by a clear sky model calculated for the time at which the forecast is desired in order to take into account the zenith evolution of the sun. The average of this distribution can be taken as the nominal forecast, the extreme bounds can be used to define a confidence index. [0124] In FIG. 7 are illustrated daily irradiation curves (W / m2) evolving over time (time scale). The EC curve shows the values estimated every 15 minutes during a day for the site S according to the aforementioned steps. The curves CEmin and CEmax represent the minimum and maximum values that were measured in the zone of interest ZI at each iteration of the steps. The curve CC corresponds to the radiation values of a radiation model by clear sky condition (without cloud), according to which the satellite data have been calibrated and / or corrected. The difference between the values of the curve CEmin and CEmax reflect more or less significant variabilities found in the zone ZI. The confidence index IND CONF mentioned above may be associated with each of the estimated values of the EC curve as a function of the difference measured between CEmin and CEmax. Typically, the confidence index can be high for the CE value at time Ti because the difference is between CEmin and CEmax is low. On the other hand, the confidence index for the EC value at time T2 can be low because the difference is between CEmin and CEmax is important. The determined confidence index can qualify the forecast. This confidence index can for example be used to estimate the probabilities of solar system performance resulting from the forecast in question. This confidence index indicates in particular a quality of forecast. In addition, the probability distribution of the radiation values within the area of interest can be determined, in addition to the confidence index associated with the estimated radiation value. The estimate proposed is therefore robust and has indicators for qualifying the quality of the forecast. Of course, in conditions of clear sky (no cloud), the aforementioned displacement values may not be detected (they are zero) because the values will be identical to the first and second instants (especially since zenith evolution of the sun is taken into account with a model "clear sky"). The estimated value is then of the same value as the localized value at the site at the first and second instants. The invention has been described with reference to particular embodiments that are not limiting. Of course, the present invention is not limited to the embodiment described by way of example and extends to other variants. For example, the method may receive satellite data relating to more than two instants (typically four or six instants) and track the shifts of the radiation values at these different times according to steps b) to c) of the method.

Claims

REVENDICATIONS1. A method for predicting solar radiation on the ground in the vicinity of a site (S), said method comprising at least the steps of: a) receiving (300) satellite data relating to ground-based solar radiation measured over a given area (ZD) at least at a first instant (INST1) and a second instant (INST2), the first instant (INST1) being earlier than the second instant (INST2); b) location (302) on the determined area (ZD) of the site (S) and solar radiation values measured at the first and second instants; c) comparing (304) the locations of the solar radiation values measured at the first instant (INST1) and at the second instant (INST2); d) determining (306) an overall displacement, between the first and second instants, of at least a portion of the localized values; e) estimating (308), as a function of the determined overall displacement (Vm), of the value of solar radiation on the ground at the location of the site (S) for a third instant (INST3), the third instant (INST3) being later than second moment (INST2).

2. Method according to claim 1, wherein in step b), the location of the solar radiation values is performed by identification (502) of blocks of values (nB), each block corresponding to a set of values located in a defined part of the determined area (ZD), in which in step c), the blocks of identified values (nB) are compared with each other, and in which in step d) the global displacement ( Vm) is determined from the blocks identified at the first instant (INST1) and the nearest blocks from blocks identified at the second instant (INST2) .A method according to claim 1 or 2, wherein in step c), the comparison of solar radiation value locations is performed in a closed space (ZR) around the location of the site (S) on the determined area (ZD). The method of claim 3, wherein the closed space (EF) is defined according to predetermined parameters such as the forecast horizon and / or wind characteristics of the determined area (ZD). Method according to one of the preceding claims, wherein at least one actual solar radiation data on the ground is received, the actual solar radiation data being used to calibrate or correct the satellite data received in step a). Method according to one of the preceding claims, wherein in step d), the determined overall displacement (Vm) is a weighted average of the displacements, between the first and second instants, of the at least part of the localized values. The method of claim 6, wherein the weighted average of displacements to which the determined overall displacement (Vm) corresponds is weighted according to robustness criteria. Method according to one of the preceding claims, wherein in step e), the estimated radiation value is equal to the radiation value of the second instant (INST2) located at the end of an inverse displacement (-Vm ) to the determined global displacement (Vm), the inverse displacement (-Vm) being applied from the location of the site (S). 9. The method according to one of claims 1 to 7, wherein in step e), the estimated radiation value is equal to a weighted average of radiation values of the second instant (INST2) located in an area of interest (ZI), 3. 4. 5. 6. 7. 8.whereinthe zone of interest (ZI) circumscribes the radiation value of the second instant (t) located at the end of an inverse displacement (-Vm) to the determined global displacement (Vm) , the inverse displacement (-Vm) being applied from the location of the site (S). The method according to claim 9, wherein in step e), a range of values is determined according to a minimum value and a maximum value measured within the zone of interest (ZI) at the second instant (INST2), and wherein a confidence index is associated with the estimated radiation value as a function of the difference between the minimum value and the maximum value of the range of values. The method of claim 9 or 10, wherein in step e), a probability distribution of the radiation values within the area of interest (ZI) is determined. confidence index associated with the estimated radiation value being furthermore a function of the determined probability distribution. Method according to one of claims 9 to 11, wherein the dimensions of the area of interest (ZI) are determined according to a forecast horizon and / or disturbance parameters. Method according to one of the preceding claims, wherein the measured radiation values are normalized according to a model of values corresponding to a clear sky. Computer program product comprising instructions for carrying out the method according to one of claims 1 to 13, when this program is executed by a data processing unit such as a processor. Device for predicting solar radiation on the ground near a site (S), said device comprising at least: an input interface (106) for receiving satellite data; a memory (102) able to store the satellite data; a data processing unit (104) connected to the input interface (106) and the memory (102); said data processing unit (104) being adapted to implement the method for predicting solar radiation on the ground according to one of claims 1 to 13. 16. Apparatus according to claim 15, wherein the interface The inlet (106) is further adapted to receive actual solar radiation data on the ground.