De plus en plus, des éoliennes sont installées en climats froids, climats propices au givrage atmosphérique. Caractériser le climat givrant d'un site peut donc s'avérer une étape utile dans la planificafion d'un parc éolien, mais elle comporte plusieurs défis.

L'un d'eux est la mesure du givrage atmosphérique. Il existe plusieurs instruments et méthodes pour le mesurer, mais la fiabilité de ceux-ci n'est pas toujours connue ou documentée. Pour étudier toutes les problématiques reliées à la mesure du givrage atmosphérique, un banc d'essai a été conçu et installé à Baie-des-Sables. Ce banc d'essai comprend deux instruments de détection du givrage atmosphérique et une variété d'autres instruments qui peuvent servir à identifier des conditions propices au givrage atmosphérique. Le banc d'essai permettra d'évaluer la durée, l'intensité, la persistance et le type de givrage atmosphérique de diverses manières.

Un autre défi est la modélisafion des périodes de givrage atmosphérique. La modélisafion est utile parce qu'il n'est pas toujours possible d'avoir accès à des données sur le givrage atmosphérique. Il existe plusieurs modèles qui permettent d'esfimer les périodes de givrage atmosphérique à partir de données météorologiques standard. Toutefois, la performance de ces modèles n'est pas toujours bien connue. Une partie du mémoire est dédiée à mettre en place une méthodologie d'évaluation quantitative de modèles simples d'estimation des périodes de givrage atmosphérique. Ensuite, ces modèles sont appliqués à des données numériques de réanalyse, et les résultats sont comparés à des observations de givrage atmosphérique à six aéroports. Cette comparaison permet de comprendre les forces et les faiblesses de ces différents modèles. Le modèle ufilisant la température et l'humidité relafive permet d'établir une certaine corrélafion entre le nombre d'heures de givrage atmosphérique prédit et observé annuellement, alors que celui utilisant la température et une prévision de pluie verglaçante indique la meilleure correspondance dans le temps entre les événements prédits et observés.

Le modèle de température et d'humidité relafive est exploité pour tracer une carte du givrage atmosphérique pour la partie sud du Québec. Même si la marge d'erreur associée à la prédiction d'heures de givrage atmosphérique est importante, cette carte peut être une estimation valable pour les régions oij il n'existe pas de donnée7 sur le givrage atmosphérique.

Finalement, les résultats du mémoire démontrent qu'une bonne modélisation des périodes de givrage atmosphérique pour le domaine de l'énergie éolienne nécessite des recherches plus poussées.

More and more wind turbines are being installed in cold climates where atmospheric icing is to be expected. Characterizing the icing climate of a site is therefore a useful step in the planning procédure of a wind turbine park, but it remains a challenging task.

One of the challenges related to defining the icing climate of a site is the measurement of atmospheric icing itself Many measuring methods and instruments exist, but none of thèse is entirely reliable. A measuring station dedicated to this phenomenon has thus been designed and installed at Baie-des-Sables. It includes two instruments to detect icing as well as many other instruments to identify atmospheric icing conditions. The expérimental set-up will be used in différent ways to evaluate atmospheric icing duration, persistence, intensity and type.

Another challenge is the modelling of atmospheric icing periods. Modelfing is useful because it is not always possible to access adéquate icing data. There are currently several models that estimate atmospheric icing durafion from standard meteorological data. Their performance, however, is not always well known. A part of this master's thesis is dedicated to developing a quantitative évaluation methodology to evaluate a few simple atmospheric icing models. The models were applied to numerical reanalysis data and the results were compared to icing data from six airports. This comparison allows a better understanding of the strengths and weaknesses of the différent models. Of thèse, the models using température and relative humidity provide a certain corrélation between the annual number of observed and predicted icing hours, and the model using température and freezing rain forecasts shows the best correspondence in time between the observed and predicted icing events.

The température and relative humidity model is utilized to map the icing climate of southem Québec. Although the error margin associated with the atmospheric icing prédicfion is important, this map can provide a valuable esfimate for régions where no icing data is available.

Finally, the results of the research show that a good modelling of atmospheric icing events for the wind energy industry requires further research.