Après le rayonnement solaire reçu par le système PV, la température du module est le facteur le plus important à prendre en compte pour l'efficacité des systèmes PV.
Lorsque les modules PV se réchauffent, leur efficacité de conversion diminue.
En d'autres termes, on s'attend à ce que les modules photovoltaïques fournissent la puissance la plus élevée dans les moments où le rayonnement solaire est élevé, mais où la température de l'air est basse. La température est également un paramètre clé qui influe sur le dimensionnement des systèmes photovoltaïques. Pour déterminer le nombre maximum de modules PV dans une chaîne, les calculs sont basés sur la température de fonctionnement la plus basse prévue (TLEO).
Pour calculer la température des modules PV, nous devons donc disposer de données précises sur la température de l'air comme principale donnée d'entrée pour effectuer nos calculs. Les algorithmes de simulation obtiendront alors la température prévue du module en ajoutant l'effet de l'irradiation solaire et l'échange de chaleur convective dû au vent, calculé pour le type de montage spécifique du système PV.
Dans cet article, nous expliquons comment Solargis a amélioré la précision des données de température de l'air que nous fournissons, ainsi que d'autres paramètres affectant les simulations d'énergie solaire.
Carte de température par Solargis Prospect
Actuellement, les modèles de réanalyse constituent la source la plus précise de données de température de l'air maillées qui peuvent être utilisées pour effectuer des simulations photovoltaïques à l'échelle mondiale.
Les données de réanalyse sont le résultat d'une nouvelle analyse des modèles de prévision numérique du temps (NWP). Cela peut se faire après avoir collecté les observations réelles des périodes prédites précédemment. En d'autres termes, cela revient à calculer le modèle "dans le passé" au lieu de le faire "dans le futur" en utilisant les observations les plus récentes.
Le résultat est un ensemble complet de variables météorologiques couvrant le monde entier avec une résolution temporelle relativement élevée (typiquement toutes les heures) et une faible résolution spatiale (typiquement des dizaines de kilomètres).
Pour disposer des données mondiales les plus précises, il faut s'appuyer sur les bons modèles météorologiques mondiaux. Le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (CEPMMT) est l'un des centres de prévision des modèles météorologiques les plus importants.
Basé à Reading, au Royaume-Uni, le CEPMMT peut fournir des données pour n'importe quel site dans le monde grâce à son puissant réseau d'observations et à sa grande capacité de calcul, avec l'un des plus grands superordinateurs d'Europe.
Nous avons notamment identifié deux modèles particulièrement intéressants pour la modélisation de l'énergie solaire :
Lorsque l'on parle de mélange de modèles, il est important de noter que ce n'est pas aussi simple que d'exécuter de simples moyennes pondérées à partir des modèles d'entrée. Il faut un regard d'expert sur les données pour l'appliquer efficacement et savoir dans quelles situations chaque modèle est censé être plus performant.
Après avoir comparé les deux modèles avec les mesures au sol du réseau de stations du Integrated Surface Database (ISD) de la NOAA, nous pouvons conclure qu'ERA5 et ERA5-Land offrent tous deux une précision comparable dans leurs moyennes de température à long terme.
Cependant, ERA5-Land offre un niveau de détail plus élevé dans les variables de la surface terrestre et une résolution spatiale supérieure à celle d'ERA5. En raison des différences de résolution verticale, de paramétrage de la surface terrestre et de post-traitement, ERA5-Land contribue à éliminer les fluctuations et présente des profils de température quotidiens plus lisses.
En outre, ERA5-Land permet d'atténuer le problème des données côtières manquantes, en comblant efficacement les lacunes dans les pixels côtiers.
Séries temporelles horaires de la température de l'air dérivées d'ERA5 et d'ERA5-Land à Belo Horizonte, Brésil, pour la période du 13 au 19 mai 2022
La combinaison des modèles ERA5 et ERA5 Land offre de meilleures informations sur la température de l'air, ce qui rend les ensembles de données bien adaptés aux applications nécessitant des variables de surface à haute résolution et des profils de température lisses.
Ces efforts pour améliorer les données météorologiques des sites sont menés en parallèle avec les améliorations que nous apportons constamment à nos modèles d'irradiation solaire basés sur les satellites, dont nous avons parlé dans des articles précédents.
La version mélangée des jeux de données ERA5 et ERA5-Land du CEPMMT est accessible sous forme de moyennes à long terme (Solargis Prospect), de séries temporelles et de données TMY (Solargis Evaluate).
