Qu'il s'agisse de comparer les données de mesure avec les ensembles de données de Solargis, d'effectuer un contrôle de qualité ou d'analyser les tendances pour en extraire des informations exploitables, l'équipe de données de Solargis travaille quotidiennement avec d'énormes volumes de données provenant d'une variété de sources. Nous nous sommes entretenus avec Jozef Dudzak, Data Scientist, et Marketa Jansova PhD, Data Applications Team Leader, sur le rôle d'un spécialiste des données solaires - et sur la façon dont le logiciel Solargis Analyst transforme l'analyse complexe des ressources dans le secteur solaire.
Jozef : Nous recevons de nos clients des mesures solaires brutes sous forme de fichiers CSV, qui doivent être importés et harmonisés en vue d'une analyse ultérieure. Cela signifie qu'il faut aligner les enregistrements de données avec les métadonnées, résoudre les problèmes tels que les horodatages incorrects et s'assurer que le formatage est cohérent. Ensuite, nous entreprenons des tâches de contrôle de la qualité, afin de préparer les données que nous recevons pour une analyse plus approfondie.
Des données solaires de bonne qualité sont la pierre angulaire d'une analyse fiable des ressources solaires. Les clients le comprennent, mais bien que l'industrie prenne des mesures pour améliorer la qualité des données de mesure, il y a encore un manque de cohérence dans les approches adoptées. Une partie de notre rôle consiste à vérifier minutieusement les données mesurées, en s'assurant que toutes les erreurs sont identifiées et que seuls les enregistrements de données valides sont utilisés lors de l'analyse en aval.
Une fois que nous disposons de données dont la qualité a été contrôlée, nous les analysons et en extrayons des informations pour les clients. Pour les développeurs de projets, notre tâche typique consiste à utiliser les mesures locales du sol pour adapter le modèle Solargis afin que les séries temporelles spécifiques au site puissent être calculées avec une incertitude réduite. Nos mesures solaires harmonisées et de qualité sont également régulièrement utilisées dans l'analyse des performances des projets photovoltaïques.
Jozef : Nous constatons que l'outil de gestion et d'analyse des données le plus utilisé reste Microsoft Excel. Bien qu'il s'agisse d'un excellent outil pour de nombreuses tâches d'analyse de données, il présente des limites lorsqu'il s'agit de traiter de grands volumes de données de séries chronologiques qui contiennent des incohérences. Les tableurs ne sont pas conçus pour l'harmonisation, le contrôle de la qualité et l'analyse sophistiquée des séries chronologiques de données relatives aux ressources solaires. Lorsque nous recevons des données de mesure, nous constatons souvent des tableaux incohérents, des horodatages décalés et un manque de synchronisation. Les tableurs classiques ne peuvent importer qu'un million d'enregistrements, ce qui, selon le pas de temps, peut ne pas suffire pour deux ans, sans parler de 25 ans de données historiques sur les ressources solaires et les séries temporelles météorologiques !
Le niveau suivant de sophistication des logiciels consiste à utiliser des scripts personnalisés écrits dans des langages de codage tels que Python. Cela nécessite à la fois des compétences en matière de codage et des connaissances dans le domaine de l'énergie solaire, et n'est donc pas accessible à de nombreuses entreprises du secteur. En outre, chaque élément du traitement des données est contrôlé par des scripts, ce qui rend les analyses et les comparaisons complexes avec plusieurs ensembles de données fastidieuses, car le processus n'est pas interactif : un script doit être codé, exécuté et affiné.
Il existe des services de contrôle de qualité de base, mais leur fonctionnalité est limitée lorsqu'il s'agit de fournir des ensembles de données fiables et dignes de confiance. Certains experts de l'énergie solaire utilisent des logiciels d'autres secteurs pour la gestion et la visualisation de base, mais se heurtent à des difficultés lorsqu'une analyse avancée est nécessaire.
Marketa : Grâce à notre expérience dans le traitement de données solaires provenant du monde entier, nous savions que l'étape importante consistait à rassembler différentes fonctionnalités sous un même toit. Cela signifie un contrôle de qualité avancé, une visualisation intuitive et une gestion rationalisée des données, le tout en un seul endroit.
Nous avons entrepris de fournir une plateforme logicielle conçue pour les analystes solaires, par des analystes solaires, en intégrant notre expertise dans le tissu de la solution. Nous avons déjà été en mesure d'automatiser des tâches à forte intensité de main-d'œuvre telles que l'harmonisation des données, le contrôle de la qualité et bien d'autres encore.
Le logiciel rationalise le processus de comparaison de plusieurs ensembles de données et de calculs, permettant aux analystes de travailler avec des ensembles de données complexes et diversifiés sans avoir à passer du temps à créer de nouveaux scripts.
Jozef : Les outils de visualisation ajoutent de la souplesse et permettent de gagner du temps : on peut facilement comparer plusieurs ensembles de données. Il existe de nombreux outils graphiques permettant d'afficher les différences de différentes manières (cartes thermiques, diagrammes de dispersion, diagrammes de séries temporelles, etc.)
Solargis Analyst permet également d'élaborer automatiquement des rapports et des résumés, ce qui permet de consacrer moins de temps aux tâches administratives - et plus de temps à apporter de la valeur aux clients et aux parties prenantes.
Marketa : Nous avons estimé qu'il était important d'offrir une expérience à plusieurs niveaux pour les utilisateurs ayant des compétences et des besoins différents. La plateforme fournit des fonctions et des conseils sur ce qu'il faut rechercher, mais si un analyste veut calculer sa propre variable ou transformation de données, alors Solargis Analyst offre la polyvalence nécessaire pour le faire.
Jozef : Solargis Analyst peut traiter n'importe quel type de données aux formats Excel ou CSV, à condition qu'elles aient un horodatage. La plateforme est optimisée pour une série de paramètres, tels que l'irradiation solaire, la température, le vent, les précipitations et d'autres données météorologiques et atmosphériques.
La seule limite à la quantité de données que vous pouvez utiliser est la mémoire vive de votre ordinateur. Le plus grand ensemble de données que j'ai utilisé jusqu'à présent contenait 9 millions d'enregistrements couvrant 25 années de données.
Marketa : L 'objectif principal est d'étendre les fonctionnalités existantes, tout en créant de nouvelles fonctionnalités pour les données provenant d'une plus large gamme d'instruments et de types de montage. Nous avons également reçu des commentaires positifs sur l'automatisation fournie par la plateforme, et nous allons donc chercher à automatiser d'autres éléments du logiciel pour simplifier davantage l'analyse et améliorer la productivité.
Les actifs solaires deviennent de plus en plus complexes. De plus en plus de types de données sont utilisés pour affiner la compréhension que les propriétaires d'actifs ont de leurs sites de projet : de la ressource solaire, de la température, de l'albédo aux précipitations. Solargis Analyst aide les analystes de données solaires à comparer facilement les ensembles de données et à extraire des informations plus rapidement. Pour en savoir plus sur la nouvelle plateforme Solargis Analyst et découvrir comment elle peut stimuler la productivité de votre équipe de données solaires, contactez-nous à l'adresse https://solargis.com/contact-us
