Artur Skoczek
Oct 4, 2023
Les conditions de froid extrême peuvent entraîner une augmentation des tensions dans les modules photovoltaïques (PV), ce qui peut provoquer une surcharge du système.
Découvrez l'importance cruciale de comprendre le paramètre de la température de fonctionnement la plus basse attendue (ou TLEO en langage Solargis) pour un dimensionnement optimal des panneaux photovoltaïques.
Dans cet article, nous aborderons les points suivants
Que vous soyez investisseur, concepteur, exploitant ou tout autre professionnel de l'industrie solaire, cet article vous permettra de comprendre clairement comment envisager les réseaux photovoltaïques dans des conditions froides. Cela peut conduire à une réduction des défaillances du système, à une durée de vie opérationnelle plus longue et à une diminution des problèmes de maintenance.
Un aspect critique est souvent négligé dans les projets photovoltaïques La performance des systèmes photovoltaïques dans des conditions de froid extrême.
La température la plus basse se produit généralement peu avant ou pendant le lever du soleil. La combinaison d'une température ambiante extrêmement basse des modules photovoltaïques et d'un rayonnement solaire abondant pendant le lever du soleil peut déclencher une augmentation soudaine de la tension dans la chaîne photovoltaïque.
Lorsque certains niveaux critiques sont dépassés, cela peut entraîner une surcharge du système.
La température de fonctionnement la plus basse prévue est au cœur de cette préoccupation. Il est essentiel de déterminer avec précision la TLEO pour assurer un fonctionnement sûr et efficace des réseaux photovoltaïques.
Selon les meilleures pratiques en matière de dimensionnement des réseaux photovoltaïques (introduites notamment dans les normes IEC 62548 et IEC 62738), le nombre maximal de modules photovoltaïques dans la chaîne est déterminé par la tension nominale maximale des composants tels que les modules et les onduleurs.
La tension en circuit ouvert (Voc) d'une chaîne PV est calculée sur la base de la valeur nominale de Voc du module et de la température de fonctionnement la plus basse prévue (TLEO), conformément aux normes industrielles.
La TLEO est définie dans la norme IEC 62738 [1] comme la moyenne des valeurs annuelles les plus basses de la température de l'air. Si l'on dispose de suffisamment de données, on peut se limiter aux heures d'ensoleillement et à un seuil de faible irradiation.
La longueur maximale calculée de la chaîne PV est souvent l'option la plus rentable car elle réduit les pertes dans les câbles et la longueur totale des câbles. Dans les cas où la tension maximale calculée est légèrement supérieure à la puissance maximale du système, une analyse plus approfondie peut être nécessaire pour évaluer le risque de surtension.
La meilleure option pour obtenir la température de l'air pour un lieu donné consiste à effectuer des mesures continues à long terme, en utilisant des capteurs de température de haute précision, calibrés et bien entretenus, montés conformément aux normes de l'OMM [2].
Malheureusement, cette méthode est limitée aux endroits où des observations météorologiques à long terme sont effectuées, normalement dans le cadre des services météorologiques nationaux ou d'autres réseaux d'observation.
Au niveau mondial, la seule alternative consiste à dériver des données historiques sur la température de l'air à partir des modèles climatiques disponibles.
Dans ce projet, le développement de la carte mondiale TLEO commence par le traitement des données de réanalyse climatique ERA5 (exploitées par les services ECMWF et Copernicus [3]), fournies avec une résolution native de 0,25° (nominalement 28 km). Pour chaque année, la température minimale absolue de l'air à 2 mètres de hauteur est dérivée d'une série temporelle d'une heure, couvrant la période 2001-2020. La valeur TLEO résultante est ensuite moyennée à partir de 20 valeurs annuelles.
Pour surmonter la résolution spatiale grossière des données ERA5 (en particulier dans les montagnes avec une dissection verticale importante du terrain et dans les zones côtières), nous introduisons une désagrégation spatiale basée sur des corrections calculées du lapse-rate, dérivées de l'élévation du terrain (Fig X2) et des données de température de l'air à partir de différents niveaux de hauteur.
Le résultat est une couche de données à résolution fine (~1 km de taille de pixel) avec des valeurs TLEO disponibles globalement pour n'importe quel endroit dans le monde (voir Fig 1 et 2).
À partir de septembre 2023, nous avons mis à disposition les données relatives à la température d'exploitation prévue la plus basse (TLEO) dans Solargis Prospect.
Grâce à la variable TLEO, le calcul des fluctuations de tension maximales et les décisions de dimensionnement des chaînes photovoltaïques sont plus précis, ce qui garantit un fonctionnement sûr et efficace du système photovoltaïque dans diverses conditions météorologiques.
Fig. 1. Carte TLEO haute résolution, moyenne à long terme, période 2001 - 2020
Fig 2. Carte TLEO à haute résolution, moyenne à long terme, période 2001 - 2020. Concentrez-vous sur les régions présentant de forts gradients de TLEO : Côte Pacifique en Amérique du Sud (à gauche), Europe centrale (au milieu) et Asie du Sud (à droite)
La couche finale de données TLEO est validée à l'aide de séries temporelles de données mesurées dans plus de 8500 stations à travers le monde et mises à disposition dans la base de données intégrée de surface (ISD) par la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) [4] pour les années 2001-2021.
Le biais global, calculé comme la différence entre le TLEO modélisé et le TLEO mesuré, est de 1,2°C, avec un écart-type de 2,4°C. Les valeurs les plus extrêmes (présentées ici en tant que valeurs percentiles P5 et P95) descendent en dessous de -2,6°C et dépassent 5,1°C, respectivement.
En général, les résultats répondent à l'objectif de dimensionnement des panneaux photovoltaïques dans la plupart des régions du monde. Cependant, des régions présentant des anomalies microclimatiques ont été identifiées et des problèmes potentiels récurrents ont été trouvés dans l'ensemble des données modélisées (Fig 3).
Comme prévu, la résolution du modèle ERA5 n'est pas assez détaillée pour certaines régions montagneuses du monde. La majorité des stations météorologiques sont situées dans des vallées où la représentation de l'altitude du modèle ERA5 est généralement plus élevée que l'altitude réelle des sites, ce qui entraîne une sous-estimation des valeurs de température. La correction du taux de déphasage permet dans une certaine mesure de remédier à ces écarts, mais l'ampleur de la correction est souvent insuffisante - par exemple dans les Alpes centrales (figure 3A), les montagnes scandinaves (figure 3C), le Tibet, l'Himalaya, l'ouest de l'Iran, le sud-est de la Turquie, etc.
Un autre problème récurrent est que ERA5 sous-estime l'influence continentale, en particulier le long des zones côtières (par exemple, le sud-est de l'Australie dans la figure 3B).
Le modèle surestime l'influence de la mer et de l'océan, ce qui peut conduire à des prévisions de température inexactes. Par exemple, l'air froid descendant des montagnes vers les masses d'eau peut avoir un impact significatif sur la température des îles montagneuses, mais cet effet n'est pas toujours bien pris en compte par les modèles à résolution grossière (par exemple, l'île de Corse dans la Fig 3A).
Un autre problème identifié est l'inversion de température dans les vallées froides. Les inversions se produisent lorsqu'une couche d'air froid est piégée dans la vallée, fermée par une couche d'air chaud située au-dessus. La géographie de la région empêche l'air froid de s'écouler hors de la vallée, et les montagnes environnantes empêchent les vents de l'évacuer facilement et d'apporter de l'air nouveau.
Fig. 3 : Zones sélectionnées présentant des différences significatives entre le TLEO calculé et le TLEO dérivé des stations météorologiques de la DSI de la NOAA
Comme décrit ci-dessus, la norme IEC 62738 définit le TLEO comme la moyenne des valeurs annuelles les plus basses de la température de l'air.
D'une part, le calcul de la moyenne permet de filtrer les extrêmes accidentels. D'autre part, le calcul de la moyenne introduit une erreur associée à l'estimation de la TLEO absolue pour l'ensemble de la période 2001-2020 et au calcul de la TLEO en tant que moyenne, comme le prescrit la norme CEI.
La figure 4 illustre la comparaison de la distribution des erreurs introduites par la simplification du taux de déphasage mensuel avec la distribution des écarts types du TLEO annuel et la distribution de la différence absolue entre le TLEO annuel record et le TLEO annuel record le plus bas. Au total, 30 000 points ont été évalués globalement en comparant le TLEO calculé à l'aide d'une approche de série temporelle complète avec des calculs matriciels utilisant une distribution aléatoire de sites.
Fig 4 : Comparaison de la distribution des différences dans la méthode de calcul du TLEO (série temporelle contre trame), de l'écart-type du TLEO annuel et de la distribution de la différence absolue entre le TLEO annuel record et le TLEO annuel record le plus bas
La valeur relativement élevée de l'écart type du TLEO annuel et la grande différence entre le TLEO annuel record et le TLEO annuel record est un élément important à prendre en compte dans le dimensionnement des centrales photovoltaïques sur la base de la seule carte du TLEO moyen.
Il faut également noter que la température des modules photovoltaïques orientés vers le ciel ouvert peut être inférieure de 5°C à la température de l'air ambiant dans certains endroits.
De manière analogue, les données de mesure de la DSI de la NOAA ont été analysées. La figure 5 montre la différence entre la TLEO absolue et la TLEO moyenne calculée pour la période 2010-2019. Dans de nombreux cas, les valeurs dépassent 5°C, parfois 10°C.
Fig. 5. Analyse de 10 ans (période 2010-2019) : Différence entre le minimum absolu de la température de l'air et la TLEO (la moyenne des minimums absolus annuels de la température de l'air)
[1] Zawaydeh, Samer. (2019). CEI 62738:2018 Centrales photovoltaïques au sol-Guides de conception et recommandations.
[2] Guide des instruments et des méthodes d'observation, Organisation météorologique mondiale (OMM-N° 8), édition 2021/2018, ISBN : 978-92-63-10008-5
[3] Hans Hersbach, Bill Bell, Paul Berrisford, et.al. The ERA5 global reanalysis Première publication : 17 mai 2020
[4] Smith, A., N. Lott, et R. Vose, The Integrated Surface Database : Recent Developments and Partnerships. Bulletin of the American Meteorological Society, 2011, 92, 704-708
