L'encrassement a un impact considérable sur les performances des installations photovoltaïques. La poussière, la saleté, le pollen, les polluants industriels ou le sel marin obstruent les modules photovoltaïques et réduisent la transmission du rayonnement solaire, ce qui entraîne des pertes d'énergie et une augmentation des coûts d'exploitation.
L'impact de l'encrassement dépend des conditions locales et varie selon la région, le climat, la saison et l'heure. Comprendre cette répartition géographique et temporelle est essentiel pour estimer avec précision le rendement et planifier efficacement le nettoyage.
Les cartes mondiales d’encrassement, désormais disponibles dans Solargis Prospect, fournissent des informations précieuses sur les schémas d’encrassement à travers le monde et aident les exploitants de parcs photovoltaïques à prendre les mesures nécessaires pour minimiser leur impact.
Chez Solargis, nous avons développé un modèle mondial d’encrassement basé sur l’approche conceptuelle présentée par Coello et Boyle (2019). Leurs travaux ont démontré comment les conditions environnementales peuvent se traduire par des impacts mesurables sur les performances.
Le modèle Solargis suit une structure similaire, en adaptant les principes physiques de pointe relatifs au dépôt de particules au cas particulier des modules photovoltaïques et en les appliquant à l’échelle mondiale à l’aide d’ensembles de données d’entrée cohérents.
De plus, il surmonte les limites de conception du modèle original (qui atteint intrinsèquement une saturation à environ 34 % de perte) en redéfinissant la réponse afin de représenter correctement les régions connaissant une accumulation importante de particules.
La perte due à l’encrassement est quantifiée par le taux d’encrassement, qui compare la production d’énergie attendue d’un module photovoltaïque propre à la production en conditions d’encrassement. Nous approfondissons la méthodologie et les formules dans cet article.
Les résultats sont exprimés en pourcentage de la perte d’irradiation solaire effective causée par l’accumulation de particules. Le modèle tient également compte de la structure de montage et de la géométrie des modules photovoltaïques, car les systèmes à inclinaison fixe et les systèmes de suivi subissent des dépôts différents.
Le nettoyage naturel est également pris en compte. Les précipitations éliminent une partie des particules accumulées, et leur efficacité dépend de la nature des précipitations. Des pluies légères ou de courte durée peuvent avoir un effet limité, tandis que des pluies plus fortes ou plus longues peuvent nettoyer la surface de manière plus approfondie et réinitialiser les niveaux d’encrassement.
Le modèle d’encrassement de Solargis évalue chaque épisode de précipitations en fonction de son intensité et de sa durée, ce qui permet une estimation plus réaliste de la fréquence à laquelle les modules sont nettoyés naturellement.
Les données d'entrée jouent un rôle central dans le modèle.
Les deux paramètres clés pour estimer le dépôt de particules sont les concentrations en PM2,5 et PM10. Ces ensembles de données sont créés grâce à un processus d’harmonisation qui combine plusieurs sources indépendantes afin de garantir une couverture mondiale cohérente.
Les variables météorologiques, telles que la température de l'air, la pression atmosphérique, la vitesse du vent et les précipitations, sont issues des ensembles de données de réanalyse ERA5 et ERA5-Land (CEPME et Copernicus).
L’indicateur qui en résulte, à savoir la perte due à l’encrassement, fournit une mesure directe de l’impact sur les performances. Il permet une comparaison cohérente entre les régions et les saisons, et aide à identifier les sites où l’encrassement a l’effet opérationnel le plus important.
Figure 1 : Série chronologique des valeurs moyennes quotidiennes de la perte due à l’encrassement, observées et estimées par le modèle. Les valeurs cumulées quotidiennes des précipitations et les opérations de nettoyage manuel sont également indiquées. Source : https://kb.solargis.com/docs/soiling-losses
Chez Solargis, nous exécutons le modèle à l’échelle mondiale avec un pas de temps quotidien pour la période 1994-2024. La carte qui en résulte montre l’effet moyen à long terme de la perte de rendement due à l’encrassement.
Elle représente la réduction prévue du GTI, c'est-à-dire l'irradiation globale inclinée atteignant des modules photovoltaïques à montage fixe et à inclinaison optimale. Les valeurs sont exprimées en pourcentage et résument l'impact typique à long terme de l'encrassement à chaque emplacement.
La carte mondiale montre une répartition très inégale de l’intensité de l’encrassement.
De faibles niveaux d’encrassement apparaissent dans les régions où la charge atmosphérique en particules est limitée ou où les précipitations fréquentes assurent un nettoyage naturel régulier. Dans ces zones, représentées par les couleurs claires sur la carte, la perte annuelle moyenne de ressource solaire dépasse rarement 5 %. La majeure partie de l’Europe, la Fédération de Russie, l’Amérique du Nord, l’Amérique latine tropicale et l’Afrique tropicale entrent dans cette catégorie.
D’autres régions connaissent des concentrations élevées de particules, comme l’Asie centrale, le nord de l’Inde et l’est de la Chine. Cependant, ces zones bénéficient également de précipitations saisonnières intenses qui compensent en partie les dépôts en nettoyant la surface des modules. Même avec cet effet, les pertes annuelles moyennes dues à l’encrassement peuvent dépasser 10 % et atteindre 30 % dans certaines zones.
Figure 2 : Carte récapitulative mondiale des données issues du modèle de pertes dues à l’encrassement de Solargis.
Les niveaux d’encrassement les plus élevés sont observés dans les zones arides caractérisées par une poussière persistante et des précipitations minimales. La région du Sahara, la péninsule arabique et le désert de Gobi sont les plus touchées. Dans ces zones, représentées par les couleurs les plus foncées sur la carte, un module photovoltaïque non nettoyé peut perdre plus de 50 % de son rayonnement utilisable sur une année. Les précipitations sont rares et souvent faibles, ce qui ne permet qu’un nettoyage naturel limité tout au long de l’année.
Figure 3 : Évolution mensuelle à long terme des pertes dues à l’encrassement pour trois sites situés sur différents continents (voir la carte ci-dessus). Ces trois sites présentent des moyennes annuelles quasi identiques (6,9 à 7,2 %, indiquées par une ligne noire en pointillés). Cependant, leurs répartitions saisonnières diffèrent considérablement, ce qui met en évidence les périodes où le nettoyage apporte le plus grand bénéfice.
Il est important de noter que la carte ne tient pas compte des sources d’encrassement très locales. L’activité humaine, telle que l’exploitation minière, l’industrie lourde, les pratiques agricoles inappropriées ou simplement la proximité de routes poussiéreuses, peut entraîner un dépôt important de particules à l’échelle locale.
Par conséquent, des sites qui semblent peu encrassés sur la carte peuvent néanmoins être fortement encrassés dans la pratique en raison de ces effets locaux.
La minimisation des pertes d’énergie dues à l’encrassement commence par une planification minutieuse du projet et une conception rigoureuse du système.
Le choix du site doit tenir compte du risque local de perte due à l’encrassement et des régimes pluviométriques. Dans les régions à haut risque, l’utilisation de revêtements anti-encrassement ou le choix de modules à surface lisse peut également réduire l’adhérence de la poussière et améliorer l’autonettoyage.
Les stratégies d’exploitation sont tout aussi importantes. Un suivi régulier de la production d’énergie et des taux d’encrassement permet de déterminer à quel moment un nettoyage est économiquement justifié. La fréquence et les stratégies de nettoyage peuvent être optimisées à partir de données historiques modélisées sur les pertes dues à l’encrassement et les épisodes pluvieux. Pour les installations à grande échelle, les systèmes de nettoyage automatisés ou les robots nettoyeurs peuvent réduire les coûts de main-d’œuvre et la consommation d’eau.
Les modèles d’encrassement peuvent aider à orienter les décisions concernant la fréquence de nettoyage et la maintenance globale. En surveillant le taux d’encrassement et en estimant l’accumulation quotidienne ou hebdomadaire, les exploitants peuvent déterminer à quel moment la perte d’énergie justifie un nettoyage. Cela permet une approche fondée sur les données qui optimise les coûts, la consommation d’eau et la main-d’œuvre tout en maintenant des performances photovoltaïques élevées.
Vous pouvez accéder aux données d’encrassement naturel des modules photovoltaïques sur la plateforme Solargis à plusieurs niveaux :
1. Carte mondiale dans Solargis Prospect
Elle fournit des moyennes annuelles et mensuelles prévisionnelles à long terme des pertes dues à l’encrassement naturel. Cette couche cartographique vous aide à comprendre la variabilité spatiale, à comparer des sites et des régions, et à analyser les tendances mensuelles typiques. Elle facilite également la planification en amont en offrant une vue de pré-faisabilité des besoins et des stratégies de nettoyage.
2. Simulations photovoltaïques de pré-faisabilité dans Solargis Prospect
Elles fournissent les niveaux mensuels de perte due à l’encrassement et permettent de les ajuster.
3. Simulations photovoltaïques avancées dans Solargis Evaluate
Permet la visualisation des séries chronologiques de données sur les pertes dues à l’encrassement, la simulation photovoltaïque basée sur des moyennes mensuelles à long terme et la configuration manuelle des opérations de nettoyage
Vous pouvez également obtenir un chapitre de rapport détaillé sur les pertes potentielles dues à l’encrassement dans le cadre des services de conseil Solargis associés.
Si vous avez des questions ou souhaitez obtenir plus d’informations, contactez-nous et nous serons ravis de vous aider.
