Solargis Evaluate associe l'ensemble de données commercial sur l'irradiance le plus largement validé — classé n° 1 de manière indépendante par l'IEA PVPS — à des outils de conception et de simulation qui permettent d'en faire une évaluation de rendement bancable. Il n'y a aucun écart entre les données que vous avez recueillies et le rapport que vous soumettez.
| Ce que proposent les fournisseurs de données spécialisés | Ce que propose Solargis Evaluate | |
| Méthodologie des données | Certains fournisseurs s’appuient sur des modèles empiriques fondés sur des corrélations statistiques — ceux-ci peuvent donner de bons résultats dans des régions bien connues, mais leur performance se dégrade sur des terrains complexes ou dans des environnements à forte concentration d’aérosols. D’autres combinent des ensembles de données provenant de plusieurs sources et convertissent les moyennes mensuelles en valeurs horaires synthétiques, ce qui nécessite des ajustements manuels pour obtenir des résultats acceptables. | Modèle solaire basé sur la physique — simule la propagation du rayonnement solaire à travers l’atmosphère en tenant compte des nuages, des aérosols, de la vapeur d’eau et du relief. Précision constante dans tous les climats et toutes les zones géographiques ; les résultats sont entièrement traçables et reproductibles. |
| Historique des données | Certains fournisseurs couvrent 15 à 20 ans de données. Ils excluent explicitement les anciennes générations de satellites, invoquant une résolution et une qualité de géolocalisation inférieures, ce qui limite leur capacité à saisir la variabilité climatique à long terme et les tendances interannuelles. | Plus de 30 ans de données solaires et météorologiques validées : la plus longue série de données disponible sur le marché, intégrée à la même plateforme que votre simulation. |
| Résolution temporelle | Des données satellitaires à une fréquence inférieure à l’heure sont disponibles auprès de certains fournisseurs, mais proviennent souvent d’un historique plus court. | Des séries chronologiques à 15 minutes en standard : plus de 30 ans d’historique. Des données à la minute disponibles en option. Les données sont directement intégrées à la simulation sans conversion de format. |
| Transparence de la validation | Les fournisseurs publient généralement des statistiques de précision globales. Les emplacements des sites, les mesures brutes au sol et la méthodologie de contrôle qualité sont rarement divulgués pour permettre une vérification indépendante. | Transparence totale : les coordonnées des sites de validation, les données brutes mesurées au sol, les rapports de contrôle qualité et les statistiques sont tous accessibles au public. Chaque affirmation est vérifiable de manière indépendante. |
| Portée de la validation | Les études de validation se concentrent sur la précision de l’irradiance et se limitent généralement au GHI sur un ensemble défini de stations. | Validé sur 320 sites GHI et 235 sites DNI à l’échelle mondiale. De plus, des validations distinctes portant sur l’encrassement, la neige et les paramètres météorologiques dans divers climats sont accessibles au public. |
| Référence indépendante | Les comparaisons de précision sont généralement publiées par les fournisseurs eux-mêmes et reposent sur leur propre sélection de stations et leur méthodologie. | Classé n° 1 dans le benchmark mondial 2023 de l’IEA PVPS sur les données modélisées d’irradiance solaire pour les indicateurs d’écart moyen les plus faibles (IEA PVPS, 2023). La comparaison indépendante la plus complète portant sur 10 modèles mondiaux, menée par un tiers neutre. |
| Albédo au sol | La plupart des fournisseurs proposent, le cas échéant, des données d’albédo mensuelles avec une résolution d’environ 1 km. Certains appliquent une valeur de réflectance unique et fixe, indépendamment de l’emplacement ou de la saison. | Albédo au sol mensuel issu des données satellitaires MODIS avec une résolution de 1 km — varie en fonction de l’emplacement, de la saison et de la couverture de surface. Séries chronologiques quotidiennes disponibles avec une résolution de 0,5 km pour les analyses de diligence raisonnable. |
| Calcul de l’incertitude | Les scénarios P90 s’appuient souvent sur des valeurs d’incertitude supposées plutôt que sur une propagation systématique. Lorsque l’incertitude est quantifiée, il s’agit généralement d’une moyenne géographique ou régionale. | L’incertitude (P90 et autres Pxx) est calculée en combinant trois composantes : le modèle d’irradiance solaire, la simulation photovoltaïque et la variabilité interannuelle — à l’aide de la méthode de la somme des carrés. Chacune est quantifiée séparément à partir d’au moins 10 ans de données historiques et dérivée spécifiquement pour chaque site, et non sous forme de moyenne régionale. |
| Intégration à la simulation | Les données sont fournies sous forme de fichier à importer dans un outil de simulation distinct. Tout décalage entre la version des données utilisée pour la simulation doit être géré manuellement. | Les données sont directement intégrées à la simulation au sein de la même plateforme. Aucune importation ni exportation supplémentaire n’est nécessaire, et il n’y a aucun risque lié aux versions. L’ensemble de données qui alimente votre plan d’implantation est le même que celui qui alimente votre rapport de rendement énergétique. |
Les outils de simulation les plus couramment utilisés ont été conçus à une époque où les projets étaient plus simples et où la puissance de calcul était limitée. À l’époque, les ensembles de données horaires, l’ombrage lié au facteur de vue, les décalages au niveau des chaînes de modules et les estimations de pertes fournies par des experts constituaient des approximations raisonnables.
Pour les installations photovoltaïques modernes à grande échelle — modules bifaciaux, suiveurs mono-axiaux, reliefs complexes et prévisions sur 25 ans —, ces méthodes introduisent une erreur systématique qui s'accumule tout au long de la durée de vie du projet.
Le moteur de simulationde Solargis Evaluate prend en charge les installations photovoltaïques à grande échelle d’aujourd’hui : modules bifaciaux, suiveurs mono-axiaux, terrains complexes et modèles de pertes validés.
| Ce qu’offrent les outils de simulation photovoltaïque spécialisés | Ce que propose Solargis Evaluate | |
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Résolution des données d'entrée |
Les données TMY horaires constituent l’entrée standard : 8 760 points de données représentant une année « typique » synthétique. Elles ne tiennent pas compte de la variabilité réelle d’une année à l’autre, sous-estiment systématiquement l’exposition au risque et introduisent des marges d’erreur pouvant facilement atteindre 10 %. |
Des séries chronologiques de 15 minutes couvrant plus de 30 ans par défaut : plus d’un million de points de données par paramètre, soit 120 fois plus que les données TMY horaires. Permet de saisir la variabilité historique réelle, y compris les événements météorologiques extrêmes et les fluctuations à court terme de l’irradiance. |
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Vitesse de simulation |
Une simulation 3D détaillée de projets de grande envergure au relief complexe sur un processeur de bureau prend des heures. Il n’est pas pratique d’exécuter plusieurs variantes de conception en une seule session. |
Le traitement GPU dans le cloud offre un bond en avant en termes de vitesse de simulation : les projets de grande envergure présentant un relief complexe, qui prennent des heures sur un processeur de PC de bureau, sont traités dans le cloud en quelques minutes. |
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Modèle d’ombrage |
Les modèles de facteur de vue sont rapides à calculer, mais utilisent des approximations géométriques simplifiées. La précision diminue pour les terrains complexes, les agencements irréguliers et la modélisation bifaciale de la face arrière. |
Ray tracing 3D Monte Carlo en arrière : simulation précise de l’ombrage de proximité, quelle que soit la complexité du terrain. Les objets projetant de l’ombre et les structures voisines peuvent être modélisés directement dans Energy System Designer — des obstacles que seul un ray tracing physiquement rigoureux peut traiter correctement. |
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Irradiance arrière bifaciale |
Les modèles de facteur de vue calculent l’irradiance arrière de manière uniforme à l’aide d’un albédo fixe, sans tenir compte des éléments de montage, du terrain ni de la géométrie des rangées. L’ombrage de la face arrière causé par les cadres et les rangées adjacentes est simplifié ou ignoré. L’encrassement et la correction spectrale ne sont pas appliqués à la face arrière. |
Le ray tracing 3D calcule l’irradiance arrière au niveau de chaque cellule, tant sur la face avant que sur la face arrière, en tenant compte des éléments de fixation, de la structure des rangées, de la géométrie du terrain et des ombres entre les rangées. Chaque obstruction réduisant le rendement de la face arrière est modélisée explicitement. |
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Albédo du sol pour les modules bifaciaux |
Une seule valeur d’albédo fixe (généralement 0,20) est appliquée uniformément sur l’ensemble du site tout au long de l’année. Le gain bifacial est très sensible à l’albédo ; une estimation statique introduit une erreur systématique sur les sites présentant un enneigement saisonnier ou une végétation variable. |
L’albédo mensuel du sol issu des données satellitaires tient compte de la couverture neigeuse, des cycles de végétation et du type de surface. Il est directement intégré au traçage des rayons de la face arrière par la méthode de Monte Carlo pour les systèmes bifaciaux, garantissant ainsi la cohérence entre votre conception et les résultats de la simulation. |
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Interaction entre le suiveur et le système bifacial |
Des algorithmes de rétropropagation minimisent l’ombrage entre les rangées sur la face avant. L’influence de l’angle d’inclinaison sur les profils d’ombre de la face arrière et le gain bifacial n’est pas prise en compte dans l’optimisation du suiveur. |
La simulation établit un lien entre l’angle d’inclinaison du suiveur, la géométrie de l’ombrage au verso et l’albédo du sol, fournissant ainsi un modèle énergétique bifacial précis pour les configurations de suiveurs monoaxiaux sur l’ensemble du cycle annuel. |
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Inadéquation électrique |
Les modèles de déséquilibre au niveau des chaînes sont la norme. Lorsque la simulation au niveau des cellules est disponible, elle est généralement limitée aux projets de moins de 5 MWc et ses performances se dégradent à plus grande échelle, ce qui la rend peu pratique pour les projets à grande échelle. |
Agrégation des courbes IV au niveau des cellules à l’aide du modèle à diode unique de De Soto — simulation détaillée des déséquilibres pour des projets de toute taille. |
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Pertes dues à l’encrassement |
La plupart des outils s’appuient sur un pourcentage saisi par l’utilisateur. Des enquêtes sectorielles montrent que 62 % des professionnels se basent sur une estimation d’expert pour les pertes dues à l’encrassement et à la neige (SERENDI-PV, 2023). |
Modèle d’encrassement basé sur la physique, alimenté par des données atmosphériques issues de satellites (PM2,5, PM10, poussière, précipitations et conditions climatiques locales), validé sur 51 sites à travers le monde. Biais moyen de +0,1 %, écart-type de 0,9 %. |
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Pertes dues à la neige |
Rarement modélisées de manière explicite. Lorsqu’elles sont prises en compte, il s’agit généralement d’un pourcentage fixe basé sur l’appréciation de l’utilisateur. |
Modèle de pertes dues à la neige validé sur 27 sites. Intégré par défaut dans la chaîne de simulation. |
Une évaluation de rendement bancable n'est pas seulement un chiffre : c'est une méthodologie que les prêteurs peuvent suivre, des principes de base jusqu'au résultat final. Un outil de bureau domine le marché, considéré comme la norme de facto par habitude dans le secteur, tandis que des fournisseurs de données spécialisés apportent les données nécessaires à l'étude. Les deux présentent toutefois des lacunes.
Solargis Evaluate comble ces deux lacunes au sein d’une seule et même plateforme.
| Ce qu’offrent les outils autonomes | Ce qu’apporte Solargis Evaluate | |
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Fondement de la validation |
Les outils de simulation sur ordinateur sont acceptés par les prêteurs et les conseillers techniques principalement en raison de leur omniprésence. Cette acceptation repose sur la familiarité, et non sur une validation indépendante de la méthodologie sous-jacente ou de sa précision. |
Solargis fournit des données fiables, acceptées par les banques, les investisseurs et les autres parties prenantes. Nos algorithmes s’appuient sur les lois physiques réelles, s’ancrent dans la littérature scientifique évaluée par des pairs et reposent sur des modèles transparents, traçables et validés. Notre approche scientifique, rigoureusement documentée, ne laisse aucune place au doute à aucune étape de la simulation. |
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Piste d'audit |
Lorsque les données, les simulations et les rapports sont gérés dans des outils distincts, la piste d’audit doit être reconstituée manuellement à partir de fichiers exportés et de données d’entrée enregistrées. Les prêteurs et les conseillers techniques signalent de plus en plus souvent ces lacunes lors de leurs examens minutieux. |
Des données satellitaires brutes aux rapports bancables, tout s’exécute au sein d’un système intégré unique. La piste d’audit est ininterrompue : pas de transferts de fichiers, pas de divergences de versions et aucune lacune à justifier. |
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Traçabilité des versions logicielles |
Les outils de simulation de bureau dépendent de la version utilisée. Des études exécutées sur des versions logicielles différentes produisent des résultats différents, sans qu’il n’existe d’enregistrement central indiquant quelle version a généré quel résultat. Reproduire un résultat plusieurs mois plus tard exige une rigueur que le flux de travail n’impose pas. |
Plateforme cloud avec une version unique et maintenue. Chaque simulation est enregistrée avec l’état du logiciel au moment de son exécution — les résultats sont reproductibles et vérifiables d’un projet à l’autre, d’une équipe à l’autre et dans le temps. |
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Origine des données |
Les données sur les ressources sont obtenues séparément : elles sont importées depuis un fichier TMY ou un ensemble de données tiers, puis utilisées comme données d’entrée pour la simulation. Le lien entre les données sources et le chiffre de rendement final dépend de l’analyste, qui doit le maintenir manuellement. |
Votre simulation s’exécute sur des données produites par l’organisation même qui l’a développée. Solargis maîtrise l’ensemble de la chaîne : des données satellitaires aux résultats de simulation. |
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Validation indépendante des données |
Les fournisseurs de données étayent généralement leurs affirmations quant à l’exactitude de leurs données par des comparaisons qu’ils publient eux-mêmes ou par des études de validation menées par des tiers qu’ils ont eux-mêmes sélectionnés. Les outils de bureau s’appuient sur l’utilisateur pour obtenir et valider ses propres données d’entrée. |
Classé n° 1 dans le benchmark IEA PVPS 2023 pour les indicateurs d’écart moyen les plus faibles (IEA PVPS, 2023). 320 sites de validation GHI et des rapports de contrôle qualité accessibles au public offrent aux évaluateurs une méthodologie qu’ils peuvent vérifier. |
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Modèles de pertes validés |
Les paramètres relatifs à l’encrassement, à la neige et à la dégradation reposent généralement sur le jugement de l’utilisateur ou sur des hypothèses de pourcentage forfaitaire — que le moteur de simulation soit un outil de bureau ou un module complémentaire proposé par un fournisseur de données. Ce sont précisément ces hypothèses que les conseillers techniques remettent le plus souvent en question. |
Modèles validés et fondés sur des données pour les principales pertes : modèle de perte due à l’encrassement validé sur 51 sites à travers le monde et modèle de perte due à la neige validé sur 27 sites aux États-Unis et en Europe. |
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Expérience |
Les outils de simulation de bureau bénéficient d’une large acceptation sur le marché, mais offrent une transparence limitée quant à l’évolution de leurs modèles. Les fournisseurs axés sur les données jouissent d’une crédibilité en matière d’évaluation des ressources, mais leur expérience en tant que plateformes de modélisation de rendement de bout en bout est limitée. |
Présent sur le marché depuis 2010; 16 ans de R&D continue. Plus de 9 000 projets à l’échelle industrielle pris en charge chaque année dans plus de 100 pays. Reconnu et approuvé dès le premier jour par les banques, les investisseurs et les autres acteurs du marché comme base d’évaluations de rendement bancables. |
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Transparence |
Les détails de la méthodologie de simulation sont souvent limités ou nécessitent des connaissances spécialisées pour être interprétés. Des statistiques de validation peuvent être publiées, mais les données sous-jacentes (coordonnées du site, mesures brutes, résultats de contrôle qualité) sont rarement divulguées pour permettre une vérification indépendante. |
Transparence totale : chaque modèle est documenté dans la base de connaissances publique, et chaque affirmation de validation est étayée par des coordonnées de site accessibles au public, des données brutes mesurées sur le terrain et des rapports de contrôle qualité. Tout prêteur ou conseiller technique peut effectuer une vérification indépendante. |
Cette comparaison repose sur des informations accessibles au public à la date d'avril 2026.
