Comment l'adaptation au site permet de réduire l'incertitude liée au rendement énergétique

Pour analyser la variabilité interannuelle des ressources solaires et l'incertitude qui y est associée, nous utilisons des séries chronologiques longues, en fonction de la disponibilité des données satellitaires.

Ces longues séries chronologiques nous permettent de nous faire une idée des tendances et, si une tendance est présente, l’incertitude liée à la variabilité interannuelle permettra de la prendre en compte.

Dans l’approche Solargis Evaluate pour la simulation photovoltaïque, nous recommandons d’effectuer la simulation sur des séries chronologiques historiques, car cela permettra de répercuter correctement dans les résultats de simulation toute tendance issue des données solaires, mais aussi d’autres paramètres météorologiques tels que la température de l’air, la vapeur d’eau ou la vitesse du vent.

Ces simulations photovoltaïques reflètent de manière plus réaliste l’effet combiné des tendances issues des données solaires et météorologiques primaires.

Les mesures au sol sont indispensables pour l'adaptation au site. Nous avons besoin de mesures du GHI (et, dans l'idéal, du DNI et du DIF) obtenues à l'aide d'un pyranomètre, ainsi que, si possible, de paramètres météorologiques tels que la température de l'air, la vitesse du vent, les précipitations et l'humidité relative, car ceux-ci ont également une incidence sur le rendement photovoltaïque.

Il est très difficile de donner une vue d'ensemble de ce type, car cela dépend fortement de la qualité des données mesurées (instruments, nettoyage, étalonnage, exploitation et maintenance) et de l'incertitude des données du modèle solaire par satellite (qui dépend dans une large mesure des conditions géographiques locales et des conditions météorologiques).

Mais globalement, on peut passer d’une incertitude de 4 à 8 % pour les données du modèle satellitaire à une incertitude de 3 à 5 % pour les données adaptées au site. En principe, il n’y a pas de dépendance régionale (à l’exception des hautes montagnes ou des très hautes latitudes, par exemple au-delà de 60°), si l’on dispose de mesures de haute qualité.

Nous ne disposons pas d'exemples concrets, car les détails relatifs au financement relèvent généralement de la confidentialité et ne nous sont pas communiqués. Des exemples de calculs, comme celui présenté lors du webinaire, peuvent être réalisés en tenant compte de l'incertitude des données et en formulant des hypothèses sur les variables financières du projet (prix de l'énergie, DSCR, durée de la dette, etc.).

Nous utilisons des mesures de l'indice GHI, du DNI et de variables météorologiques. Toutes les mesures doivent être d'une qualité suffisante pour pouvoir être utilisées.

La lumière diffuse (DIF) est adaptée indirectement par l’adaptation du GHI (et, si les mesures du DNI sont disponibles, également par l’adaptation du DNI), en effectuant un nouveau calcul afin de maintenir la cohérence entre le GHI, le DNI et le DIF.

De plus, nos techniques d’adaptation au site prennent en compte la cohérence entre l’GHI et le DNI, afin d’éviter des résultats physiquement impossibles, tels qu’un DIF négatif.

Les données issues de modèles satellitaires non adaptées au site peuvent être utilisées lors de l'étude de préfaisabilité, si aucune mesure au sol n'est disponible, puis remplacées par des données adaptées au site lors de l'étude de faisabilité, une fois que ces mesures sont disponibles.

Il convient toutefois de rester vigilant quant à l’incertitude et à la validation des données issues de modèles satellitaires : une incertitude élevée des données satellitaires peut entraîner un décalage important après adaptation.

Les performances d’un modèle dans une région donnée peuvent être déduites de la validation du modèle pour les sites de cette région et des régions environnantes présentant des conditions environnementales similaires.

Les valeurs P90 et P50 sont des scénarios probabilistes utilisés dans la constitution des ensembles de données TMY. Ce chiffre désigne le pourcentage de cas réels (années) au cours desquels la valeur P90/P50 de la ressource solaire ou du rendement photovoltaïque devrait être dépassée.

Le calcul du P90 repose sur le concept d'incertitude combinée, qui regroupe l'incertitude liée aux valeurs du modèle à long terme et celle résultant de la variabilité interannuelle.

Par exemple, on peut s'attendre à ce qu'une somme annuelle donnée de rayonnement solaire (P90) soit dépassée avec une probabilité de 90 %.

Pour en savoir plus sur les scénarios probabilistes, cliquez ici.

Prêtez attention aux indicateurs de qualité utilisés par le fournisseur (LTA) pour décrire les données (idéalement, ils devraient ne pas se limiter à signaler les biais), comment l’incertitude de l’ensemble de données est estimée et si cette incertitude est réaliste (gardez à l’esprit la limite physique de 3 % d’incertitude), comment les données mesurées au sol sont traitées et soumises à un contrôle qualité, et renseignez-vous sur la documentation relative au processus d’adaptation au site ainsi que sur la validation des données issues du modèle satellitaire (le fournisseur doit faire preuve de transparence).

Outre la réduction du biais, de nombreux autres critères doivent être vérifiés dans les résultats de l’adaptation au site, par exemple la cohérence des valeurs GHI-DNI-DIF, la cohérence des profils diurnes, l’ajustement de la distribution cumulative, la cohérence saisonnière, la cohérence à long terme et d’autres encore. L’adaptation au site ne doit pas se limiter à la seule réduction du biais.

Oui, c'est possible, bien que rare. Si les données initiales du modèle satellitaire ont surestimé le potentiel solaire du site, la valeur moyenne (c'est-à-dire le P50) des données adaptées au site sera inférieure. Si cette diminution est supérieure à l’augmentation de la valeur P90 résultant d’une incertitude moindre après l’adaptation au site, la valeur P90 adaptée au site sera inférieure à la valeur P90 d’origine.

Cependant, la valeur P90 adaptée sera plus précise et reflétera bien mieux la ressource solaire réelle du site ; de plus, l’incertitude des données adaptées au site sera nettement moindre, ce qui réduira également les risques liés à l’utilisation de ces données.

Il n'y a pas de valeur cible pour le R². Le contrôle qualité des mesures garantit que toutes les mesures erronées sont exclues. Les autres peuvent être considérées comme correctes, quelle que soit leur corrélation avec les données du modèle satellite.

Comme mentionné ci-dessus, plusieurs critères doivent être mis en balance. L’adaptation au site ne doit pas conduire à une situation où un critère est amélioré tandis que d’autres sont moins bons que ceux des données d’origine avant l’adaptation au site.

Cela dépend de l'écart initial entre les valeurs mesurées et celles du modèle, qui détermine le choix de la méthode d'adaptation au site appropriée.

Dans les méthodes plus complexes (par exemple, l’adaptation des données AOD d’entrée du modèle ou des propriétés des nuages), l’adaptation modifie de manière cohérente à la fois les données GHI et DNI.

Les méthodes de post-traitement plus simples, adaptées à la correction d'écarts mineurs, traitent chaque paramètre séparément.

Mais même pour ces approches plus simples, la paramétrisation de l'adaptation au site doit être effectuée de manière à ne pas rompre la cohérence entre le DNI et le GHI et à rester dans les limites des combinaisons physiquement possibles. L'adaptation du GHI et du DNI affecte le DIF, qui est indirectement adapté par un nouveau calcul visant à maintenir la cohérence entre le GHI, le DNI et le DIF.

Si les mesures au sol sont insuffisantes et que la variabilité saisonnière ne peut être bien comprise, la réduction de l'incertitude entre les données initiales du modèle satellitaire et les données adaptées au site sera moindre.

Dans les cas extrêmes, l'adaptation au site peut être refusée, car les mesures au sol ne contiennent pas suffisamment d'informations pour réduire l'incertitude des données issues du modèle satellitaire.

Non, nous ne le recommandons pas : comme indiqué lors du webinaire, les mesures au sol ne couvrent qu'environ un an, ce qui ne fournit pas d'informations sur la variabilité et les tendances des paramètres solaires et météorologiques sur le site.

L'utilisation de ces données pour estimer le rendement photovoltaïque risquerait d'entraîner des imprécisions (sous-estimation ou surestimation) et ne permettrait pas de prendre en compte des événements extrêmes réalistes.

S'ils sont bien entretenus, les instruments de classe B peuvent être utilisés pour l'adaptation au site, même si nous recommandons d'utiliser des instruments de classe A. La marge de réduction de l'incertitude des données modélisées adaptées au site est dans ce cas limitée, voire inexistante.

L'utilisation de la série chronologique complète de données adaptées constitue la meilleure approche, car elle permet une analyse beaucoup plus approfondie de la variabilité. Cependant, pour diverses raisons, le secteur préfère encore travailler avec le scénario P90, du moins dans certains cas.

L'incertitude est quantifiée séparément pour le GHI et le DNI. Si des mesures du DNI sont disponibles, nous pouvons ajuster le DNI et réduire son incertitude en plus de celle du GHI.

De plus, les mesures du DNI permettent de tenir compte des aérosols et peuvent contribuer à réduire l'incertitude du GHI.

Les mesures du DIF peuvent également aider à identifier les problèmes de mesure lors du processus de contrôle qualité, et ainsi améliorer la précision tant du GHI que du DNI.

Le facteur limitant pour l'adaptation au site est la durée de la période de mesures au sol disponibles. Étant donné que les modèles peuvent présenter des performances différentes selon les saisons, la condition fondamentale pour l'adaptation au site est que les mesures, après contrôle qualité, couvrent l'ensemble des saisons.

En d’autres termes, l’exigence minimale pour l’adaptation au site est d’une année de mesures, idéalement deux ans ou plus. Cela permet d’éviter le surajustement pour une seule saison.

L'hypothèse de base de l'adaptation au site est la stabilité des corrections (déduites de la période de mesures au sol) sur l'ensemble de l'historique des données du modèle. Il s'agit manifestement d'une simplification de la réalité.

L’adaptation au site doit permettre de réduire toute erreur systématique présente dans les données initiales du modèle ; c’est pourquoi l’une des premières étapes de l’adaptation au site consiste à examiner à la fois

1) des mesures et

2) du modèle, afin de détecter d’éventuelles anomalies.

Pour les données du modèle, nous vérifions principalement la stabilité temporelle, tandis que pour les mesures, nous recherchons des anomalies qui pourraient ne pas être représentatives de l’ensemble de l’historique (par exemple, des feux de forêt, des effets volcaniques).

Ce n’est que si ces conditions préalables sont remplies qu’une adaptation au site appropriée peut être appliquée.

De plus, si des mesures sur plusieurs années sont disponibles, nous examinons la stabilité d’une année sur l’autre des indicateurs de validation du modèle (par exemple, le biais, l’erreur quadratique moyenne).

Enfin, l’incertitude des données adaptées au site tient compte du risque de surajustement, qui s’estompe à mesure que la période d’observation s’allonge. Ainsi, l’incertitude atteignable des données adaptées au site diminue à mesure que la période de mesures disponibles s’allonge.

Les mesures au sol et les données satellitaires (avant et après adaptation) se chevaucheront toujours. Leur différence dépendra des indicateurs de précision (biais, RMSD, KSI) des données du modèle satellitaire après adaptation au site ; la somme annuelle dépendra plus précisément du biais des données adaptées au site.

Les corrections élaborées pour la période de chevauchement (généralement 1 à 2 ans) sont appliquées à l'ensemble de la série chronologique historique (plus de 30 ans de données), qui, après adaptation au site, reflète mieux les conditions locales et présente une incertitude réduite.

Le calcul des composantes fondamentales du rayonnement solaire (GHI, DNI, DIF) ne tient pas compte de l'albédo.

L'albédo entre en ligne de compte dans le calcul de l'irradiance globale inclinée (GTI, également appelée irradiance du plan du générateur ou POA), lorsque les réflexions provenant du sol et d'autres surfaces doivent être prises en compte.

La sensibilité aux données d’albédo dépend de la méthode de calcul de la GTI (facteur de vue ou lancer de rayons).