Les opérateurs solaires peuvent augmenter de 1 à 3 % la performance des projets touchés par les incendies en utilisant un logiciel de gestion de la performance des actifs pour identifier et traiter les pertes causées par les cendres des incendies, déclare le directeur technique de Power Factors. Stephen Lightfoote.
Par Stephen Lightfoote, directeur technique chez Power Factors
La saison 2020 des incendies de forêt en Californie a été la pire jamais enregistrée dans cet État américain, avec environ 4,2 millions d'hectares brûlés. Les chiffres de 2020 indiquent que cinq des six plus grands incendies de forêt de l'histoire de la Californie se sont produits entre octobre et novembre 2020.
Le réchauffement climatique devrait aggraver les conditions chaudes et sèches qui contribuent à la régularité et à la gravité des incendies de forêt. Il s'agit d'un risque croissant pour la Californie, d'autres États américains et des pays du monde entier, avec une série d'effets potentiellement dévastateurs allant de la perte de vies humaines aux dégâts matériels.
Pour les exploitants de panneaux solaires photovoltaïques (PV), les incendies de forêt peuvent avoir deux effets graves sur la performance énergétique des projets. D'une part, ils rendent les conditions atmosphériques plus fumantes ou plus brumeuses et, d'autre part, ils déposent des particules sur les panneaux solaires photovoltaïques (c'est-à-dire qu'ils les salissent). Ces deux phénomènes réduisent la quantité de lumière solaire qui atteint les panneaux et ont un impact négatif sur la performance énergétique des projets solaires et sur leurs bénéfices.
C'est ce deuxième impact que Power Factors a cherché à mieux comprendre. Nos recherches montrent que les cendres des incendies de forêt peuvent réduire de 1 à 3 % par an les performances des projets solaires photovoltaïques dans les zones avoisinantes. Cela s'ajoute aux pertes causées par les conditions atmosphériques plus fumantes et plus brumeuses.
Dans notre étude, nous nous sommes concentrés sur les salissures causées par les incendies de forêt en Californie, mais l'impact des salissures va bien au-delà de ces deux phénomènes. Les salissures causées par la neige, le sel et les fientes d'oiseaux sont également à l'origine de la sous-performance des actifs solaires.
Pour cette recherche, nous avons étudié la performance de 150 panneaux solaires photovoltaïques en Californie entre 2018 et 2020 en utilisant nos données approfondies sur la performance des projets et l'apprentissage automatique. Les données ont mis en évidence des tendances qui peuvent aider les propriétaires et les exploitants à prendre des décisions importantes sur le lieu et le moment de nettoyer les panneaux solaires photovoltaïques pour optimiser les performances.
Parce qu'elles peuvent être atténuées par le nettoyage, les pertes dues à l'encrassement (autres que la neige) sont considérées comme contrôlables - mais c'est au propriétaire ou à l'exploitant de décider si le nettoyage des panneaux est rentable. Pour prendre cette décision, ils doivent disposer d'estimations précises des pertes d'énergie dues à l'encrassement.
C'est là qu'intervient la méthodologie des performances dégradées des facteurs de puissance.
Nous pouvons comprendre la dégradation des performances en examinant deux onduleurs théoriques ayant les mêmes performances attendues (voir le graphique 1 ci-dessous) : Les onduleurs A et B.
La zone située sous le contour noir indique la puissance nominale : la puissance qui pourrait être produite par chaque onduleur après les pertes opérationnelles et les pertes d'écrêtage prévues. La zone bleue indique les performances réelles de chaque onduleur. Nous pouvons donc voir que l'onduleur A fonctionne presque à plein régime (à l'exception de quelques pertes dues à une panne et à l'ombrage), car la zone bleue remplit presque tout l'espace contenu dans le contour noir.
En revanche, l'onduleur B est moins performant : la zone bleue (puissance AC) est nettement inférieure à celle de l'onduleur A. L'onduleur B présente non seulement des pertes dues à l'ombrage et aux pannes, mais aussi des pertes importantes - indiquées en rouge - qui sont dues à une ou des causes inconnues.
Ainsi, alors que l'onduleur A présente les performances attendues, l'onduleur B affiche des performances dégradées, ce qui indique au propriétaire ou à l'exploitant qu'il doit rechercher la ou les raisons de cette dégradation des performances, faute de quoi il continuera à subir des pertes importantes.
L'une des raisons possibles de la sous-performance est l'encrassement, et nous pouvons utiliser les données de performance du projet mentionnées ci-dessus pour savoir si c'est le cas de l'onduleur B. Nous pouvons le faire en utilisant notre "méthodologie de caractérisation de la performance dégradée", car les différentes raisons de la sous-performance apparaissent différemment dans les données de performance du projet.
Cette méthodologie est basée sur ce que nous appelons le rapport de performance corrigé de la température filtré quotidiennement, une variante du rapport de performance corrigé de la température standard filtré pour les intervalles sans contrainte et sans événement. En supprimant ces intervalles, nous pouvons concentrer notre analyse sur les pertes de performance causées par l'inefficacité au niveau de l'onduleur ou de la matrice.
Dans la plateforme Drive Pro de Power Factors, nous utilisons une méthode d'apprentissage automatique qui classe les performances quotidiennes de chaque onduleur dans l'une des sept catégories suivantes :
Il fournit des étiquettes et des probabilités associées qui quantifient l'énergie perdue et en donnent les raisons, ce qui permet aux opérateurs solaires de prendre des mesures en connaissance de cause.
Le suivi des données de performance nous permet également d'aller plus en profondeur pour trouver la raison probable de la sous-performance (voir graphique 2, ci-dessous). Les graphiques ci-dessous montrent comment quatre types de dégradation affectent différemment les performances de l'onduleur, en fournissant des "signatures" visuelles de chaque type de dégradation dans les données de performance.
Par exemple, lorsque les onduleurs sont affectés par la neige (en haut à gauche), on peut s'attendre à ce qu'ils soient moins performants les jours où la neige tombe et immédiatement après, mais qu'ils recommencent à fonctionner normalement à la fonte des neiges.
Les onduleurs affectés par les pannes des combinateurs (en haut à droite) verront leurs performances varier par paliers, et ceux dont les trackers décrochent de manière répétée et sont fixes (en bas à droite) ont également un profil différent.
Les données relatives aux performances montrent également que l'encrassement (en bas à gauche) a un impact unique sur les performances. Les performances des onduleurs diminuent progressivement à mesure que la saleté, la poussière ou les cendres s'accumulent sur les panneaux solaires, entraînant une baisse des performances des onduleurs au fil du temps - jusqu'à ce que les panneaux soient nettoyés à l'adresse et que les performances se rétablissent immédiatement.
Comme le montrent les exemples ci-dessus, la modélisation sophistiquée des données et l'apprentissage automatique permettent de détecter plus rapidement les onduleurs touchés par les salissures, y compris les salissures dues aux cendres des incendies de forêt. Les gestionnaires d'actifs disposent ainsi des informations nécessaires pour décider si et quand un nettoyage est économiquement justifié. Les données de performance aident également les entreprises à quantifier les pertes causées par l'encrassement et à prédire comment l'encrassement affectera la performance au fil du temps.
Comme nous l'avons vu au début de cet article, les incendies de forêt ont deux impacts principaux sur les projets solaires. Tout d'abord, comme l'a récemment indiqué le site Clean Power Research, ils provoquent de la fumée et/ou de la brume dans l'atmosphère, ce qui réduit considérablement la quantité de soleil qui frappe les panneaux solaires. Deuxièmement, ils déposent des cendres sur les panneaux solaires. C'est sur ce deuxième impact que porte l'analyse de Power Factors.
Dans le cadre de notre étude, nous avons examiné les taux de salissure de 150 projets, mois par mois, sur une période de trois ans, de 2018 à 2020. En règle générale, les taux de salissure restent relativement stables d'une année à l'autre. Cependant, les taux de salissure ont été nettement plus élevés en 2020 pendant les mois où les incendies de forêt ont été les plus violents (voir le graphique ci-dessous). Cela montre une corrélation claire entre les incendies de forêt, l'encrassement et la sous-performance solaire.
Nous avons également constaté que les projets étaient plus touchés par l'encrassement dans les comtés les plus touchés par les incendies de forêt, comme le comté de Kern.
Ceci est important car, bien que la saison des feux de forêt de 2020 ait été une exception, les feux de forêt ne sont pas un événement unique. Le changement climatique augmentant le risque et la gravité des incendies de forêt - en Californie et ailleurs - nous pouvons nous attendre à des impacts significatifs sur les ressources disponibles (lumière du soleil) et les performances des projets solaires photovoltaïques dans les années à venir.
La première étape pour les opérateurs et les gestionnaires d'actifs est de reconnaître que les salissures dues aux incendies de forêt ont un impact significatif sur les performances des projets solaires et sur les rendements financiers.
L'étape suivante consiste à utiliser un logiciel de gestion de la performance des actifs, comme Drive de Power Factors, pour aider à identifier et à quantifier plus rapidement et plus précisément les pertes dues aux salissures causées par les incendies de forêt (et autres salissures).
Drive, par exemple, sépare même les pertes attribuables à la couverture de fumée de celles causées par la salissure due à l'accumulation de cendres. Le fait de dissocier ces problèmes permet de prendre de meilleures décisions quant à la meilleure façon de traiter et d'atténuer ces pertes. Power Factors prévoit d'introduire de nouvelles fonctionnalités qui aideront les gestionnaires d'actifs solaires à optimiser davantage les temps de lavage des modules afin de maximiser les revenus en 2022.
La raison en est simple. La couverture de fumée et les salissures causées par les incendies de forêt deviendront un problème de plus en plus important pour les opérateurs solaires du monde entier dans les années à venir.
Nous sommes encore en train d'analyser les données de la saison 2021 des feux de forêt en Californie, mais les incendies de forêt que nous avons vus en Australie occidentale ces derniers mois (et, plus récemment, au Colorado) nous rappellent que ce problème n'est pas spécifique à la Californie - ou aux États-Unis.
La recherche scientifique nous apprend que les incendies de forêt ne feront que s'aggraver à mesure que les températures augmenteront dans le monde. Cela ne peut qu'avoir un impact négatif sur le niveau croissant de la capacité solaire installée dans le monde, qui s'élève aujourd'hui à plus de 700 GW.
Si vous possédez des fermes solaires, que ce soit en Californie ou ailleurs, l'accès aux bonnes données - et la possibilité de quantifier l'impact financier des incendies de forêt sur vos actifs - est une première étape importante.
Cet article vous a-t-il été utile ? Inscrivez-vous à notre lettre d'information pour recevoir les dernières informations sur les impacts des conditions météorologiques extrêmes, l'optimisation des performances et bien plus encore !
Cet article est basé sur une présentation intitulée "Are California Wildfires Exacerbating PV Array Soiling Issues" (Les feux de forêt californiens aggravent-ils les problèmes d'encrassement des panneaux photovoltaïques) lors du American Clean Power Association's Cleanpower 2021 Virtual Summit (Sommet virtuel de Cleanpower 2021) en juin dernier. Nous espérons vous voir cette année au Cleanpower 2022 au Texas !
Stephen Lightfoote a plus de 10 ans d'expérience approfondie dans un large éventail d'aspects de développement et d'exploitation de projets éoliens et solaires, se concentrant principalement sur les approches basées sur les données pour la caractérisation et l'optimisation de la performance des actifs. Chez Power Factors, M. Lightfoote développe et met en œuvre des outils avancés pour les actifs photovoltaïques en se concentrant sur l'analyse diagnostique, prédictive et prescriptive. Il est également l'un des principaux contributeurs au cadre de caractérisation du modèle unique (SMC) de Power Factors, qui a été financé dans le cadre de l'initiative PVRD2 du ministère de l'Énergie des États-Unis. Connectez-vous avec Stephen sur LinkedIn.