Notre site billet précédent traitait de la manière de produire des profils de production solaire PV pour des parcs de systèmes PV. Nous y soulignions l'importance d'inclure à la fois la diversité des systèmes (inclinaison, orientation, ombrage, etc.) et la diversité géographique (emplacement des systèmes et proximité relative) lors de la modélisation de la production d'énergie PV.
Variabilité de l'énergie solaire à haute fréquence
Dans ce billet, nous allons parler de la variabilité de la puissance PV et du besoin de données de production PV à haute fréquence. La variabilité de la puissance PV à haute fréquence (changements de grande ampleur, de minute en minute, dans la production du système PV) peut créer certains des défis les plus importants en matière d'intégration au réseau.
Comme le suggère l'image ci-dessus, les nuages transitoires sont la source prédominante de la variabilité de la puissance PV à haute fréquence. Au prix d'un effort considérable, la traduction de la couverture nuageuse en variabilité de la puissance en tenant compte de facteurs tels que la vitesse, la taille et la hauteur des nuages ainsi que l'effet de lentille des nuages (lorsque les rayons du soleil sont momentanément amplifiés par les bords des nuages) est maintenant possible.
Mais qu'en est-il des effets cumulés de plusieurs systèmes PV sur une seule ligne de distribution ou une seule ligne de transmission ? Comme le montre la figure 1 ci-dessous, l'addition de la production d'électricité de systèmes PV situés dans une large zone géographique peut conduire à des réductions substantielles de la consommation d'électricité. Variabilité de la puissance PV.
Défis liés aux données de l'intégration des grilles
Les opérateurs de réseau ont besoin d'ensembles de données précises sur la production photovoltaïque à haute fréquence pour les tâches suivantes :
- Programmation et acquisition de ressources de suivi et de régulation de la charge
- Conception des systèmes de transmission et de distribution pour tenir compte des fluctuations de tension
- Exploitation des systèmes de transmission et de distribution à l'aide de données en temps réel
- Développement de plans de ressources intégrés pour des scénarios à forte pénétration du PV
Historiquement, il n'existe pas de bonne source de données de production PV à haute fréquence. Alors que les services publics pourraient saisir ces données à partir des compteurs du système, seule une petite fraction des systèmes PV a été installée avec des compteurs de production accessibles au service public. Il est donc très difficile de saisir les diversités géographiques et de conception de système d'un parc PV réel.
Une autre solution consiste à modéliser la production du parc photovoltaïque à partir des bases de données actuelles des spécifications des systèmes photovoltaïques. Ces spécifications sont souvent recueillies au cours du processus de demande d'incitation ou d'interconnexion (par exemple, à l'aide de PowerClerk®). PowerClerkcomme l'a fait l'Initiative solaire californienne et les services publics municipaux et privés des États-Unis). Une fois connues, ces spécifications du système PV peuvent être combinées avec des données d'irradiance à haute fréquence (1 minute) et des capacités de modélisation PV pour produire des ensembles de données de production PV à haute fréquence et infra-horaire.
Il n'est toutefois pas facile d'obtenir des données d'irradiance à haute fréquence. Pour résoudre ce problème, Clean Power Research a mis au point des techniques d'analyse vectorielle des nuages et des architectures de calcul massivement parallèles pour générer des données d'irradiance à résolution temporelle d'une minute à partir d'images satellites prises toutes les 30 minutes. La figure 2 est une image en échelle de gris (les nuages sont blancs) illustrant les résultats d'une analyse du mouvement vectoriel des nuages qui fait progresser la position et la morphologie des nuages par étapes d'une minute (les points médians de 10 minutes sont indiqués).
Comme nous l'avons vu ci-dessus, les méthodes d'analyse du vecteur nuage de Clean Power Research permettent d'interpoler la couverture nuageuse entre deux points de référence connus pour la production historique. Ces méthodes peuvent également être utilisées pour extrapoler la couverture nuageuse dans le temps afin de prévoir la production (données non présentées).
La figure 3 donne un aperçu visuel du processus décrit ci-dessus pour la production d'ensembles de données de production photovoltaïque infra-horaire à l'aide de SolarAnywhere® FleetView®. FleetView intègre les données d'irradiance de SolarAnywhere et les spécifications des systèmes de parcs photovoltaïques obtenues de PowerClerk (et d'autres sources) pour générer des ensembles de données de production photovoltaïque.
À l'aide de FleetView, Clean Power Research a généré des ensembles de données de production PV à haute fréquence, à des fréquences inférieures à l'heure, pour des parcs photovoltaïques comptant plus de 10 000 systèmes PV, pour des clients tels que Duke Energy et Black & Veatch. De même, Clean Power Research produit actuellement une prévision de production de parc PV à la minute pour le Sacramento Municipal Utility District (SMUD).
Après avoir démontré la capacité de fournir des ensembles de données de production PV sub-horaire, notre prochain post se concentrera sur la façon dont ces ensembles de données peuvent être utilisés pour estimer le coût pour les services publics de l'acquisition de ressources de régulation accrues.