Les estimations de production avant construction de l'industrie solaire sont-elles trop optimistes ? Oui, selon plusieurs contributions à l'étude "Solar Risk Assessment : 2020" publiée par kWh Analytics. kWh a trouvé des preuves d'un "parti pris de l'industrie en faveur de prévisions agressives", notant que "lorsqu'un projet solaire typique atteint le niveau officiel "P90", le rendement des capitaux propres chute de 50 %". DNV GL a trouvé des hypothèses d'irradiation optimistes contribuant à une sous-performance de l'ordre de 2% des revenus P50.
Il existe plusieurs façons de sélectionner des données sur les ressources solaires, certaines meilleures que d'autres. Nous recommandons une approche simple et éprouvée : utiliser un service de données de haute qualité tel que SolarAnywhere®. Les parties prenantes d'un projet qui utilisent SolarAnywhere peuvent avoir confiance dans leurs prédictions. Et pour éviter tout doute, il n'existe aucune preuve d'un biais élevé dans les données de SolarAnywhere.
Une autre approche de la sélection des données sur les ressources solaires - appelée l'approche médiane - est apparue comme un remède potentiel aux hypothèses optimistes sur l'irradiance. Dans l'approche médiane, de nombreux ensembles de données d'années types sont comparés (plus il y en a, mieux c'est), et celui qui présente le GHI médian est sélectionné. Bien que la comparaison d'ensembles de données puisse être instructive, l'approche médiane de la sélection des données sur les ressources solaires est insuffisante. Examinons brièvement trois problèmes liés à l'approche médiane :
- L'approche médiane manque de précision spatiale
- L'approche médiane ne résout pas les biais et les problèmes liés aux ensembles de données de moindre qualité.
- L'approche médiane manque de transparence et de répétabilité
Question 1 : L'approche médiane manque de précision spatiale
La plupart des données disponibles pour l'approche médiane concernent les anciens sites TMY2/TMY3. Peu de ces sites, voire aucun, sont susceptibles d'être situés au même endroit que votre projet, de sorte que les relevés peuvent ne pas être représentatifs de la ressource solaire à cet endroit.
En outre, le fait de prendre la médiane des données pour différents endroits lisse artificiellement les gradients de la ressource solaire. Vous pouvez le prouver par vous-même en testant l'approche médiane n'importe où sur l'île d'Oahu, à Hawaï. Si vous obtenez ~5,35 kWh/m^2/jour (moyenne annuelle de 223 W/m^2), c'est parce que la plupart des données qui composent la médiane sont les mêmes quel que soit le lieu que vous avez sélectionné. En réalité, nous savons que le temps sur l'île peut varier considérablement en quelques kilomètres. C'est ce qu'illustre la carte des données SolarAnywhere à résolution améliorée de la figure 1.
Problème 2 : L'approche médiane ne résout pas les biais et les problèmes liés aux ensembles de données de qualité inférieure.
L'approche médiane est fortement pondérée par des données de moindre qualité, notamment des données héritées de NREL (TMY2/TMY3) et des modèles satellitaires moins précis (par exemple, NREL PSM). Nous avons écrit sur les périls de l'utilisation de jeux de données obsolètes comme TMY3 en 2015. La résolution spatiale, la méthodologie incohérente, les techniques de mesure héritées et les périodes plus anciennes contribuent aux différences. En fin de compte, TMY3 n'a jamais été destiné au financement de projets solaires (comme l'a déclaré le NREL). Les données sont basées sur la modélisation et les mesures de 1976 à 2005. En outre, TMY3 n'est pondéré qu'à 50 % pour l'irradiance ; les autres 50 % comprennent la vitesse du vent, la température et le point de rosée, qui ont un impact beaucoup plus faible sur la production solaire.
D'autres modèles satellites, comme le PSM du NREL, n'ont pas été examinés pour être utilisés dans le financement de projets solaires. Les biais du PSM sont bien documentés.1
Prendre la médiane de données de moindre qualité donne-t-il un résultat bancable ? Une analyse de 14 sites utilisant les mesures SURFRAD/SOLRAD2 de la plus haute qualité comme référence montre que non. L'approche médiane ne résout pas les biais des ensembles de données sous-jacents. Qui plus est, l'utilisation de SolarAnywhere seul réduit considérablement le risque de production par rapport à l'approche médiane et aux ensembles de données existants. Si vous souhaitez examiner les données par vous-même, veuillez nous contacter.
Problème 3 : L'approche médiane manque de transparence et de répétabilité
L'approche médiane de la sélection des ressources solaires n'est pas soutenue par une validation publiée (ce qui nous a incités à effectuer cette analyse). La répétition de l'approche médiane nécessite de garder la trace des ensembles de données d'entrée. Si un ensemble de données est échangé ou supprimé, la médiane change. Le processus de sélection des ensembles de données à inclure dans la médiane est sujet à débat.
Enfin, le TMY médian n'est pas comparable aux mesures au sol récentes du site du projet parce que le TMY manque de données récentes pour la comparaison. Si des mesures au sol sont disponibles avant la construction, on peut comparer des pommes et des oranges avec le TMY. Une fois la centrale en service, les ingénieurs de performance auront du mal à distinguer la performance de la centrale et les attentes pro forma des conditions météorologiques récentes.
Tous ces problèmes font qu'il est difficile pour les parties prenantes du projet de prendre des décisions efficaces et objectives.
En revanche, les données de SolarAnywhere font l'objet d'une validation publique étendue avec une incertitude connue, des versions de données et un historique de données cohérent en temps réel, pour ne citer que quelques-uns des cinq facteurs définissant les données de ressources solaires bancables.
Conclusions : la source des données sur les ressources solaires est importante
L'approche médiane de la sélection des ressources peut à la fois surestimer et sous-estimer la véritable ressource solaire en fonction des spécificités du projet et des données d'entrée utilisées. L'approche médiane manque de précision spatiale, et ne résout pas les biais dans les ensembles de données de moindre qualité utilisés en entrée. En outre, l'approche médiane manque de transparence et de reproductibilité pour une prise de décision objective et efficace.
Bien que la comparaison des ensembles de données puisse être instructive, en général, l'utilisation de SolarAnywhere seul donne de bien meilleurs résultats que l'approche médiane de la sélection des données sur les ressources solaires. Pour voir plus de données sur ce sujet, ou pour en savoir plus sur nos services de données et d'intelligence solaire, veuillez nous contacter.
2BSRN: Driemel, A., Augustine, J., Behrens, K., Colle, S., Cox, C., Cuevas-Agulló, E., Denn, F. M., Duprat, T., Fukuda, M., Grobe, H., Haeffelin, M., Hodges, G., Hyett, N., Ijima, O., Kallis, A., Knap, W., Kustov, V., Long, C. N., Longenecker, D., Lupi, A., Maturilli, M., Mimouni, M., Ntsangwane, L., Ogihara, H., Olano, X., Olefs, M., Omori, M., Passamani, L., Pereira, E. B., Schmithüsen, H., Schumacher, S., Sieger, R., Tamlyn, J., Vogt, R., Vuilleumier, L., Xia, X., Ohmura, A., and König-Langlo, G. : Baseline Surface Radiation Network (BSRN) : structure and data description (1992-2017), Earth Syst. Sci. Data, 10, 1491-1501, doi:10.5194/essd-10-1491-2018, 2018.