L'encrassement et la neige sur les systèmes photovoltaïques peuvent entraîner des pertes d'énergie annuelles significatives, atteignant jusqu'à 50%1 et 40%2 dans certaines régions. Notre étude examine les modèles courants d'estimation des impacts énergétiques liés à l'encrassement et à la neige. En analysant ces modèles de pertes dues à l'encrassement et à la neige à une résolution spatiale de 1 km, en incorporant les paramètres typiques des systèmes PV et en exploitant les ensembles de données SolarAnywhere V3.7, nous visons à mettre en évidence la variation des modèles et l'importance de données d'entrée précises pour minimiser l'incertitude de la performance PV.

Comprendre les variations du modèle de salissure

Les modèles de perte de salissures de la Humboldt State University (HSU) et de Kimber sont les modèles de perte de salissures les plus répandus dans l'industrie. Alors que le modèle HSU s'appuie sur les particules (PM2.5, PM10) et l'accumulation de pluie comme paramètres d'entrée essentiels,3 le modèle Kimber s'appuie sur les taux de perte de salissures supposés appliqués par l'utilisateur et sur la fréquence de nettoyage du système.4 Pour comparer simplement les deux, le modèle HSU dépend davantage des données météorologiques observées, tandis que le modèle Kimber dépend davantage des données empiriques et de la pratique industrielle.

À Harad, en Arabie Saoudite, où l'encrassement est important, le modèle HSU prévoit une perte d'énergie annuelle de 31,0 %, tandis que le modèle Kimber estime qu'elle est de 21,6 %. Les pertes d'énergie mensuelles dues à l'encrassement varient de 14,0 % à 34,4 % par rapport à un système parfaitement propre. Alors que les deux modèles ont le même ordre de grandeur pour l'estimation des pertes, ils varient considérablement en termes d'impact absolu sur la puissance.

Figure 1 : Comparaison des modèles de perte de salissure HSU et Kimber

Données infra-horaires : Comparaison des données d'irradiation SolarAnywhere 60-min. vs. 15-min. Données d'irradiance TMY
La figure ci-dessous illustre la perte de salissure mensuelle maximale projetée par le modèle HSU sur une grande surface.
Figure 2 : Pourcentage maximum de perte de salissure mensuelle (%)
Données infra-horaires : Comparaison des données d'irradiation SolarAnywhere 60-min. vs. 15-min. Données d'irradiance TMY

Comprendre les variations des modèles d'enneigement

Nous avons analysé deux modèles de neige pour ce rapport : NREL et Townsend. Le modèle NREL utilise pour ses calculs un historique de l'épaisseur de neige et de la température accumulées quotidiennement et considère le glissement de la neige comme le processus dominant de déneigement, en négligeant la fonte de la neige et les effets du vent.2 Le modèle Townsend, quant à lui, inclut l'épaisseur de neige accumulée mensuellement avec des données supplémentaires sur les conditions ambiantes telles que la température, l'humidité, la vitesse/direction du vent et la teneur en humidité de la neige.5

Dans la région enneigée d'Aurora (Minnesota), le modèle NREL prévoit une perte annuelle d'énergie de 17,3 %, tandis que le modèle Townsend estime une valeur inférieure de 3,1 %. Dans cette étude, les résultats des modèles diffèrent considérablement. Par exemple, la différence d'impact de la perte de neige entre les modèles était de 71,7 % au mois de janvier. La définition de paramètres de modélisation appropriés est cruciale pour minimiser l'incertitude et a un impact significatif sur les résultats. Une mise en œuvre inadéquate du modèle et un réglage par site peuvent réduire leur efficacité pratique.

Figure 3 : Comparaison des modèles de perte de neige du NREL et de Townsend

Données infra-horaires : Comparaison des données d'irradiation SolarAnywhere 60-min. vs. 15-min. Données d'irradiance TMY

La figure ci-dessous illustre les pertes mensuelles maximales de neige prévues par le modèle NREL pour les États-Unis.

Figure 4 : Pourcentage maximum de perte de neige mensuelle (%)

Données infra-horaires : Comparaison des données d'irradiation SolarAnywhere 60-min. vs. 15-min. Données d'irradiance TMY

Stratégies de caractérisation de l'incertitude de l'encrassement et de la perte de neige des projets photovoltaïques

Les pertes estimées dues à l'encrassement et à la neige présentent une variabilité considérable, en fonction du lieu, de la sélection du modèle et des paramètres d'entrée. Cependant, un fait reste évident : l'encrassement et la neige non atténués peuvent avoir un impact significatif sur les performances photovoltaïques.

Clean Power Research® ne peut pas recommander un modèle plutôt qu'un autre en termes de précision, car les impacts estimés de l'encrassement et de la neige à l'aide de ces modèles peuvent varier de manière significative en fonction de l'emplacement et des paramètres d'entrée. Cependant, en utilisant différents modèles pour la salissure et la perte de neige, associés à des entrées de modèle précises et à des données d'irradiation fiables de SolarAnywhere, les experts de l'industrie peuvent établir des stratégies efficaces pour minimiser l'incertitude des performances lors de la modélisation des systèmes PV dans des conditions climatiques complexes.

Cliquez sur le lien ci-dessous pour en savoir plus sur les services de modélisation énergétique de SolarAnywhere.

Références

1 Hicks, W. (2021, 1er avril). Les scientifiques qui étudient le solaire tentent de résoudre un problème de poussière. Laboratoire national des énergies renouvelables (NREL). Lien
2 Keith, J., & Ryberg, D. (2017). Intégration, validation et application d'un modèle de couverture de neige photovoltaïque dans SAM. Laboratoire national des énergies renouvelables. Technical Report No. NREL/TP-6A20-68705. Lien
3 Coello, M., & Boyle,L. (2019, 12 juin) Simple Model For Predicting Time Series Soiling of Photovoltaic Panels. IEEE Journal of Photovoltaics. DOI: 10.1109/JPHOTOV.2019.2919628. Link
4 Kimber A, Mitchell L, Nogradi S, Wenger H. (2006). The Effect of Soiling on Large Grid-Connected Photovoltaic Systems in California and the Southwest Region of the United States (L'effet de l'encrassement sur les grands systèmes photovoltaïques connectés au réseau en Californie et dans la région du sud-ouest des États-Unis). IEEE 4th World Conference on Photovoltaic Energy Conference. DOI: 10.1109/WCPEC.2006.279690. Lien
5 Townsend, T., & Powers, L. (2011). Photovoltaïque et neige : An update from two winters of measurements in the SIERRA. 2011 37th IEEE Photovoltaic Specialists Conference (pp. 1-4). IEEE. DOI: 10.1109/PVSC.2011.6186627. Lien