SolarAnywhere® est souvent associé aux centrales photovoltaïques à grande échelle ou aux installations photovoltaïques distribuées, mais nos données sur le rayonnement solaire ne servent pas uniquement aux centrales solaires. Un excellent exemple : Piotr Lichota, de l'Université de technologie de Varsovie, utilise SolarAnywhere pour déterminer à quel moment lancer des drones alimentés par l'énergie solaire, et combien de temps ceux-ci peuvent réellement rester en vol.
Des drones solaires sont actuellement développés pour la surveillance autonome de l'environnement, l'agriculture de précision et les opérations de recherche et de sauvetage. Le succès de cette technologie dépend toutefois fortement des conditions météorologiques. L'imprévisibilité des conditions météorologiques, comme la couverture nuageuse dynamique à basse altitude dans des régions telles que l'Europe centrale, peut considérablement limiter leurs applications potentielles.
Modélisation des probabilités de durée de vol des drones à l'aide de SolarAnywhere
Pour évaluer de manière réaliste si un drone est capable de mener à bien une mission, Piotr s'est rendu compte qu'il devait trouver un moyen de reproduire avec précision la variabilité atmosphérique observée dans la réalité. Afin de dépasser les hypothèses théoriques basées sur un ciel dégagé, il a mis au point un cadre de simulation s'appuyant sur l'ensemble de données d'irradiance dérivées d'observations satellitaires de SolarAnywhere, qui couvre plus de 25 ans.
Ce procédé utilise l'estimation du maximum de vraisemblance pour déterminer les profils de DNI et de DHI en ciel dégagé. Ces profils présentent des erreurs nettement inférieures à celles de la référence standard, des moyennes à long terme ou des formulations basées sur une année météorologique type. Ces ensembles de données haute fidélité ont ensuite été utilisés pour élaborer un modèle de couverture nuageuse, car il s'est avéré que les hypothèses par défaut de ciel dégagé étaient intrinsèquement insuffisantes dans les régions caractérisées par une forte variabilité météorologique, telles que celles d'Europe centrale.
Grâce à ce cadre stochastique, Piotr a quantifié la probabilité d’atteindre une durée de vol cible pour un moment, un lieu et une configuration de vol donnés. Comme le montre la figure 1, un décollage en milieu de journée offre des chances nettement supérieures de mener une mission plus longue qu’un décollage tôt le matin — pour un même drone, un même jour. C’est le genre d’information que l’on ne peut pas obtenir en partant de l’hypothèse d’un ciel dégagé.
Figure 1 : Probabilités de durée de vol des drones en fonction de l'heure de décollage
Varsovie, Pologne, le 14 juillet 2026
Favoriser le développement des technologies vertes de nouvelle génération
Grâce à cette méthode, Piotr a pu démontrer comment la faisabilité d'une mission peut être influencée par des ajustements du rapport entre la surface des panneaux solaires et celle des ailes, de la capacité des batteries ou du choix d'une heure de décollage spécifique. Au lieu d'estimer une durée de vol maximale théorique irréaliste par temps clair, le modèle a généré des courbes de probabilité de réussite de la mission. Ce cadre facilite ainsi la transition vers une conception axée sur les risques pour les applications de technologies vertes.
Cette utilisation de SolarAnywhere nous rappelle à quel point les données sur les ressources solaires destinées au secteur financier ne sont pas réservées aux seuls développeurs du solaire : elles peuvent contribuer à la conception de la prochaine génération de technologies vertes, tant dans les airs qu’au sol.
Nous remercions Piotr Lichota, de la Faculté d'ingénierie énergétique et aéronautique de l'Université technique de Varsovie, pour sa collaboration.
Cette recherche a été financée en tout ou en partie par le Centre national des sciences de Pologne, sous la référence 2025/09/X/ST8/00294.