L'univers^{SolarAnywhere®} s'élargit : la version 4.1 et^le nouveau^MeteoLens™ permettent d'évaluer les risques climatiques à long terme

SolarAnywhere® V4.1 améliore la précision à l'échelle horaire, mensuelle et annuelle, ce qui renforce la confiance des utilisateurs dans le financement des projets. MeteoLens™ offre aux propriétaires d'actifs une fonctionnalité inédite leur permettant de quantifier et de financer des projets tout en tenant compte des impacts à long terme liés aux risques climatiques et aux phénomènes météorologiques extrêmes.

Pour les détenteurs d'actifs, la viabilité à long terme de leur portefeuille dépend de leur capacité à comprendre comment les risques climatiques et les phénomènes météorologiques extrêmes peuvent influer sur la performance dans différentes régions et au fil du temps. Jusqu'à présent, ces risques ont été difficiles à quantifier de manière cohérente, ce qui a limité la capacité à évaluer l'exposition financière potentielle.

MeteoLens comble cette lacune en permettant aux promoteurs d'intégrer les risques climatiques à long terme dans l'évaluation de leurs projets et leurs décisions de financement. Grâce à ces informations, les promoteurs peuvent mieux adapter leurs portefeuilles aux risques, ce qui leur permet de réduire leur exposition aux pertes corrélées et d'élaborer des stratégies de croissance plus résilientes.

Ensemble, V4.1 et MeteoLens permettent une prise de décision globale plus éclairée dans les domaines du développement, du financement et de la gestion à long terme des actifs, en tenant compte à la fois des performances historiques et des risques climatiques futurs.

Nouveautés de la version 4.1 de SolarAnywhere Data

La version 4.1 de SolarAnywhere s'appuie sur le modèle d'irradiance de la version 4.0 et intègre des mises à jour importantes qui permettent de réduire l'incertitude du modèle. Cette version témoigne de l'engagement continu de l'équipe de Clean Power Research® à fournir des ensembles de données, des indicateurs de validation et une caractérisation transparente de l'incertitude de la plus haute qualité.

Parmi les points forts, on peut citer :

• Mise en œuvre d'un algorithme avancé de correction de la parallaxe tenant compte de l'angle du soleil et de la hauteur des nuages, améliorant ainsi la correspondance entre les pixels et les emplacements ainsi que le réalisme de l'irradiance
• Intégration d'images satellite natives à très haute résolution couvrant l'Europe, l'Afrique et le territoire continental des États-Unis (CONUS), ce qui a permis d'améliorer la variabilité locale et la précision du modèle
• Ajout des données satellitaires Meteosat de troisième génération (MTG), élargissant ainsi l'utilisation des observations géostationnaires de nouvelle génération à travers l'Europe et l'Afrique
• Intégration en 2025 dans les produits de moyennes à long terme, y compris les ensembles de données « Année type » (TGY/TDY)

Amélioration de la précision de l'irradiance grâce à la correction de parallaxe dans la version 4.1

Les modèles de ressources solaires dérivés de données satellitaires doivent tenir compte des distorsions géométriques qui surviennent lorsque la hauteur des nuages et l'angle d'observation du satellite entraînent un décalage spatial, communément appelé « erreur de parallaxe ». Si elle n'est pas corrigée, la parallaxe peut entraîner l'attribution erronée des caractéristiques des nuages à un emplacement de surface incorrect, ce qui introduit une erreur supplémentaire dans les estimations de l'irradiance.

Dans SolarAnywhere V4.1, des techniques améliorées de correction de la parallaxe sont utilisées pour aligner plus précisément les caractéristiques des nuages sur leur emplacement géographique réel. Cette approche tient compte de la géométrie d'observation du satellite, de l'angle du soleil et de la hauteur des nuages afin de déterminer où un nuage doit se trouver pour projeter une ombre sur un point donné au sol. Du point de vue du satellite, cela permet d'identifier le pixel d'image approprié qui reflète les conditions réelles à cet endroit.

La vidéo de la figure 1 illustre la géométrie conceptuelle de l'effet de parallaxe et sa correction, montrant comment la position des nuages est ajustée en fonction de l'angle d'observation du satellite et de la hauteur des nuages. Cette correction permet de remapper les pixels de l'image satellite de manière à ce que le pixel utilisé dans le modèle d'irradiance corresponde aux conditions réelles à la surface.

Les techniques de correction de la parallaxe contribuent directement à réduire le biais global et l'incertitude des données historiques d'irradiance de SolarAnywhere V4.1.

Mise à jour de la validation et de la caractérisation de l'incertitude (version 4.1)

Dans le cadre de cette publication, Clean Power Research a publié une version mise à jour du livre blanc de validation SolarAnywhere V4.1, réaffirmant ainsi son engagement en faveur de la transparence mondiale en tant que fournisseur de données fiables sur les ressources solaires.

Le modèle d'irradiance V4.1 affiche des améliorations constantes en termes de précision, avec une réduction des biais annuels, quotidiens et horaires, ainsi qu'une diminution de la variabilité des biais dans la quasi-totalité des régions. La validation évalue les performances du modèle par rapport à un réseau mondial de stations de mesure au sol de haute qualité, en mettant l'accent sur la caractérisation des biais et des incertitudes dans un large éventail de zones géographiques, de climats, de saisons et de conditions d'exploitation. Des indicateurs de validation standard du secteur — notamment l'erreur moyenne de biais (MBE), l'erreur absolue moyenne (MAE) et l'erreur quadratique moyenne (RMSE) — sont utilisés pour fournir un aperçu clair des performances et de l'incertitude du modèle.

La validation de la version 4.1 comprend également une analyse approfondie par type de climat, permettant ainsi aux parties prenantes de mieux comprendre non seulement comment l'incertitude varie d'une région à l'autre, mais aussi comment elle diffère selon les régimes climatiques. La figure 3 illustre la diversité des climats au sein de chaque zone géographique.

En combinant des améliorations continues du modèle avec une validation rigoureuse et transparente, SolarAnywhere permet aux utilisateurs d'intégrer en toute confiance les données de la version 4.1 dans leurs évaluations de rendement, leurs modèles de financement et leurs processus d'analyse des risques liés à l'énergie solaire.

Présentation de MeteoLens : analyses climatiques rétrospectives et prospectives

Si les données historiques restent essentielles à l'évaluation des ressources solaires, les actifs énergétiques à longue durée de vie tirent de plus en plus parti d'une approche analytique plus large qui tient compte à la fois des performances historiques et des risques climatiques potentiels à venir. La nouvelle licence MeteoLens™ élargit les capacités de SolarAnywhere de deux manières principales :

1. Impacts historiques de la fumée sur l'irradiance et ensembles de données historiques étendus – Des ensembles de données historiques améliorés qui quantifient l'impact de la fumée des feux de forêt sur les ressources solaires, ainsi que des séries chronologiques d'irradiance et de données météorologiques remontant jusqu'à 1960, permettent d'analyser les tendances météorologiques à long terme. Le financement de projets s'est traditionnellement appuyé sur des historiques d'irradiance sur 30 ans qui ne permettent pas nécessairement de saisir les risques émergents liés aux phénomènes météorologiques extrêmes. MeteoLens permet aux propriétaires de mieux évaluer les risques liés à des scénarios de pertes importantes (par exemple, le défaut de paiement), ainsi que d'améliorer la prévisibilité financière à court terme, comme les résultats mensuels.
2. Les projections climatiques basées sur des scénarios – des ensembles de données de projections climatiques conformes au CMIP6, couvrant plusieurs scénarios SSP (Shared Socioeconomic Pathways) jusqu’en 2099 – permettent à SolarAnywhere d’aller au-delà de l’analyse des données historiques et des prévisions à court terme pour évaluer les conditions futures potentielles. Cela est important car les performances du système dépendent des conditions environnementales. Grâce à MeteoLens, les ingénieurs en développement et en performance peuvent prédire de manière plus fiable le rendement énergétique dans le cadre de scénarios climatiques futurs, y compris l'impact des déclassements liés à la température sur le fonctionnement des modules et des batteries.

MeteoLens s'inscrit dans le cadre d'une mise à niveau par site des licences existantes de données historiques SolarAnywhere. Cela permet aux utilisateurs de combiner des données historiques fiables sur les ressources solaires et les conditions météorologiques avec des informations supplémentaires sur les impacts passés sur les performances et les conditions futures potentielles. Ensemble, ces fonctionnalités s'appuient sur la réputation de SolarAnywhere en tant que partenaire mondial de confiance dans le domaine de l'analyse des ressources solaires pour soutenir :

• Des estimations de rendement plus fiables
• Une meilleure évaluation des risques liés au climat sur toute la durée de vie prévue d'un actif
• Une meilleure compréhension de l'influence des conditions météorologiques historiques et des phénomènes extrêmes sur les performances

Projections climatiques horaires alignées sur le CMIP6 jusqu'en 2099

MeteoLens donne accès à des projections climatiques spécifiques à chaque site, alignées sur les scénarios socio-économiques communs (SSP) du CMIP6, prolongeant ainsi les analyses de SolarAnywhere jusqu'à la fin du siècle. Ces ensembles de données couvrent les principaux facteurs météorologiques influant sur le rendement des installations solaires, notamment le rayonnement solaire, la température, le vent, l'humidité relative et les précipitations.

Ces projections s'appuient sur les résultats du modèle du système terrestre de l'Institut Max Planck (MPI-ESM1.2), les variables climatiques quotidiennes d'origine étant converties en séries chronologiques horaires à l'aide de techniques propriétaires d'apprentissage automatique développées par Clean Power Research. En conservant les totaux quotidiens des variables et les tendances à long terme, ces algorithmes génèrent une variabilité sub-quotidienne réaliste, utile pour les processus d'analyse photovoltaïque qui exploitent des données horaires ou au format 8760. Ces ensembles de données permettent :

• Analyse du rendement à long terme et de la dégradation du matériel (modules, système de stockage d'énergie par batterie)
• Modélisation des performances photovoltaïques tenant compte des conditions climatiques
• Études de sensibilité conformes aux nouveaux cadres de publication d'informations et d'évaluation des risques

La figure 4 illustre les prévisions de température maximale annuelle de l'air près de la surface pour un site représentatif du désert de Mojave selon quatre scénarios CMIP6 (SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 et SSP5-8.5), mettant en évidence la divergence croissante entre les scénarios — et l'incertitude — au fil du temps.

Les ensembles de données de projections climatiques MeteoLens sont disponibles directement via le portail de données SolarAnywhere et sont conçus pour s'intégrer parfaitement aux processus d'analyse photovoltaïque existants. Les produits de données disponibles comprennent :

• Données quotidiennes et agrégats mensuels ou annuels pour l'analyse des tendances à long terme et la comparaison de scénarios
• Séries chronologiques à échelle horaire pour les modèles photovoltaïques nécessitant des données horaires ou au format 8760
• Année pondérée en fonction de la température (8760) : un format de fichier inédit dans le secteur, qui applique une méthodologie d'année type pondérée en fonction de la température sur une période future définie par l'utilisateur, compatible avec les outils courants de conception photovoltaïque

Ces choix de conception garantissent que les projections climatiques du CMIP6 peuvent être utilisées de manière cohérente dans l'analyse des rendements, la modélisation des performances et l'évaluation des risques à long terme, sans qu'il soit nécessaire de modifier les processus existants.

Quantification des effets de la fumée des feux de forêt sur l'irradiance

La fumée des feux de forêt est apparue comme un facteur de risque important et croissant pour le rendement des installations solaires dans de nombreuses régions. Les aérosols de fumée réduisent l'irradiance de surface, ce qui a des répercussions tant sur l'exploitation à court terme que sur l'analyse historique du rendement à long terme.

SolarAnywhere MeteoLens permet de quantifier précisément le rayonnement solaire affecté par la fumée, ce qui permet aux utilisateurs de déterminer quand et où la fumée des feux de forêt a eu une incidence sur la disponibilité des ressources solaires. Cette fonctionnalité permet :

• Une analyse plus précise des performances historiques
• Amélioration des méthodes de diagnostic pour les pertes de production inexpliquées
• Une distinction plus nette entre la variabilité météorologique et les problèmes opérationnels

L'équipe de Clean Power Research étudie depuis de nombreuses années les effets de la fumée des feux de forêt sur la disponibilité des ressources solaires, notamment dans le cadre de publications évaluées par des pairs telles que Quantification des impacts de la fumée des feux de forêt sur l'énergie solaire dans l'ouest de l'Amérique du Nord (2021) et Quantification des effets des feux de forêt de 2023 au Canada sur le rayonnement solaire de surface (2025). Ces études démontrent que les effets de la fumée peuvent être à la fois graves et étendus sur le plan géographique.

La figure 5 illustre l'impact de la fumée des feux de forêt sur le rayonnement solaire à partir d'un exemple concret tiré de l'Alberta pendant la saison des feux de forêt de 2023. La comparaison entre les conditions observées et le rayonnement estimé en l'absence de fumée met en évidence l'ampleur et le moment où se produisent les baisses de la ressource solaire disponible liées à la fumée.

En tenant explicitement compte de l'atténuation du rayonnement due à la fumée, SolarAnywhere réduit la variance inexpliquée dans les analyses historiques de performance et améliore l'évaluation des impacts liés à la fumée — un aspect qui revêt une importance croissante à mesure que l'activité des feux de forêt et l'exposition régionale à la fumée continuent d'augmenter.

L'objectivité, un principe fondamental de Clean Power Research

Chez Clean Power Research, l'objectivité est un principe fondamental qui guide la manière dont nous élaborons et fournissons des données au secteur solaire. L'incertitude liée aux ressources solaires joue un rôle crucial dans le développement et le financement des projets, et notre priorité reste de fournir des ensembles de données élaborés de manière indépendante et scientifiquement fondés, auxquels on peut se fier partout dans le monde pour un large éventail d'applications et de cadres d'analyse.

En restant neutre et indépendant vis-à-vis des outils, des processus et des choix de mise en œuvre en aval, SolarAnywhere occupe une position unique pour servir l'ensemble de l'écosystème des développeurs, exploitants, prêteurs, ingénieurs, assureurs et analystes. Cette approche permet une évaluation cohérente et impartiale des ressources solaires et des risques, ce qui permet aux parties prenantes d'utiliser les données de SolarAnywhere en toute confiance dans le cadre de leurs propres flux de travail et processus décisionnels.

L'avenir

La version 4.1 de SolarAnywhere Data et la licence MeteoLens s'inscrivent dans une évolution plus large de la manière dont le risque solaire est évalué : elles vont au-delà d'une approche purement historique pour proposer une analyse intégrée tenant compte de la durée de vie des installations, qui prend en considération l'évolution des conditions climatiques, les événements extrêmes et les incertitudes à long terme.

Alors que le secteur continue de s'adapter à ces défis, Clean Power Research reste déterminé à fournir des ensembles de données précis, transparents et utiles à la prise de décision, qui renforcent la confiance à chaque étape du cycle de vie d'un projet.

Commencez dès aujourd'hui

Connectez-vous au portail de données SolarAnywhere pour découvrir la version 4.1 des données et MeteoLens. Si vous ne disposez pas encore d'un compte SolarAnywhere, vous pouvez vous inscrire pour accéder gratuitement à certains ensembles de données de la version 4.1 et à MeteoLens.

Vos commentaires sont toujours les bienvenus : n'hésitez pas à nous faire part de vos remarques directement via le portail de données ou à contacter notre équipe!