Des données précises sur les ressources solaires constituent la base de tout projet solaire réussi. Même de légères différences dans les estimations des ressources et l'incertitude des données peuvent avoir des répercussions financières considérables, influençant à la fois le risque de perte et le potentiel de gain grâce à une confiance accrue dans le projet et à de meilleurs résultats.
C'est là qu'interviennent les études d'adaptation au siteSolarAnywhere ®.
En combinant des mesures au sol de haute qualité, spécifiques au site, avec les données satellitaires à long terme de SolarAnywhere, les études d'adaptation au site offrent une vision plus précise et moins incertaine des ressources solaires réelles d'un projet, aidant ainsi les promoteurs, les propriétaires et les bailleurs de fonds à prendre des décisions plus éclairées et en toute confiance.
Qu'est-ce qu'une étude d'adaptation du site SolarAnywhere ?
Les études d'adaptation au site SolarAnywhere (également appelées « ground-tuning ») combinent les atouts de deux sources de données complémentaires :
- Mesures au sol de haute précision et spécifiques à un site, recueillies au cours d'une période de campagne définie
- Données historiques de longue date sur le rayonnement solaire et les conditions météorologiques fournies par SolarAnywhere, remontant jusqu'en 1998
Les analystes de CleanPower Research® comparent les données au sol et les données satellitaires relevant de la même période afin d'identifier et de corriger les biais propres à chaque site, les effets saisonniers ainsi que les différences de comportement entre ciel dégagé et ciel nuageux. Ces corrections sont ensuite appliquées de manière cohérente à l'ensemble de la base de données historique.
Il en résulte un ensemble de données chronologiques harmonisées à long terme, dont le degré d'incertitude est inférieur à celui des données terrestres ou satellitaires prises isolément, ce qui permet d'obtenir une image plus réaliste de la disponibilité et de la variabilité des ressources à long terme.
Pourquoi l'incertitude est un facteur déterminant dans le développement de l'énergie solaire
Les projets solaires sont financés, construits et évalués sur la base d'une production énergétique modélisée. Ces modèles dépendent fortement des données relatives aux ressources solaires, et l'incertitude liée à ces données se répercute directement sur :
- Estimations du rendement énergétique (P50, P90 et au-delà)
- Évaluation du niveau d'endettement et ratios de couverture
- Conditions de financement et coût du capital
- Contrats d'achat et compétitivité des offres
- Prévisions de recettes à long terme
Même une réduction minime de l'incertitude liée aux ressources peut dégager une valeur significative pour le projet. Une incertitude moindre réduit le risque de perte pour les prêteurs, renforce la confiance dans les performances à long terme et, au final, favorise l'obtention de conditions de financement plus avantageuses. Voir la figure 1 ci-dessous.
Figure 1 : Les adaptations de site de SolarAnywhere réduisent les biais et l'incertitude liés aux ressources solaires
Exemple : réduction de l'incertitude obtenue avec des campagnes d'une durée de 12 et 24 mois par rapport aux données natives SolarAnywhere version 4.0 de Clean Power Research
Un exemple simple : transformer la réduction de l'incertitude en valeur financière
Nous allons prendre l'exemple simplifié et hypothétique d'un projet solaire à grande échelle pour illustrer comment une étude d'adaptation du site SolarAnywhere peut contribuer à réduire l'incertitude liée aux ressources solaires et à améliorer les flux de trésorerie en cas de scénario défavorable ainsi que la couverture de la dette. Cet exemple simplifié maintient constantes toutes les hypothèses non liées aux ressources et se concentre uniquement sur la manière dont les variations de l'incertitude liée aux ressources solaires affectent le scénario défavorable (P90). Il vise à illustrer le mécanisme, et non à reproduire un modèle complet de financement de projet.
Hypothèses (à titre indicatif uniquement) :
- Projet photovoltaïque de 150 MWc au Texas
- Prix du contrat d'achat d'électricité : 40 $/MWh
- Service annuel de la dette : 10,0 millions de dollars
- DSCR cible (P50) : 1,25×
Ces hypothèses permettent d'établir un niveau de référence pour les flux de trésorerie et le service de la dette (P50). L'exemple ci-dessous met l'accent sur la manière dont les variations de l'incertitude affectent le scénario pessimiste (P90), plutôt que le résultat moyen (P50).
Avant l'adaptation au site, une plus grande incertitude quant aux ressources solaires creuse l'écart entre les estimations d'énergie et de revenus P50 (moyenne) et P90 (scénario pessimiste). Étant donné que les prêteurs évaluent le risque en se basant sur le scénario P90 (ou souvent P99), plus prudent, une incertitude plus élevée limite directement les flux de trésorerie et la couverture de la dette dans le scénario pessimiste.
Adaptation préalable au site (degré d'incertitude plus élevé) :
- Incertitude liée aux ressources solaires (σ) : 2,29 %
- Flux de trésorerie disponible pour le service de la dette (P90) : 12,13 millions de dollars
- P90 DSCR : 1,21×
Une fois qu'une étude d'adaptation au site a permis de réduire les incertitudes — souvent sans modifier de manière significative la ressource moyenne —, l'estimation de la valeur inférieure (P90) s'améliore.
Après adaptation au site (incertitude réduite) :
- Incertitude liée aux ressources solaires (σ) : 1,20 %
- Flux de trésorerie disponible pour le service de la dette (P90) : 12,31 millions de dollars
- P90 DSCR : 1,23×
Cette amélioration se traduit par environ 175 000 dollars par an de flux de trésorerie supplémentaires en cas de scénario défavorable et par une augmentation d'environ 0,02 du ratio DSCR P90, résultant uniquement d'une réduction de l'incertitude. En d'autres termes, l'écart entre les valeurs P50 et P90 se réduit grâce à une plus grande confiance dans l'estimation des ressources, et non en raison de changements dans la variabilité interannuelle.
Cela est important car même de légères baisses du ratio DSCR (par exemple, de 0,02 à 0,05 fois) peuvent avoir des conséquences significatives sur le financement, notamment :
- Augmentation du niveau d'endettement autorisé ou resserrement des limites d'endettement
- Des taux d'intérêt plus bas ou des conditions tarifaires plus avantageuses
- Exigences de fonds propres réduites
- Une confiance accrue des prêteurs face aux scénarios pessimistes
Ce qui importe avant tout, ce ne sont pas les chiffres exacts, mais le mécanisme. En réduisant l'incertitude liée aux ressources solaires, les études d'adaptation au site réduisent l'écart entre les résultats P50 et P90, renforçant ainsi la fiabilité des flux de trésorerie à la baisse et améliorant la flexibilité globale du financement.
Une nouvelle interface améliorée pour le rapport d'adaptation du site
Afin de rendre les informations issues de l'analyse d'adaptation au site plus claires, plus transparentes et plus faciles à mettre en œuvre, nous avons lancé un nouveau modèle de rapport SolarAnywhere Site-Adaptation amélioré. Ce rapport actualisé offre une vision claire de la méthodologie, des résultats et de leurs implications en termes de risques liés au projet et de performances à long terme, ce qui permet de prendre des décisions éclairées tout au long du cycle de vie du projet.
Parmi les principales améliorations, on peut citer :
- Une visualisation plus détaillée de la variabilité spatiale et temporelle – De nouveaux graphiques illustrent la variation de l'indice GHI quotidien moyen dans la région environnante, l'indice GHI horaire moyen par mois et par heure de la journée, l'indice GHI quotidien moyen par mois et par année, ainsi que la variabilité interannuelle des températures. Cela permet aux parties prenantes de prendre en compte non seulement les conditions moyennes, mais aussi la variabilité qui est à l'origine des risques financiers.
Figure 2 : Variation de l'ensoleillement solaire quotidien moyen (GHI) sur une grille de 9 km × 9 km (kW/m²)
| Paramètres | Valeur GHI (kWh/m²/jour) |
|---|---|
| Moyenne minimale par jour du réseau | 4.580 |
| Jour moyen maximal du réseau | 4.560 |
| Journée type du réseau | 4.571 |
La figure 2 présente l'indice GHI quotidien moyen de la zone environnante de 9 km × 9 km, le carré central représentant la tuile satellite SolarAnywhere de 1 km × 1 km utilisée pour l'analyse ainsi que l'emplacement de la station MET. La compréhension de la variabilité de la zone environnante peut aider les clients à évaluer dans quelle mesure l'emplacement de la station MET est représentatif de la zone environnante. Ces informations permettent de déterminer s'il serait utile de mener plusieurs campagnes de terrain pour des projets de grande envergure ou situés à proximité.
La carte thermique ci-dessus (figure 3) illustre les variations quotidiennes de l'indice GHI au cours de chaque mois. Le rapport contient également d'autres figures présentant les variations mensuelles de l'indice GHI pour chaque année de l'ensemble de données historiques calibré sur 28 ans, ainsi que des données relatives au rayonnement solaire direct (DNI).
- Une plus grande transparence quant à la méthodologie et aux incertitudes – notamment des explications plus claires sur le processus d'adaptation au site, les incertitudes, la variabilité interannuelle, les mesures d'erreur et les concepts de probabilité de dépassement, ainsi qu'un glossaire complet visant à rendre le rapport plus accessible à un public non spécialisé.
- Une conception et une ergonomie améliorées – avec des mises en page plus épurées, une présentation plus homogène des graphiques et un fil conducteur plus intuitif, de la méthodologie aux résultats en passant par l'interprétation des risques –, ce qui rend le rapport plus facile à consulter, à partager et à considérer comme fiable.
Ensemble, ces améliorations offrent une vision plus claire et mieux adaptée aux besoins financiers des risques et des incertitudes liés aux ressources solaires propres à chaque site.
Une approche plus intelligente de la gestion des risques liés aux ressources solaires
Sur le marché actuel, le succès ne réside pas dans l'optimisation des ressources solaires, mais dans la réduction des incertitudes.
Les études d'adaptation au site SolarAnywhere offrent une méthode éprouvée et fondée sur des données pour réduire les risques liés aux ressources solaires, renforcer les modèles énergétiques et faciliter la prise de décisions financières plus éclairées. Grâce au lancement de la nouvelle version améliorée du rapport d'adaptation au site SolarAnywhere, ces informations sont désormais plus claires et plus exploitables que jamais.
Vous voulez en savoir plus ?
Si vous souhaitez réduire les incertitudes et renforcer la fiabilité de vos évaluations des ressources solaires, découvrez les études d'adaptation au site de SolarAnywhere ou contactez notre équipe pour savoir comment elle peut vous aider dans votre prochain projet.