Introduction : Quand la lumière du soleil devient une « variable »
Le principe de base de la production d'énergie photovoltaïque est la conversion de l'énergie du rayonnement solaire en énergie électrique. Sa puissance de sortie est directement influencée en temps réel par de multiples paramètres météorologiques tels que l'irradiation solaire, la température ambiante, la vitesse et la direction du vent, l'humidité atmosphérique et les précipitations. Ces paramètres ne sont plus de simples données météorologiques, mais des « variables de production » essentielles qui influent directement sur le rendement des centrales, la sécurité des équipements et la rentabilité des investissements. La station météorologique automatique (SMA) est ainsi passée d'un outil de recherche scientifique à un système de surveillance indispensable et à un élément fondamental de la prise de décision pour les centrales photovoltaïques modernes.
I. Corrélation multidimensionnelle entre les paramètres de surveillance principaux et l'efficacité des centrales électriques
La station météorologique automatique dédiée aux centrales photovoltaïques a constitué un système de surveillance hautement personnalisé, et chaque donnée est étroitement liée au fonctionnement de la centrale :
surveillance du rayonnement solaire (« mesure à la source » pour la production d'énergie)
Rayonnement total (GHI) : Il détermine directement l'énergie totale reçue par les modules photovoltaïques et constitue l'entrée la plus cruciale pour la prédiction de la production d'énergie.
Rayonnement direct (DNI) et rayonnement diffusé (DHI) : Pour les réseaux photovoltaïques utilisant des supports de suivi ou des modules bifaciaux spécifiques, ces données sont cruciales pour optimiser les stratégies de suivi et évaluer avec précision le gain de génération de puissance à l'arrière.
Valeur de l'application : Elle fournit des données de référence irremplaçables pour l'évaluation des performances de production d'électricité (calcul de la valeur PR), les prévisions de production d'électricité à court terme et le diagnostic de l'efficacité énergétique des centrales électriques.
2. Température ambiante et température du fond de panier des composants (le « coefficient de température » du rendement)
Température ambiante : Elle influe sur le microclimat et les besoins en refroidissement de la centrale électrique.
Température de la face arrière du module : La puissance de sortie des modules photovoltaïques diminue lorsque la température augmente (généralement de -0,3 % à -0,5 %/°C). La surveillance en temps réel de la température de la face arrière permet de corriger précisément la puissance de sortie attendue et de détecter toute dissipation thermique anormale des composants ou tout risque de surchauffe.
3. Vitesse et direction du vent (Le « double tranchant » de la sécurité et du refroidissement)
Sécurité structurelle : Les vents violents et soudains (dépassant par exemple 25 m/s) constituent l’épreuve ultime pour la conception des structures de support et des modules photovoltaïques en matière de résistance aux charges mécaniques. Les alertes de vitesse du vent en temps réel peuvent déclencher le système de sécurité et, si nécessaire, activer le mode de protection contre le vent du tracker mono-axial (par exemple, le mode « zone de tempête »).
Refroidissement naturel : une vitesse de vent appropriée contribue à abaisser la température de fonctionnement des composants, améliorant ainsi indirectement le rendement de la production d’énergie. Les données recueillies permettent d’analyser l’effet du refroidissement par air et d’optimiser la disposition et l’espacement des panneaux.
4. Humidité relative et précipitations (« signaux d’avertissement » pour le fonctionnement, la maintenance et les pannes)
Humidité élevée : elle peut induire des effets PID (atténuation induite par le potentiel), accélérer la corrosion des équipements et affecter les performances d’isolation.
Précipitations : Les données pluviométriques permettent de corréler et d’analyser l’effet autonettoyant des composants (augmentation temporaire de la production d’énergie) et d’optimiser le cycle de nettoyage. Les alertes de fortes pluies influent directement sur la réactivité des systèmes de protection contre les inondations et de drainage.
5. Pression atmosphérique et autres paramètres (facteurs auxiliaires affinés)
Il est utilisé pour la correction de données d'irradiance de haute précision et pour l'analyse au niveau de la recherche.
II. Scénarios d'applications intelligentes basés sur les données
Le flux de données de la station météorologique automatique, via le collecteur de données et le réseau de communication, alimente le système de surveillance et d'acquisition de données (SCADA) et le système de prévision de puissance de la centrale photovoltaïque, donnant lieu à de multiples applications intelligentes :
1. Prévision précise de la production d'énergie et de la répartition sur le réseau
Prévisions à court terme (horaires/journées) : Combinant l’irradiation en temps réel, les cartes de couverture nuageuse et les prévisions météorologiques numériques (PMN), elles constituent le fondement des services de gestion du réseau électrique pour compenser la volatilité de l’énergie photovoltaïque et garantir la stabilité du réseau. La précision des prévisions influe directement sur les revenus estimés de la centrale et sur la stratégie de négociation sur le marché.
Prévision à très court terme (à la minute près) : Principalement basée sur la surveillance en temps réel des changements soudains d'irradiance (tels que le passage des nuages), elle est utilisée pour la réponse rapide de l'AGC (Contrôle Automatique de la Production) dans les centrales électriques et pour une production d'énergie lissée.
2. Diagnostic approfondi des performances de la centrale électrique et optimisation de son exploitation et de sa maintenance
Analyse du rapport de performance (RP) : à partir des données mesurées d’irradiation et de température des composants, calculer la puissance théorique générée et la comparer à la puissance réelle générée. Une baisse prolongée du RP peut indiquer une dégradation des composants, des encrassements, des obstructions ou des défauts électriques.
Stratégie de nettoyage intelligente : en analysant de manière exhaustive les précipitations, l’accumulation de poussière (qui peut être indirectement déduite par l’atténuation du rayonnement), la vitesse du vent (poussière) et les coûts de perte de production d’énergie, un plan de nettoyage des composants économiquement optimal est généré de manière dynamique.
Avertissement concernant l'état des équipements : En comparant les différences de production d'énergie de différents sous-réseaux dans les mêmes conditions météorologiques, les défauts dans les boîtiers de combinaison, les onduleurs ou les niveaux de chaîne peuvent être rapidement localisés.
3. Sécurité des actifs et gestion des risques
Alerte météo extrême : définir des seuils pour les vents forts, les fortes pluies, les fortes chutes de neige, les températures extrêmement élevées, etc., afin de déclencher des alertes automatiques et de guider le personnel d’exploitation et de maintenance dans la prise de mesures de protection telles que le serrage, le renforcement, la vidange ou le réglage du mode de fonctionnement.
Évaluation des assurances et des actifs : Fournir des enregistrements de données météorologiques objectifs et continus afin d’offrir une preuve fiable de tiers pour l’évaluation des pertes dues aux catastrophes, les demandes d’indemnisation et les transactions relatives aux actifs des centrales électriques.
III. Intégration des systèmes et tendances technologiques
Les stations météorologiques photovoltaïques modernes évoluent vers une intégration accrue, une fiabilité et une intelligence supérieures.
Conception intégrée : Le capteur de rayonnement, le thermomètre et l'hygromètre, l'anémomètre, le collecteur de données et l'alimentation électrique (panneau solaire + batterie) sont intégrés dans un système de mât stable et résistant à la corrosion, permettant un déploiement rapide et un fonctionnement sans entretien.
2. Haute précision et haute fiabilité : La qualité du capteur se rapproche de la norme de deuxième niveau, voire de première qualité, et il est doté de fonctions d'autodiagnostic et d'auto-étalonnage pour garantir la précision et la stabilité des données à long terme.
3. Intégration du calcul en périphérie et de l'IA : Effectuer le prétraitement des données et la détection des anomalies directement à la station afin de réduire la charge de transmission des données. L'intégration de la technologie de reconnaissance d'images par IA et l'utilisation d'un imageur grand ciel pour faciliter l'identification des types et des volumes de nuages permettent d'améliorer encore la précision des prévisions à très court terme.
4. Jumeau numérique et centrale électrique virtuelle : Les données de la station météorologique, en tant qu'entrée précise du monde physique, alimentent le modèle de jumeau numérique de la centrale photovoltaïque pour effectuer une simulation de production d'énergie, une prédiction des pannes et une optimisation de la stratégie d'exploitation et de maintenance dans l'espace virtuel.
IV. Cas d'application et quantification de la valeur
Une centrale photovoltaïque de 100 MW située dans une zone montagneuse complexe a atteint, après le déploiement d'un réseau de surveillance micrométéorologique composé de six sous-stations :
La précision des prévisions de consommation d'énergie à court terme s'est améliorée d'environ 5 %, réduisant considérablement les amendes liées à l'évaluation du réseau.
Grâce à un nettoyage intelligent basé sur des données météorologiques, le coût annuel de nettoyage est réduit de 15 %, tandis que les pertes de production d'énergie dues aux taches sont diminuées de plus de 2 %.
Lors d'un épisode de fortes convections, le système de protection contre le vent a été activé deux heures à l'avance suite à l'alerte aux vents violents, ce qui a permis d'éviter d'éventuels dommages à la structure. On estime que les pertes ont été réduites de plusieurs millions de yuans.
Conclusion : De « Dépendre de la nature pour vivre » à « Agir en accord avec la nature »
L'utilisation de stations météorologiques automatiques marque un tournant dans l'exploitation des centrales photovoltaïques : d'une gestion empirique et empirique, elles entrent dans une nouvelle ère de gestion scientifique, précise et intelligente, axée sur les données. Elles permettent aux centrales photovoltaïques non seulement de « voir » la lumière du soleil, mais aussi de « comprendre » les conditions météorologiques, optimisant ainsi la valeur de chaque rayon solaire et améliorant les revenus de production d'électricité et la sécurité des actifs tout au long de leur cycle de vie. Alors que l'énergie photovoltaïque devient un moteur essentiel de la transition énergétique mondiale, le rôle stratégique de la station météorologique automatique, véritable « œil intelligent » de l'installation, est voué à prendre une importance croissante.
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Date de publication : 17 décembre 2025