Adéquation des modules avec les conditions du site étudié

Afin de voir comment le module se comporte globalement, en matière de rendement, nous appliquons le filtrage défini précédemment. Sur les histogrammes de la figure 2.13, nous

pouvons observer la distribution des rendements mesurés en extérieur sur les périodes d’étude. Premièrement, les modules présentent une certaine dispersion des performances. La distribution, à l’exception de la technologie B pour laquelle nous avons le moins de mesure, peut être assimilée à une gaussienne (tendance en orange sur les histogrammes) centrée sur une certaine valeur de rendement. Nous observons une grande variabilité des performances, puisque 99% des valeurs (soit 3 σ ) se trouvent dans un intervalle de rendements de 4 à 5 % d’étendue selon les technologies (soit environ 20% du rendement mesuré). En comparant la valeur x₀, soit la valeur centrale de la gaussienne de rendements en extérieur déterminée par régression, aux rendements mesurés en intérieur, les modules montrent de moins bonnes performances en conditions réelles. Cette différence d’efficacité varie selon les technologies: pour les technologies A, C et D, la baisse de rendement observée entre la mesure intérieur et x₀est de respectivement 13 %, 11% et 18%. Elle se montre inférieure pour la technologie B, où elle atteint 6%. Considérant la faible période d’acquisition de données pour cette dernière technologie, il est difficile de tirer des conclusions quant à une meilleure adaptabilité du module aux conditions du site.

Figure 2.13: Histogramme des rendements observés pour chaque technologie étudiée sur l’ensemble de leur période de mesure. Une régression gaussienne avec ses caractéristiques a été calculée pour chaque distribution.

Pour expliquer cette différence entre rendements mesurés en laboratoire et rendements en conditions réelles, il est important de rappeler que les mesures en intérieur (section 2.3.1) ont été réalisés dans des conditions CSTC (DNI = 1000 W/m², T_cell=25 °C et SMR^top_mid=1). Il est hautement improbable de se retrouver dans de telles conditions en extérieur, pour des raisons liées aux variations spectrales de l’irradiance et à l’influence de la thermique sur le comportement de la lentille et de la cellule. La figure 2.14 représente le SMR^top_mid mesuré pour différentes journées (échelle de couleur) en fonction de l’heure. Bien que le maxima s’observe autour du midi solaire (heure à laquelle la couche atmosphérique traversée par la lumière est la plus faible), nous constatons une large variabilité de valeurs, aussi bien au cours de la journée qu’à différentes dates. Cette variation s’explique par le décalage de la position du soleil dans le ciel au cours de l’année, et des conditions atmosphériques différentes.

Figure 2.14: Variation du SMR^top_mid en fonction de l’heure de la journée. Les couleurs représentent différentes journées au cours d’une année.

Afin de mieux caractériser le site d’étude du Bourget-du-Lac, nous avons suivi l’approche présentée dans [61], où le SMR^top_mid est corrélé à la température ambiante du site sur une durée d’un an. Le résultat est visible sur la figure 2.15, où est représenté le nombre d’occurence pour chaque paire SMR^top_mid-T_amb sur la période Juin 2014-Juin 2015. Seules les valeurs où le DNI est supérieur à 700 W/m² sont représentées, conditions dans lesquelles le module est assuré de produire de l’énergie. Il apparait très clairement que la zone où la température T_amb est comprise entre 20 °C et 30 °C et la valeur SMR^top_mid entre 1 et 1,1, correspond aux conditions dominantes dans lesquelles le module sera amené à fonctionner. Ceci est attendu dans la mesure où les mois estivaux sont les plus chauds, avec un spectre plutôt riche en bleu. De la même manière, nous observons des valeurs plus basses de SMR, pour les températures entre 5 et 15 °C , correspondant logiquement aux mois d’hiver.

Figure 2.15: Cartographie des conditions spectrales et de température pour le site d’étude sur la période allant de Juin 2014-Juin 2015. L’échelle colorimétrique représente le nombre d’occurence pour chaque couple SMR − T_amb pour des valeurs de DNI>700 W/m².

En première approche, afin de déterminer le degré d’adaptabilité du module aux condi-tions du site d’étude, corrélons les rendements des modules aux deux paramètres SMR^top_mid et T_amb. La figure 2.16 illustre les résultats obtenus. Des tendances de variations de perfor-mances peuvent être dégagées en fonction des modules.

Figure 2.16: Cartographie du rendement (échelle colorimétrique) des modules testés en fonction de la température ambiante T_ambet des conditions spectrales SMR^top_mid.

Pour les technologies A et C, nous voyons que le fonctionnement du module est à son maximum autour d’un SMR légèrement supérieur à 0,9. La tendance est moins claire pour la dernière technologie D, bien que pour des températures supérieure à 15 °C , le module fonctionne mieux autour de SMR^top_mid de 0,92. Le couple SMR^top_mid− T_amboptimal varie pour les différentes technologies, malgré des technologies de cellules similaires. C’est donc principalement le comportement spectral et thermique de l’optique de concentration qui va différer selon la configuration optique du module. Seul un module paraît être adapté aux conditions du site: en effet, le rendement observé pour la technologie B est maximal pour une température T_ambcomprise entre 20°C et 30 °C et une valeur de SMR^top_mid comprise entre 1 et 1,1. L’effet de la température semble plutôt positif pour les technologies à l’exception du module A où la tendance est moins claire. Les optiques de concentration sont différentes pour chaque module et leur comportement pour différentes conditions d’opération va varier. Afin d’étudier cela, nous allons maintenant analyser plus en détail comment varient les performances électriques en analysant l’impact d’une gamme plus large de paramètres environnementaux.