Cartographie du potentiel de production photovoltaïque

Nous venons de présenter l’ensemble des paramètres sous-jacents aux modules photovoltaïques, ainsi que leur modélisation respective qui permet, en complément du potentiel solaire, de déterminer avec le maximum de précision la production d’un champ PV quelconque. Dès lors, en couplant ces éléments à l’atlas solaire désagrégé du chapitre précédent, nous avons pu obtenir une nouvelle base de données spatiotemporelles détaillant la production typique d’un générateur PV donné à travers le territoire. De cet atlas du potentiel photovoltaïque ressort une représentation cartographique, permet-tant aux décideurs publics ou privés d’évaluer a priori la pertinence de la technologie pour une zone spécifique, dont les futures études locales de dimensionnement pourront alors s’appuyer sur les séries temporelles associées. Par conséquent, après avoir détaillé les différentes variables critiques prises en compte dans son développement, on présente ici la cartographie annuelle moyenne du productible photovoltaïque disponible en République de Djibouti, issue finale de l’étude de planification présentée dans cette thèse.

5.3 Cartographie du potentiel de production photovoltaïque

5.3.1 Type de générateur PV analysé

L’évaluation du gisement en énergie photovoltaïque repose fondamentalement sur le type de géné-rateur PV destiné à être installé, et donc sur les caractéristiques intrinsèques, l’inclinaison et l’orien-tation des modules qui seront amenés à le composer.

5.3.1.1 Module photovoltaïque sélectionné

On rappelle que, de la même façon qu’un module PV est constitué d’un certain nombre de cellules identiques, un générateur est composé de M_p× Mspanneaux similaires. Afin d’élaborer ce champ PV référent servant de support à la cartographie du productible, nous avons donc sélectionné un module élémentaire au sein de la base de données du logiciel SAM (NREL, 2014), utilisée dans le modèle développé par le SNL et décrit au début de ce chapitre. Ce choix a été guidé par certaines exigences, dont notamment celles privilégiant un panneau :

– composé de cellules au silicium cristallin ; en raison, comme nous l’avons déjà vu dans le cha-pitre 2, de la domination du marché par le silicium, qui représente ainsi 85 % de la production actuelle de cellules PV (Jäger-Waldau, 2012). Par ailleurs, la technologie polycristalline appa-raissant légèrement plus utilisée et possédant un rapport coût/efficacité moindre (Tobías et al., 2003, 2011), c’est celle que nous avons donc privilégiée ;

– possédant une puissance nominale P∗

mp permettant de constituer un générateur de puissance nominale P∗

mpg = 1 kWc, afin de favoriser une description spatiale du productible basée sur l’énergie produite par kWc installé plutôt que par Wc installé ;

– dont la date de mise en circulation sur le marché était la plus récente, afin d’inscrire la carto-graphie dans le contexte technologique de l’industrie photovoltaïque actuelle.

En plus de ces quelques critères spécifiques, nous avons également pris en compte la réalité éco-nomique du terrain, à savoir la forte influence chinoise, notamment en matière de systèmes PV. Ainsi, nous avons opté pour le module STP200-18/Ud du fabricant Suntech Power, dont les panneaux ont déjà été utilisés dans l’électrification d’une école rurale à Djibouti (Ahmed Aye, 2009) ; ce module, lancé sur le marché en 2009, est constitué de cellules polycristallines et possède une puissance no-minale P∗

mp de 200 Wc. Les paramètres de ce panneau, spécifiques au modèle du SNL (conversion photovoltaïque et évaluation de la température), sont présentés dans l’annexe B.1, tandis que la bro-chure commerciale correspondante est donnée en annexe B.2. Dans l’élaboration de la cartographie, nous avons considéré un générateur de puissance nominale P∗

mpg = 1kW c constitué de 5 modules STP200-18/Ud connectés en série.

5.3.1.2 Inclinaison et orientation

L’optimisation du rayonnement incident sur la surface d’un module, et donc de la production pho-tovoltaïque qui en résulte sur une période donnée, dépend de l’orientation et de l’inclinaison de ce dernier ; ici, nous avons déterminé ces deux angles de façon à maximiser le productible sur l’année. Typiquement, la production d’un champ PV est ainsi optimale lorsque celui-ci est orienté vers l’équa-teur (Soulayman, 1991), ce qui représente, dans l’hémisphère nord, un azimut plein sud (Hussein et al., 2004 ; Pavlovi´c et al., 2010 ; Shariah et al., 2002). En matière d’inclinaison, la section 5.2.1 a montré qu’elle dépendait nécessairement de la fraction diffuse et de la part du rayonnement réfléchi par le sol, et donc du climat et de l’albédo de surface. Néanmoins, une valeur communément em-ployée dans l’optimisation annuelle du rayonnement incident est celle de la latitude du lieu

(Gopina-Chapitre 5 : Potentiel de la technologie photovoltaïque dans le cadre de l’électrification décentralisée des populations rurales

than, 1991 ; Shariah et al., 2002), cette dernière apparaissant d’ailleurs tout particulièrement tangible aux faibles latitudes, où se situe notamment Djibouti (Lorenzo, 2003). Par conséquent, nous avons considéré, dans l’élaboration de la cartographie, un système orienté plein sud (γ_m= π) et incliné à la latitude du lieu (β = ϕ).

5.3.2 Taux annuel de dégradation des performances

Afin de retrouver la puissance P_mpg produite par un générateur PV au cours du temps à l’aide de la relation (5.24), il nous fallait évaluer le taux annuel de dégradation τ_d. Une importante littérature portant sur la mesure empirique de ce paramètre a en particulier été répertoriée par Jordan et Kurtz (2013) ; ces derniers ont ainsi montré que le taux de dégradation variait notamment avec les caracté-ristiques climatiques et le type de matériau considérés, l’échantillon analysé présentant au final une valeur médiane de 0,5 %/an. Une valeur dont on peut noter qu’elle est analogue à celle adoptée par Thiaux (2010) pour la modélisation d’un système autonome, ou encore à celle préconisée par Váz-quez et Rey-Stolle (2008), au-delà de laquelle la fiabilité d’un module n’est plus suffisamment élevée pour que le constructeur puisse le garantir sur une période de 25 ans.

En particulier, pour le silicium monocristallin et polycristallin, les taux de dégradation recensés par Jordan et Kurtz (2013) se situent respectivement au niveau médian de 0,36 % et 0,64 % par an dans le cas d’un module, et chutent à 0,23 % et 0,59 % par an dans le cas d’un générateur PV. Ces données propres au silicium cristallin sont également confirmées par l’étude de Ndiaye et al. (2013) qui estime que les pertes sur le long terme doivent se situer entre 0,2 %/an et 1 %/an, ou encore par celle du NREL qui recommande une valeur de 0,5 %/an (Osterwald et al., 2006). Dans le même temps, toutes les études révèlent que ce taux a tendance à s’accroître lorsque les conditions climatiques se rapprochent de celles rencontrées à Djibouti : dans les climats désertiques de Lybie et d’Arizona, ou aride d’Israël, le taux de dégradation pour des modules en silicium cristallin avoisine ainsi constamment 1 %/an (Bogdanski et al., 2010 ; Jordan et Kurtz, 2013).

En conclusion, par volonté de ne pas surestimer la production photovoltaïque réelle, en plus du fait que cette valeur corresponde également aux 80 % garantis après 20 ans par certains constructeurs, nous avons, dans cette thèse, privilégié un taux de dégradation égal à 1 %/an, correspondant ainsi à l’estimation la plus pessimiste.

5.3.3 Cartographie du productible photovoltaïque

De manière analogue aux deux chapitres précédents, nous avons développé une cartographie spa-tiotemporelle de la puissance fournie par un générateur PV à travers le territoire sur la période 2008-2011, en tenant compte de la dégradation des performances du système au cours du temps. Afin d’en extraire une tendance, permettant d’appréhender instantanément le potentiel de la technologie dans l’optique d’une électrification décentralisée de certaines zones rurales, nous avons déterminé la carte annuelle du productible journalier moyen par unité de puissance nominale installée (kWc).

5.3.3.1 Évaluation du productible annuel moyen sur cycle de vie

On détermine l’énergie E_mpg produite par un générateur PV sur une période ∆t donnée (horaire, journalière) de la même façon que l’irradiation à partir du rayonnement, c.-à-d. en effectuant l’inté-grale de la puissance de sortie P_mpgsur la période en question :

5.3 Cartographie du potentiel de production photovoltaïque

E_mpg=

Z

∆tP_mpg (5.54)

Ici, l’énergie retrouvée représente implicitement la production d’un champ PV la première année de sa mise en circulation (t_n= 0) ; en y intégrant la dégradation annuelle des performances vue dans la 5.1.3, l’équation (5.54) devient alors :

Empg(tn) = Z ∆tPmpg(tn) = (1 − τdtn)^Z ∆tPmpg = (1 − τdtn) Empg (5.55)

De manière analogue à l’atlas de l’irradiation solaire, nous avons compilé une base de données spatiotemporelles de l’énergie photovoltaïque pour la période 2008-2011, dont nous avons donc pu extraire une cartographie caractéristique, c.-à-d. moyenne, de la production mensuelle et annuelle. En considérant celle-ci comme l’énergie maximale fournie par le générateur PV lors de sa première année de fonctionnement, nous avons alors pu déterminer le productible moyen sur le cycle de vie t_f du système :

E^tf

mpg=E_mpg(0) + Empg(1) + Empg(2) + ··· + Empg t_f− 1

t_f ^(5.56)

La dégradation des performances au cours du temps étant considérée comme linéaire, il vient alors : E^tf mpg= E_mpg 1 + 1 − τd+ 1 − 2τd+ ··· + 1 − (tf− 1)τd
tf = Empg  1 −^{tf− 1}₂ τ_d  (5.57) 5.3.3.2 Résultats

La FIGURE 5.14 présente la cartographie moyenne du productible photovoltaïque journalier dis-ponible en République de Djibouti, déterminée pour une durée de vie du système égale à 20 ans, celle-ci correspondant en effet à la durée minimale généralement garantie par les constructeurs (cf. section 5.1.3). De plus, le TABLEAU5.3 regroupe les statistiques principales de cette carte, ainsi que celles de la répartition spatiale du productible pour la première année de fonctionnement du système (année 0).

La cartographie de l’énergie journalière produite à l’année 0 indique une moyenne spatiale de 4,95kWh par kWc installé, soit moins de 85 % de l’irradiation solaire globale horizontale estimée dans le chapitre 4. Le pays étant situé à proximité de l’équateur, l’inclinaison très faible des modules qui en résulte implique, par ailleurs, que le rayonnement incident dans le plan des panneaux est sensiblement analogue à celui sur un plan horizontal, avec donc le même type de distribution spatiale.

Chapitre 5 : Potentiel de la technologie photovoltaïque dans le cadre de l’électrification décentralisée des populations rurales

Longitude

Latitude

41.8°E 42.0°E 42.2°E 42.4°E 42.6°E 42.8°E 43.0°E 43.2°E 43.4°E 11.0°N 11.2°N 11.4°N 11.6°N 11.8°N 12.0°N 12.2°N 12.4°N 12.6°N 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0

kWh/kWc.jour

FIGURE 5.14 – Cartographie de l’énergie journalière moyenne (kWh/kWc.jour) produite par un gé-nérateur photovoltaïque sur son cycle de vie (20 ans) en République de Djibouti ; celui-ci est composé de modules au silicium polycristallin orientés plein sud et inclinés à la latitude du lieu.