Surveillance de la poussière photovoltaïque par onduleur : méthode économique et précise

Une innovation majeure dans le domaine de l’énergie solaire vient d’être développée par des chercheurs chinois : une technique de surveillance de l’accumulation de poussière qui utilise exclusivement le matériel existant des onduleurs, sans nécessiter de capteurs supplémentaires ni de connexion Internet. Cette approche révolutionnaire promet de réduire significativement les coûts de maintenance des installations photovoltaïques tout en maintenant une précision remarquable de plus de 96%.

Le défi de la maintenance des panneaux solaires

L’accumulation de poussière sur les panneaux photovoltaïques représente un enjeu crucial pour la performance des installations solaires. Selon une étude du National Renewable Energy Laboratory, la salissure des panneaux peut réduire la production d’énergie de 7% à 4% en moyenne, avec des pertes pouvant atteindre 50% dans les régions arides. Pour les systèmes photovoltaïques distribués générant des revenus modestes, les solutions de surveillance traditionnelles augmentent considérablement l’investissement initial et prolongent les délais d’amortissement.

Fonctionnement de la nouvelle méthode

La technique repose sur l’exploitation des données déjà collectées par les onduleurs, éliminant ainsi le besoin d’équipements supplémentaires. Le système analyse le fonctionnement de plusieurs panneaux dans une même zone locale, permettant de distinguer précisément les états d’accumulation de poussière à partir des données opérationnelles standard.

Processus de collecte et traitement des données

Les onduleurs collectent et filtrent les données pertinentes, qui sont ensuite compressées grâce à un schéma amélioré de codage différentiel appliqué à la tension, au courant et à leurs durées respectives. Cette approche optimise l’utilisation des ressources existantes sans surcharger le système.

Intelligence artificielle et algorithmes

Un modèle d’intelligence artificielle de type GRU (Gated Recurrent Unit) extrait les caractéristiques et identifie les motifs, tandis qu’un algorithme K-means semi-supervisé classe les données en deux catégories : « propres » et « poussiéreux ». L’article publié dans Solar Energy détaille le processus complet.

Validation expérimentale et résultats

Pour évaluer l’efficacité du système, les chercheurs ont testé trois configurations différentes d’installations photovoltaïques en conditions réelles :

• Groupe 1 : Panneaux polycristallins de 230 W, installation de 7 ans, puissance totale de 2,9 kW
• Groupe 2 : Panneaux polycristallins de 275 W, installation de 8 ans, puissance totale de 4,9 kW
• Groupe 3 : Panneaux monocristallins de 135 W, installation de 2 ans, puissance totale de 1,6 kW

Les tests ont été conduits sur 12 jours dans diverses conditions météorologiques (ensoleillées, nuageuses et couvertes), avec des scénarios d’accumulation de poussière simulés à l’aide de films plastiques ayant différents taux de transmission lumineuse.

Performance et précision du système

Sur les 302 400 points de données collectés initialement, 4 139 ont été retenus après filtrage. Le système a démontré une précision impressionnante de 96,5%, performance légèrement inférieure mais comparable aux approches cloud-edge collaboratives (98%), tout en étant considérablement plus économique et accessible.

Avantages pour l’industrie photovoltaïque

Cette innovation représente une avancée significative pour les propriétaires d’installations photovoltaïques distribuées. L’approche permet une surveillance continue de l’accumulation de poussière avec une complexité opérationnelle réduite et une grande précision, ce qui diminue les coûts de maintenance et améliore la rentabilité des installations. Pour en savoir plus sur les bonnes pratiques en maintenance photovoltaïque, consultez le Programme de systèmes d’alimentation énergétique photovoltaïque de l’AIE.

Perspectives d’avenir

Cette technologie ouvre la voie à des systèmes de maintenance préventive plus accessibles et économiques pour les petites et moyennes installations photovoltaïques. L’adaptabilité de la méthode à différents types de panneaux et configurations démontre son potentiel pour une adoption à large échelle dans l’industrie solaire mondiale.