FR 3089669 A1 20200612 FR 1872455 A 20181206 Description Titre de l'invention : Procédé de détermination d'une vitesse de salissure d'une unité de production photovoltaïque Domaine technique [0001] L'invention concerne le domaine des panneaux photovoltaïques. Plus précisément, l'invention traite du problème de la salissure de ces panneaux photovoltaïques au cours du temps, et vise déterminer une vitesse de salissure de panneaux photovoltaïques d'une unité de production photovoltaïque. Technique antérieure [0002] Un panneau photovoltaïque est un générateur électrique en présence de rayonnement solaire, formé de cellules photovoltaïques qui exposées à la lumière produisent de l'électricité grâce à l'effet photovoltaïque. La puissance électrique obtenue est proportionnelle à la puissance lumineuse incidente sur le matériau actif constituant les cellules photovoltaïques, généralement des semi-conducteurs. [0003] La puissance lumineuse incidente est affectée par les conditions météorologiques, mais également par tout obstacle gênant l'arrivée de la lumière sur le matériau actif d'une cellule photovoltaïque. Les principaux obstacles sont les aérosols qui se déposent à la surface d'un panneau photovoltaïque, et qui en opacifiant cette surface, réduisent la puissance lumineuse incidente et donc la puissance électrique générée. On appelle salissure le dépôt de ces aérosols à la surface des panneaux photovoltaïques. Ces aérosols sont principalement constitués de poussières, et ce phénomène est d'autant plus important que les panneaux photovoltaïques sont généralement concentrés dans des zones géographiques présentant un fort ensoleillement, avec peu de précipitations, et donc avec beaucoup de poussières. [0004] Afin de pallier cet inconvénient, des opérations de nettoyages des surfaces des panneaux photovoltaïques peuvent être menées périodiquement. Débarrassés de la salissure les recouvrant, les panneaux photovoltaïques retrouvent une production électrique plus élevée. Toutefois, de telles opérations sont coûteuses, tant en main d'oeuvre qu'en ressource, et par exemple en eau. Si le nettoyage est réalisé alors que les panneaux photovoltaïques ne sont pas très sales, les bénéfices du nettoyage sur la production électrique seront minimes. A l'inverse, si le nettoyage est réalisé trop tardivement, la production électrique des panneaux photovoltaïques aura pâti d'un taux de salissure important. Il convient donc de procéder à ces opérations aux moments les plus opportuns. Il est cependant coûteux et complexe de mesurer directement la quantité de salissure présente à la surface des panneaux, par exemple au moyen de capteurs, avec un résultat dont la précision n'est pas optimale. Une autre difficulté 2 réside dans le fait que des évènements nettoyants peuvent survenir de manière imprévue, et en particulier la pluie, qui peut laver les surfaces des panneaux et en ôter la salissure, de sorte qu'il n'est pas facile d'estimer le taux de salissure des panneaux photovoltaïques. [0005] Un autre problème de la salissure est la prévision de production électrique. En raison de la difficulté de stockage de l'électricité, un producteur d'électricité est soumis à des contraintes de production auxquelles il ne peut déroger. Il doit donc pouvoir prévoir à l'avance la production des différentes sources d'électricité qu'il exploite. Or, la salissure n'est pas constante, et s'accroît avec le temps, sauf en présence d'évènements nettoyants tels que la pluie ou un nettoyage programmé. Il en résulte une impossibilité de prévoir la production électrique à l'avance de manière précise. [0006] -11 a donc été proposé des procédés de détermination d'une vitesse de salissure de panneaux photovoltaïques afin de pouvoir agir en conséquence, par exemple en planifiant des nettoyages ou en permettant d'établir des prévisions de production électrique plus exactes. [0007] Un de ces procédés a été proposé par Michacl G. Dcccglic et al., dans les articles "Quantifying Soiling Loss Directly From PV Yield", IEEE Journal of Photovoltaics, No. 2, mars 2018, 8(2):547-551, "A Scalable Method for Extracting Soiling rates from PV Production Data", NREL/CP-5J00-65763, pages 2061-2065, Juin 2016, IEEE Photovoltaic Special ists Conference, Portland, Oregon, 5-6 Juin 2016, et "Quantifying Year-to-Year Variations in Solar Panel Soiling from PV Energy-Production Data", in 2017 Proc. IEEE 44th Photovoltaic Specialist Conference (PVSC), page 4. Dans cette approche, une métrique de performance journalière est déterminée, représentative d'une quantification de la production énergétique journalière d'un système photovoltaïque. L'évolution chronologique de cette métrique de performance journalière est ensuite utilisée pour détecter les évènements nettoyants, en comparant une médiane glissante de cette métrique de performance journalière avec un seuil fixe, une augmentation brusque de la métrique de performance journalière étant considérée comme indicative d'un évènement nettoyant si elle dépasse le seuil. La pente de la métrique de performance journalière entre deux évènements nettoyants est ensuite déterminée, et à partir de celle-ci, une vitesse de salissure est déduite. [0008] Ce procédé requiert un grand nombre de données, et sa fiabilité dépend de plusieurs points cruciaux difficiles à paramétrer. En particulier, la métrique de performance journalière doit être particulièrement pertinente et raffinée. La métrique de performance journalière proposée PRTCt est corrigée par la température et prend la forme : [0009] 3 IMath.11 P PR TCt= Gi(1- y ( T - T s'Ir)) P src où Psrc est la puissance du panneau dans les conditions de test standard (STC pour l'anglais "Standart Test Conditions"), Gs,c = 1000 W/m2, G, est l'irradiance reçue par le panneau et P, sa puissance de sortie, T la température, Tsic = 25°C, et y un coefficient de température à déterminer (y appartenant à [-oo; +oo]). Il est donc nécessaire de trouver la valeur de coefficients tels que le coefficient de température y du PRTC, et d'utiliser des données issues de tests en laboratoire sous des conditions Psrc, Gstc qui ne reflètent pas des conditions d'utilisation réelles des panneaux photovoltaïques. De même, le seuil fixe à partir duquel est déterminé la survenue d'un évènement nettoyant est également sensible, puisque l'intensité (en termes de salissure retirée et donc d'influence sur la métrique de performance) des évènements nettoyants est variable. [0010] 11 en résulte que les approches proposées jusqu'à présent sont lourdes, complexes à mettre en oeuvre, nécessitent de nombreuses données, et que leur précision dépend de la finesse de leur paramétrage. Exposé de l'invention [0011] La présente invention a pour but de permettre de déterminer une vitesse de salissure de façon précise, sans requérir de nombreuses données précises, sans instrumentation particulière, afin de permettre aisément de planifier des opérations de nettoyage ou de prévoir une production électrique. [0012] A cet effet, il est proposé un procédé de détermination d'une vitesse de salissure, p, de panneaux photovoltaïques d'une unité de production photovoltaïque, dans lequel : - à partir de valeurs d'une grandeur électrique générées par l'unité de production photovoltaïque à une pluralité d'instants d'une série chronologique et de valeurs correspondantes de paramètres météorologiques à ladite pluralité d'instants de la série chronologique, et - à partir d'une relation entre une valeur de la grandeur électrique générée par l'unité de production à un instant, les valeurs prises par les paramètres météorologiques à cet instant, et la survenue d'évènements nettoyants, la relation comprenant plusieurs paramètres relationnels parmi lesquels la vitesse de salissure est considérée comme un paramètre constant d'une décroissance dans le temps de la valeur de la grandeur électrique générée par l'unité de production, la survenue d'un évènement nettoyant étant modélisée par une loi de probabilité faisant intervenir un paramètre relationnel, le procédé comprend la mise en oeuvre d'une pluralité d'itérations comprenant chacune la mise en oeuvre des étapes suivantes : a) des valeurs courantes des paramètres relationnels sont. obtenues comme résultat d'une itération précédente, h) une pluralité de vecteurs représentatifs de la survenue d'évènements nettoyants au cours de la série chronologique sont déterminés par tirage pseudo-aléatoire utilisant la loi de probabilité modélisant la survenue d'un évènement nettoyant par rapport aux valeurs de la grandeur électrique générées par l'unité de production photovoltaïque au cours de la série chronologique, avec les valeurs courantes des paramètres relationnels, c) des valeurs modifiées des paramètres relationnels sont déterminées par la recherche de la maximisation d'une fonction de vraisemblance faisant intervenir les vraisemblances de la pluralité de vecteurs représentatifs de la survenue d'évènements nettoyants au cours de la série chronologique par rapport aux valeurs d'une grandeur électrique générées par l'unité de production photovoltaïque au cours de la série chronologique, lesdites valeurs modifiées des paramètres relationnels devenant les valeurs courantes des paramètres relationnels pour l'itération suivante ; la vitesse de salissure étant déterminée à partir de valeurs de paramètres relationnels résultant d'un ensemble d'itérations. [0013] Le procédé est avantageusement complété par les caractéristiques suivantes, prises seules ou en une quelconque de leur combinaison techniquement possible : - le paramètre relationnel intervenant dans la loi de probabilité modélisant la survenue d'un évènement nettoyant est représentatif d'une moyenne d'une distribution d'intensités de nettoyages des évènements nettoyants, un évènement nettoyant accroissant d'une intensité de nettoyage la valeur de la grandeur électrique générée par l'unité de production ; - l'étape b) de chaque itération comprend la mise en oeuvre d'une méthode de Monte-Carlo par chaînes de Markov pour déterminer la pluralité de vecteurs représentatifs de la survenue d'évènements nettoyants au cours de la série chronologique. - l'étape b) de chaque itération comprend la mise en oeuvre de sous-itérations comprenant les étapes suivantes: b.1) un vecteur proposé représentatif de la survenue d'évènements nettoyants au cours de la série chronologique est déterminé (S21) avec les valeurs courantes des paramètres relationnels par tirage pseudo-aléatoire utilisant la loi de probabilité modélisant la survenue d'un évènement nettoyant, b.2) un rapport de vraisemblance du vecteur proposé est calculé (S22) à partir de la vraisemblance que les valeurs d'un vecteur de valeurs de la grandeur électrique générée par l'unité de production photovoltaïque au cours de la série chronologique soit atteintes avec le vecteur proposé, et de la vraisemblance que les valeurs d'un vecteur de la grandeur électrique générée par l'unité de production photovoltaïque au cours de la série chronologique soit atteinte avec un vecteur courant représentatif de la survenue d'évènements nettoyants au cours de la série chronologique, le vecteur courant résultant d'une initialisation ou d'une itération précédente, 11.3) remplacement ou non du vecteur courant par le vecteur proposé en fonction du rapport dc vraisemblance; - l'étape h.3) comprend : - une détermination d'une variable aléatoire entre 0 et 1, - la comparaison du rapport de vraisemblance avec cette variable aléatoire, - le vecteur courant étant remplacé par le vecteur proposé si le rapport de vraisemblance est supérieur à la variable aléatoire ; - le pas dc temps entre deux instants de la série chronologique est inférieur ou égal à une heure - la relation fait intervenir une fonction paramétrique fo des paramètres météorologiques W , les paramètres de la fonction paramétrique fo faisant partie des paramètres relationnels ; - la grandeur électrique est une puissance électrique P, générée par l'unité de production photovoltaïque à un instant t, et dans la relation, la puissance électrique P, est considérée comme une fonction paramétrique fo des paramètres météorologiques W , avec une prise en compte multiplicative d'une perte par salissure S, : [0014] [Math.2] Pr= fD(W)(1-S,) la perte par salissure S, s'accroissant de la vitesse de salissure g lors d'un pas de temps : [0015] [Math.3] ( 1 - )Si _1 p - la grandeur électrique est une intensité électrique I, générée par l'unité de production photovoltaïque à un instant t, et dans la relation, l'intensité électrique I, est considérée comme une fonction paramétrique fo des paramètres météorologiques W , avec une prise en compte multiplicative d'une perte par salissure S, : [0016] [Math.4] = fiert) (1-St) la perte par salissure St. s'accroissant de la vitesse de salissure g lors d'un pas de temps : 100171 IMath.5l Si = (1- C()Si _1 p - les paramètres météorologiques comprennent : - l'irradiance dans le plan d'un panneau photovoltaïque, et/ou - le cané de l'irracliance dans le plan d'un panneau photovoltaïque, et/ou - la température de l'air, et/ou - la vitesse du vent ; 6 - la relation fait intervenir un bruit gaussien modélisé par une loi de probabilité dont au moins un paramètre fait partie des paramètres relationnels. [0018] L'invention concerne également un produit programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme enregistrées sur support tangible non-transitoire lisible par ordinateur pour l'exécution des étapes du procédé selon l'invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur. Brève description des dessins [0019] L'invention sera mieux comprise, grâce à la description ci-après, qui se rapporte à un exemple de réalisation préféré, donné à titre d'exemple non limitatif et expliqué avec référence aux dessins schématiques annexés, parmi lesquels : [0020] [fig.1] la figure I est un diagramme illustrant schématiquement des étapes de mise en oeuvre du procédé dans un mode de réalisation possible de l'invention ; [0021] [fig.2] la figure 2 est un diagramme illustrant un exemple de convergence des valeurs de la vitesse de salissure obtenues au cours des itérations du procédé dans un mode de réalisation possible de l'invention. Description des modes de réalisation [0022] Le présent procédé exploite une série chronologique de valeurs d'une grandeur électrique générée par l'unité de production photovoltaïque à chaque instant d'une série chronologique, et une série chronologique correspondante de valeurs de paramètres météorologiques W t . De préférence, la série chronologique couvre plusieurs mois, et de préférence plusieurs années. Les valeurs de la grandeur électrique et les valeurs des paramètres météorologiques W t peuvent être des valeurs relevées sur le site où est située l'unité de production photovoltaïque, ou hien être simulées à partir de données similaires, par exemple d'un site voisin, en tenant éventuellement compte des particularités du site d'implantation de l'unité de production photovoltaïque. 100231 La grandeur électrique est de préférence la puissance électrique ou [intensité du courant. D'autres grandeurs électriques peuvent être utilisées, dans la mesure où elles sont représentatives de l'évolution temporelle de la production électrique de l'unité de production photovoltaïque. Dans la mesure où la puissance électrique produite constitue la grandeur électrique la plus utilisée pour gérer une unité de production photovoltaïque, la description qui suit est faite, de manière non limitative, en référence à la puissance électrique en tant que grandeur électrique exploitée. Le passage à une autre grandeur électrique entraîne simplement un changement des valeurs des variables et paramètres utilisés, l'approche restant la même. 100241 Initialement, les séries de données à disposition peuvent ne pas correspondre tempo- 7 rellement, les intervalles de relevé des valeurs des paramètres météorologiques W, et des valeurs de puissance électrique P, pouvant par exemple différer. Il est alors possible de procéder à un recalage pour rendre les deux séries temporellement cohérentes. Il est par exemple possible d'interpoler dcs valeurs temporellement successives pour déterminer une valeur d'un instant correspondant à l'autre série. [0025] Une relation est établie entre une puissance électrique P, générée par l'unité de production à un instant t de la série chronologique, les valeurs prises par les paramètres météorologiques à cet instant t, et la survenue d'évènements nettoyants, la relation faisant intervenir plusieurs paramètres relationnels. [0026] La puissance électrique P, générée par l'unité de production photovoltaïque peut être considérée comme une fonction paramétrique fo des paramètres météorologiques W , avec une prise en compte multiplicative de la perte par salissure S, : [0027] [Math.6] Pt= fe(Wi)(1-51) 100281 De façon similaire, dans le cas où la grandeur électrique est l'intensité du courant, l'intensité électrique I, peut être considérée comme une fonction paramétrique fo des paramètres météorologiques W t , avec une prise en compte multiplicative d'une perte par salissure S, : [0029] [Math.7] it = fe(Wt)( 1_ - St ) Par rapport à la relation précédente, seule la fonction de paramétrique fo est changée. Plus précisément, en raison du lien entre puissance électrique et intensité électrique, la fonction paramétrique f0 n'est changée que par un coefficient multiplicatif correspondant à la tension. On voit donc bien que tous les enseignements donnés ici sont facilement transposables à d'autres grandeurs électriques telles que l'intensité électrique. [0030] De préférence, un bruit, par exemple gaussien, intervient afin de prendre en compte les imperfections de la fonction paramétrique fo des paramètres météorologiques W t : [0031] ]Math.8] -P-fe(Wt)(1-St)(1±Ft) où et est. un bruit, par exemple qui suit une loi normale d'espérance 0 et d'écart-type : [0032] [Math.9] Ft ti N ( 0, a2) 100331 Selon une approximation pratique, la fonction paramétrique fo des paramètres météo- rologiques W t peut être approximée par une combinaison linéaire des valeurs prises par les paramètres météorologiques à chaque instant t. : 8 [0034] [Math.10] fo ( Wi)== Wr Gti't. ,1 .1 Où W,'; est la valeur prise par le Fm-h:paramètre météorologique, et 0; est la pondération s'appliquant à ce tilc paramètre météorologique. De préférence, le nombre de paramètres météorologiques pris en compte sont compris entre deux et dix, et de préférence entre trois et six. Le vecteur pondération O a la même dimension que le vecteur W , des paramètres météorologiques. Les paramètres météorologiques peuvent par exemple être : - l'irradiance dans le plan d'un panneau photovoltaïque, - le cané de l'irracliance dans le plan d'un panneau photovoltaïque, - la température de l'air, - la vitesse du vent. [0035] La perte par salissure S, croît lentement, en l'absence d'évènements nettoyants, selon une vitesse de salissure notée n, correspondant à l'accroissement de la perte par salissure à chaque pas de temps. La vitesse dc salissure cst donc considérée comme un paramètre constant d'une décroissance dans 1c temps de la puissance électrique générée par l'unité de production. La perte par salissure S, est ici considérée dans un intervalle [, I]. Lors dc la survenue d'un évènement nettoyant C, typiquement de la pluie ou une opération de nettoyage, la perte par salissure S, décroît soudainement. La perte par salissure S, peut ainsi être modélisée par : [0036] ]Math.11] St- -C )St + p avec So=0. [0037] L'intensité de nettoyage (i.e. l'influence sur la perte par salissure S,) d'un évènement nettoyant est variable. La plupart du temps, l'intensité des nettoyages est nulle, en l'absence d'évènement nettoyant significatif. La perte par salissure S, progresse donc. Parfois un évènement nettoyant à lieu, avec une certaine intensité. Cette intensité est typiquement exprimée entre 0 et 1 comme la perte par salissure, puisque l'intensité de nettoyage impacte directement la perte par salissure, et donc la puissance électrique générée par l'unité de production. Plus précisément, un évènement nettoyant accroît d'une intensité de nettoyage la puissance électrique générée par l'unité de production. [0038] La probabilité de survenue de l'évènement nettoyant C, peut être exprimée par un paramètre q, et l'intensité du nettoyage peut suivre une distribution D. La valeur du paramètre q est donc la moyenne de la distribution de l'intensité du nettoyage des évènements nettoyants. Il est possible de modéliser la survenue des évènements nettoyants C au moyen d'un produit d'une distribution de Bernoulli B de moyenne q (q compris dans JO, 1]) par une distribution D : 9 [0039] [Math.12] Cf ,B(q).D [0040] En effet, la loi de Bernoulli B est la loi de la variable aléatoire qui code le résultat d'une épreuve qui n'admet que deux issues : I pour la survenue de l'évènement nettoyant, et 0 pour l'absence de survenue de l'évènement nettoyant. Il est à noter que q est très petit devant I (q« 1), typiquement q