Modéliser la production PV
en situation agricole
Le projet AgriPV-ER vise à améliorer la connaissance des impacts réciproques des productions simultanées photovoltaïque et agricole sur une même parcelle, en accordant une attention particulière à l’impact sur les plantes. En particulier il cherche à améliorer la modélisation d’une installation photovoltaïque en prenant en compte l’impact des cultures sur la production d’électricité, en produisant les cartes d’éclairement reçues par les cultures pour optimiser la localisation des capteurs d’éclairement et en cherchant une commande de la position des modules permettant d’assurer un compromis optimal entre production agricole et production photovoltaïque.
Par Moira I. Torres Aguilar, post-doctorante au GeePs et membre du projet AgriPV-ER.
L’amélioration rapide de la technologie photovoltaïque (PV) a permis un déploiement accéléré et une baisse du coût des modules PV au cours des 20 dernières années, entraînant une forte augmentation de la capacité installée mondiale. De plus, les progrès technologiques ont non seulement permis d’améliorer le rendement des cellules solaires, mais aussi de capter de l’énergie sur les deux faces de la cellule (bifaciale) plutôt qu’uniquement sur la face avant (monofaciale).
Pour évaluer correctement la viabilité des projets solaires et accélérer l’intégration du photovoltaïque dans les réseaux électriques, il est nécessaire d’estimer et de prévoir avec précision la puissance photovoltaïque produite en un lieu et à un moment donné. À cette fin, des modèles photovoltaïques de complexité variable simulent le fonctionnement des modules en conditions réelles, en tenant compte de différentes variables physiques et météorologiques, dont les plus importantes sont l’éclairement incident sur les deux faces de la cellule bifaciale, la température du module, le spectre solaire, etc.
Pour modéliser l’éclairement incident, les modèles de haute précision utilisent souvent le tir de rayons, une méthode de simulation précise qui consiste à suivre le trajet des rayons lumineux individuels entre le ciel et la surface des cellules solaires, en tenant compte de leurs interactions avec l’environnement. C’est une méthode de Monte-Carlo qui nécessite le tirage au hasard de millions de trajets optiques. L’un de ses inconvénients est son coût de calcul élevé. À l’inverse, le modèle à facteurs de forme peut sacrifier une certaine précision en calculant les facteurs de forme entre toutes les surfaces, aux approximations géométriques 2D des modules PV près. Son coût de calcul est bien moindre, ce qui le rend adapté à la plupart des analyses. Malgré sa moindre complexité, certaines variables clés, comme le coefficient de réflexion du sol (albédo), peuvent être ajustées avec précision, permettant ainsi son utilisation pour la modélisation d’installations agrivoltaïques bifaciales.
© Energy 4 Climate – SIRTA
L’agrivoltaïsme
En situation de changement climatique global et de croissance rapide de la population humaine l’agrivoltaïsme s’avère une solution potentielle au besoin croissant d’utiliser les terres arables pour la production alimentaire et la production d’électricité. En effet, il peut présenter des avantages réciproques au sein du nexus eau-énergie-alimentation : protection thermique des cultures, réduction de la consommation d’eau grâce à une évapotranspiration diminuée et répartition optimisée du rayonnement solaire sur les cultures. Coté photovoltaïque, la présence de cultures crée un microclimat sous les modules, favorisant un refroidissement par convection qui abaisse la température des modules PV et améliore ainsi le rendement électrique.
Il existe différentes architectures d’installation PV sur un champ agricole qui peuvent être associées à une grande variété de cultures en fonction du climat local afin d’optimiser la double utilisation des terres. L’objectif est d’avoir une production double avec un impact négatif minime ou même un impact positif sur les cultures. Par exemple, lorsque des cultures poussent entre et sous les rangées de modules PV transparents, elles peuvent capter le rayonnement solaire non absorbé qui les traverse, bénéficier de l’ombrage et être protégées des aléas climatiques tels que le fort ensoleillement, la chaleur, la sécheresse et la grêle.
Bien que le blé soit l’une des cultures les plus étudiées, il existe plusieurs autres exemples tels que la luzerne, les tomates, la laitue et divers fruits et légumes, entre autres.
Impact de l’agrivoltaïsme sur la production photovoltaïque
Les modules PV monofaciaux ont longtemps dominé le marché. Cependant, la technologie bifaciale s’est progressivement imposée au cours de la dernière décennie, avec une part de marché projetée à 95 % en 2035, grâce à leur rendement énergétique accru et à leur adaptabilité à différents climats, orientations et applications. La capacité de produire de l’énergie sur les deux faces des modules, et non plus sur une seule, leur permet de tirer parti du rayonnement direct et diffus réfléchi à la fois par le sol et par les modules adjacents.
C’est là que la présence des cultures intervient. La quantité d’éclairement réfléchi par une surface dépend de son albédo. Ce coefficient varie entre une surface totalement absorbante (0) et une surface totalement réfléchissante (1). Pour l’herbe ou les cultures agricoles, on observe généralement un coefficient compris entre 0,2 et 0,25, tandis que pour un sol nu, il est proche de 0,17. Le graphique de la page suivante illustre la variation de l’albédo journalier d’une installation agrivoltaïque influencé par la présence et de la croissance de la culture, ici la luzerne. Lorsque le sol est nu, l’albédo est à son niveau le plus bas et, vers le milieu du cycle, il atteint sa valeur maximale en raison de l’abondance de surfaces réfléchissantes. Cette installation bifaciale avec trackers solaires mono-axiaux est orientée nord-sud et se situe sur le Site Instrumental de recherche pour télédétection (SIRTA), sur le campus de l’École Polytechnique en Palaiseau, France.
Modélisation de l’éclairement et production photovoltaïque en tenant compte de la présence de cultures
Les travaux menés par Moira Torres Aguilar, post-doctorante au GeePs, sont axés sur l’estimation de la puissance de sortie d’une installation agrivoltaïque en tenant compte à la fois des mesures sur site et des valeurs modélisées de l’irradiance et de la température des modules PV pour des périodes en position horizontale et en suivi solaire. L’amélioration de la modélisation qu’elle propose consiste à prendre en compte la croissance des plantes par l’intermédiaire d’un albédo variable, comme illustré sur le graphique ci-contre, et ainsi l’éclairement calculé au niveau de la face arrière des modules sera plus juste. Cela permettra ainsi une modélisation plus précise de la production photovoltaïque.
Les premiers résultats ont montré une amélioration non uniforme de l’erreur de biais moyenne pouvant atteindre 3 % en fonction de la position des modules et des conditions atmosphériques (ensoleillé ou nuageux). L’amélioration de la précision du modèle est légèrement plus importante pour la position horizontale, car le module PV peut absorber une plus grande partie de l’éclairement réfléchi sur sa face arrière, et pour les conditions nuageuses en raison d’une distribution plus homogène de l’éclairement. De plus, la prise en compte d’un albédo variable conduit à des résultats comparables à ceux obtenus à partir de mesures d’éclairement in situ, un aspect important compte tenu du manque de telles mesures dans certaines régions du monde.
Parallèlement, Kylian Minck, doctorant au GeePs, a développé un environnement de travail Python nommé Agricast qui a pour objectif de permettre la simulation de l’ensemble de l’installation agrivoltaïque via la création de classes représentatives de chacune des parties de l’installation (parcelle, structure PV, ciel, etc.), et aussi l’analyse des résultats de simulation et leur utilisation pour l’optimisation des performances. Certaines applications incluent une commande permettant de faire un bon compromis entre production agricole et production photovoltaïque. Il est également possible d’obtenir les cartes d’éclairement afin de déterminer des zones à éclairement similaire, et ainsi positionner des capteurs météorologiques dans des agrégats différents.
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