Améliorer les algorithmes pour favoriser l’acceptation des projets solaires

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D’après pv magazine International

Un groupe de scientifiques de l’Université d’État du Kansas et de l’Université Cornell, aux États-Unis, propose d’améliorer les outils existants d’aide à la décision multicritères utilisés pour le développement et la construction de centrales photovoltaïques à grande échelle en y intégrant des paramètres socio-démographiques et socio-économiques.

Dans une étude intitulée « Integrating social considerations in multicriteria decision analysis for utility-scale solar photovoltaic siting » et publiée dans Applied Energy, ils ont étudié les méthodologies existantes d’analyse de décision multicritères (MCDA-SIG) et ont constaté que toutes sont basées exclusivement sur des considérations technico-économiques quant au coût du projet et à la croissance attendue en termes de demande d’électricité. Ils ont pour cela identifié quatre algorithmes MCDA couplés au SIG, utilisés seuls ou en combinaison : Processus d’Analyse Hiérarchique (AHP), la Technique pour l’Ordre de Préférence par similarité de Solution Idéale (TOPSIS), l’ELimination Et Choix Traduisant la REalité (ELECTRE) et enfin, la combinaison linéaire pondérée (WLC).

Il en résulte que les trois facteurs les plus importants utilisés dans les critères de décision lors de la planification d’un projet sont le rayonnement solaire, la distance du transformateur électrique et la pente du terrain. Les espaces protégés, les restrictions réglementaires, ainsi que la présence de terres agricoles, de cours d’eau et de zones humides interviennent comme des critères d’exclusion.

Bien que ces techniques soient efficaces pour déterminer la rentabilité économique et les exigences techniques d’un projet de parc solaire, elles prennent mal en compte le potentiel rejet par les communautés locales, un phénomène connu sous le nom de NIMBY (Not In My BackYard, pas dans mon arrière-cour). Et ce, en raison du manque de facteurs socio-démographiques et socio-économiques dans leurs modèles respectifs.

Toutefois, les scientifiques soulignent qu’en dépit des efforts récents déployés pour intégrer la dynamique sociale dans les modélisations, il reste difficile de comprendre dans quelle mesure l’intégration proactive de ces variables pourrait aider à atténuer l’opposition du public lors de la chaîne de prise de décision.

De plus, une opposition publique potentielle identifiée ne doit pas systématiquement conduire à écarter la zone considérée. Au contraire, ces variables peuvent aider à identifier plus tôt les possibles oppositions et à mieux les prendre en compte dans la manière d’engager le dialogue. Cela pourrait aider les développeurs de projets solaires à mieux comprendre les mécanismes d’oppositions.

De fait, l’équipe de recherche souhaite dans le cadre de ses recherches futures analyser plus en détail les lacunes de l’approche SIG-MCDA lorsqu’elle est utilisée isolément, et tester l’outil analytique dans le cadre d’un processus d’implantation interactif.

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