D’après pv magazine International
Des chercheurs de l’Université de York ont réalisé une analyse électroluminescente (EL) de 85 000 modules PV sur 167 installations au Royaume-Uni, sur une période de 9 ans. Ils ont observé la présence accrue de fissures complexes ainsi que de fissures au niveau des rubans d’interconnexion dans les installations récentes. Les conclusions de cette étude ont été publiées dans Renewable Energy dans l’article « Broad-Scale Electroluminescence Analysis of 5 Million+ Photovoltaic Cells for Defect Detection and Degrada-tion Assessment ».
Les scientifiques expliquent que l’aspect innovant de leur approche réside dans le recours au test EL exclusivement en conditions nocturnes, qui selon eux améliore la clarté et la résolution de l’image et permet de détecter les défauts avec plus de précision. Ils ont également ajouté une analyse de la dégradation au fil du temps entre 2015 et 2023, laquelle apporterait des informations « sans précédent » sur la performance et l’évolution de la dégradation des systèmes PV sur le long terme.
Le groupe de scientifiques a classé les défauts en différentes catégories : fissures linéaires, fissures complexes, fissures au niveau des rubans d’interconnexion, et dégradation induite par le potentiel (PID). À l’aide d’appareils photos numériques EL, ils ont pris des images en haute résolution des modules PV. « Afin de faciliter le traitement des images EL, le module PV a été relié à une source d’alimentation énergétique générant un courant de polarisation, expliquent-ils. Ce dispositif est indispensable pour obtenir l’effet électroluminescent dans les modules solaires, et ainsi révéler les défauts sur les images. »
Les universitaires déclarent que ce dispositif permet de minimiser les interférences dues à la lumière ambiante, d’augmenter la résolution et le contraste des images, d’améliorer la sensibilité à l’électroluminescence, d’obtenir des conditions constantes, de réduire le stress thermique sur l’équipement et de réunir les conditions optimales pour l’induction du courant.
Image : University of York, Renewable Energy, Common License CC BY 4.0
Légende: Emplacement des installations PV étudiées
Les modules solaires testés fonctionnaient sur le terrain depuis 2 à 9 ans ; 41 000 d’entre eux présentaient 72 cellules et les autres 60 cellules. Au total, 5 592 000 cellules solaires ont été testées. « Nous n’avons pas recueilli les courbes I-V de l’ensemble des 85 000 modules PV en raison des coûts élevés qu’aurait nécessité une collecte de données de cette ampleur », précisent les universitaires.
L’analyse EL a montré la présence accrue de fissures au niveau des rubans d’interconnexion, qui se produit aux extrémités des cellules solaires ou près de celles-ci, en particulier là où la cellule est soudée au ruban. Ces défauts sont souvent dus au stress subi au moment de la fabrication, à l’expansion thermique ou aux stress causés par des charges mécaniques.
« L’une des observations les plus notables concerne l’augmentation spectaculaire des fissures au niveau des rubans d’interconnexion dans les systèmes PV installés après 2022, soulignent les chercheurs. Ces défaillances, qui détériorent de manière significative les performances du module, sont passées de 7,89 % dans les installations antérieures à 28,23 % dans les plus récentes. Cette tendance laisse penser que les techniques de fabrication ou d’installation plus récentes pourraient induire des stress mécaniques entraînant ce type de défaut. »
Toutefois, l’analyse montre également que les taux de dégradation des systèmes PV restent en-deçà de 1 % par an, la majorité des systèmes PV conservant, selon les prévisions, plus de 80 % de leurs performances d’origine au bout de 25 ans de fonctionnement. « Cela met en évidence la pérennité des systèmes PV sur le long terme, même s’ils enregistrent une baisse progressive en termes de rendement. »
Les conclusions de cette étude ont été publiées dans Renewable Energy dans l’article « Broad-Scale Electroluminescence Analysis of 5 Million+ Photovoltaic Cells for Defect Detection and Degradation Assessment ».
Pour l’avenir, les chercheurs ont fait part de leur souhait d’élargir le jeu de données, d’intégrer des techniques avancées d’apprentissage automatique et d’étudier la variabilité régionale des taux de dégradation du PV, mais aussi de développer des améliorations en termes de stratégies de suivi, de modèles de prévision et de pratiques de maintenance ciblées
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Très instructif