Des stratégies axées sur le Capex peuvent réduire le LCOE solaire de 20 %

Un groupe de recherche international dirigé par des scientifiques de l’université Hamad Bin Khalifa, au Qatar, a réalisé une analyse systématique des choix de dépenses d’investissement (Capex) pouvant être optimisés de manière stratégique afin de réduire le coût actualisé de l’électricité (LCOE) des centrales photovoltaïques à l’échelle industrielle. L’article intitulé « Revue approfondie des stratégies d’optimisation du LCOE pilotées par le Capex pour les systèmes photovoltaïques de grande taille » a été publié dans la revue Solar Energy. Il est le fruit des travaux de chercheurs de l’université Hamad Bin Khalifa (Qatar), de Texas A&M University et de Texas A&M University at Qatar (États-Unis), ainsi que de Senergy Technical Services et Berbetin (France), de l’université Gazi (Turquie) et du Politecnico di Milano (Italie).

L’équipe a pour cela passé en revue 114 articles académiques évalués par des pairs, ainsi que 41 sources en ligne supplémentaires. Elle conclut que le LCOE peut être réduit jusqu’à 20 % grâce à des stratégies axées sur le Capex, telles que l’optimisation à l’échelle du système, des conceptions intelligentes du balance of system (BOS) et l’utilisation d’outils numériques.

« Le rapport montre clairement que la prochaine vague de recherche photovoltaïque doit être native du LCOE, systémique et validée par le déploiement, a déclaré à pv magazine Veronica Bermudez Benito, auteure de l’étude et membre du cabinet de conseil français Be Renewable Be Technology Innovation (Berbetin). L’industrie n’a plus seulement besoin d’innovations incrémentales sur les composants, mais de recherches intégrées qui transforment directement la conception, le financement, l’exécution et la performance des actifs sur le long terme. Le secteur a besoin d’impacts quantifiés sur les taux d’actualisation, les garanties et les primes d’assurance, et pas uniquement de gains de performance technique ».

Veronica Bermudez souligne que, pour le photovoltaïque de grande taille, ce sont des indicateurs de fiabilité centrés sur la production d’énergie, et non sur le seul rendement, qui sont nécessaires, ces installations étant des actifs conçus pour une durée de vie de 30 ans. « C’est un point critique pour les décisions de financement, d’assurance et de bancabilité, ajoute-t-elle. Les recherches futures doivent aller au-delà du rendement mesuré dans les conditions standards de test (STC), et même au-delà des taux de dégradation génériques, pour se concentrer sur le risque de production, la volatilité du performance ratio (PR) et l’incertitude sur l’énergie produite sur l’ensemble du cycle de vie ».

L’étude identifie plusieurs axes d’optimisation du LCOE liés au Capex. Parmi eux figurent le choix, la configuration et les stratégies de performance des modules photovoltaïques. Cela inclut des domaines de recherche tels que les revêtements de surface, l’angle d’inclinaison, l’espacement, les systèmes de suivi solaire, le ratio DC/AC et la tension des systèmes. Les chercheurs se sont également penchés sur des choix de conception intelligents du BOS, tant sur le plan électrique que structurel.

Dans une section consacrée aux stratégies fondées sur la numérisation, l’équipe a examiné les applications de l’intelligence artificielle (IA), de la modélisation de l’information et des cadres de jumeaux numériques. Elle a également étudié plusieurs approches innovantes, encore insuffisamment commercialisées, mais présentant un fort potentiel de réduction du LCOE des projets photovoltaïques à grande échelle.

« Les solutions émergentes – analytique IA, surveillance avancée, nouvelles méthodes de nettoyage, nouveaux formats de modules – nécessitent des recherches qui répondent explicitement à une question clé : est-ce que cela réduit le risque perçu par les prêteurs et les assureurs ?, explique Veronica Bermudez. Nous savons que l’IA est indispensable pour la maintenance prédictive, mais l’industrie a désormais besoin de l’étape suivante : des modèles hybrides combinant données d’inspection (IR, EL, PL, UVF) et mécanismes physiques de dégradation. Les modèles purement fondés sur les données peinent à être transférables entre différents climats, technologies et portefeuilles. »

Selon la revue menée par le groupe, les gains les plus significatifs sont obtenus de manière récurrente grâce à l’optimisation du suivi solaire, à l’augmentation de la tension des systèmes et aux conceptions avancées du BOS, qui permettent des réductions du LCOE de 5 à 20 %. Les améliorations au niveau des modules et des surfaces, telles que les revêtements ou les modules de grand format, apportent des économies plus modestes mais régulières, de l’ordre de 1 à 5 %. « Les cadres émergents de numérisation et d’optimisation pilotée par l’IA promettent en outre des réductions durables et une stabilité accrue des performances à long terme, renforçant la transition vers un paradigme centré sur les données et l’optimisation systémique pour le déploiement de la prochaine génération de centrales photovoltaïques », ajoutent les chercheurs.

Veronica Bermudez précise enfin que « si la modélisation des données du bâtiment (BIM) et les jumeaux numériques sont identifiés comme des outils à fort impact, l’industrie a désormais besoin de recherches capables de boucler la chaîne entre les hypothèses de conception, la réalité de la construction et les données d’exploitation, en quantifiant les écarts systématiques entre les modèles numériques et le comportement réel sur le terrain, ainsi que leur impact sur le LCOE ».

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