Les performances des systèmes photovoltaïques sont rarement régies par un seul paramètre de conception. Dans de nombreux projets, le rendement énergétique, les pertes et les performances économiques dépendent de combinaisons de variables interactives telles que la géométrie, l'espacement, la hauteur, l'orientation, les propriétés du sol, la stratégie de suivi, la capacité de stockage et le milieu environnant.
Dans les systèmes photovoltaïques complexes, ces interactions ne peuvent pas être saisies de manière fiable par des contrôles de sensibilité isolés ou des simulations déterministes uniques. L'optimisation multiparamétrique est donc nécessaire pour explorer systématiquement les espaces de conception et comprendre comment les choix techniques se traduisent en résultats énergétiques et financiers.
LuSim a été développé pour soutenir ce type d'analyse dans un cadre de modélisation 3D cohérent qui relie la modélisation physique aux indicateurs de performance économique.
LuSim permet une optimisation multiparamétrique grâce à des simulations par lots qui évaluent des familles de configurations dans des hypothèses physiques et des conditions limites identiques.
Multiple parameters can be varied simultaneously using structured grids, targeted scenarios, or exploratory combinations. Each configuration is simulated using the same 3D representation of geometry, shading, irradiance exchange, and system losses, ensuring that differences in results are attributable to design choices rather than modelling inconsistencies.
Cette approche permet d'explorer efficacement de vastes espaces de conception tout en maintenant une cohérence physique entre les simulations.
Meaningful optimisation requires strict consistency across all evaluated scenarios. In LuSim, every configuration within a batch simulation relies on the same underlying modelling approach for irradiance, shading, and PV energy yield.
L'ombrage de l'irradiation directe est évalué par la visibilité géométrique, tandis que les composantes diffuses et réfléchies sont traitées à l'aide de facteurs de vue 3D à haute résolution spatiale. Les performances électriques et les pertes sont calculées à l'aide de modèles photovoltaïques validés et appliqués de manière cohérente à tous les scénarios.
This ensures that technical and economic comparisons remain physically meaningful, even when multiple parameters vary simultaneously.
L'optimisation multiparamétrique dans LuSim ne se limite pas à la maximisation de la production annuelle d'énergie. Les indicateurs de performance financière peuvent être explicitement intégrés en tant qu'objectifs d'optimisation.
Des indicateurs clés tels que le coût nivelé de l'énergie, le taux de rendement interne et la valeur actuelle nette peuvent être calculés pour chaque configuration simulée sur la base des résultats du rendement énergétique, des hypothèses de coûts et des paramètres financiers.
Cela permet aux exercices d'optimisation de viser la rentabilité plutôt que la seule production d'énergie. Dans de nombreux cas, la configuration qui maximise la production annuelle n'est pas celle qui maximise la valeur économique. LuSim rend ces compromis explicites en reliant les résultats de la simulation technique à l'évaluation financière.
LuSim supports optimisation studies that account for temporal electricity price signals rather than relying solely on annual energy totals.
By combining time-resolved PV production profiles with spot market prices or other price structures, simulations can be used to evaluate revenue rather than energy alone. This enables the exploration of design and operational choices that favour production during high-price periods, even if total annual yield is reduced.
Such analyses are particularly relevant in markets with high price volatility or increasing penetration of variable renewable energy.
Multiparameter optimisation can include battery energy storage systems and their operational strategies.
LuSim can be used to evaluate combinations of PV system design, storage capacity, and control strategies such as self-consumption maximisation, peak shaving, price arbitrage, or grid support. By simulating PV production, storage behaviour, and electricity prices together, optimisation studies assess how storage influences energy flows, revenues, and financial performance.
This allows questions related to storage sizing, operation, and economic value to be addressed within the same modelling framework as PV system optimisation.
Multiparameter optimisation is not limited to identifying a single optimal configuration. In practice, it is often more important to understand sensitivities and trade-offs between competing objectives.
LuSim supports the identification of parameters that have the strongest influence on energy yield, financial performance, risk exposure, and robustness to uncertainty. It also enables analysis of trade-offs such as capital expenditure versus operational flexibility, energy maximisation versus revenue maximisation, or system complexity versus economic return.
This information supports informed design decisions, particularly in projects constrained by regulatory, financial, or site-specific factors.
By exploring plausible ranges of design parameters, operating strategies, and price assumptions, multiparameter optimisation in LuSim provides a natural foundation for uncertainty and exceedance analysis.
The outputs of batch simulations can be used directly to derive distributions of energy, revenue, and financial indicators based on physically and economically meaningful scenarios. This ensures that exceedance metrics reflect real design and market variability rather than abstract statistical assumptions.
Rather than prescribing a single optimal solution, LuSim supports structured decision-making by clarifying trade-offs, sensitivities, and risks. This makes it particularly well suited to early-stage design, feasibility studies, and comparative assessments, where understanding the decision space is more valuable than converging prematurely on a single configuration.
English English 
French
Spanish
German
