Dans de nombreux projets photovoltaïques, l'évaluation des performances ne peut s'appuyer sur une seule estimation déterministe. Les résultats sont plutôt exprimés en termes de probabilités de dépassement qui quantifient la probabilité d'atteindre ou de dépasser un niveau de performance donné.
Des indicateurs tels que P50 ou P90 sont couramment utilisés dans les évaluations du rendement énergétique et les évaluations financières pour caractériser le risque. Ces indicateurs sont au cœur des analyses de bancabilité, des discussions contractuelles et des décisions d'investissement.
LuSim prend en charge l'analyse des probabilités de dépassement en quantifiant et en propageant explicitement les incertitudes tout au long de la chaîne de modélisation photovoltaïque, plutôt que de s'appuyer sur des marges génériques ou des pourcentages d'incertitude fixes.
L'analyse des dépassements dans LuSim est strictement séparée de l'optimisation de la conception. Elle est réalisée pour une configuration de référence définie, correspondant à une disposition et à une géométrie spécifiques du système, ainsi qu'à un ensemble d'hypothèses de fonctionnement.
L'objectif n'est pas d'explorer d'autres conceptions, mais de quantifier l'incertitude résiduelle associée à la conception choisie. Cette incertitude reflète les limites des données, les hypothèses de modélisation, la variabilité de l'environnement et le comportement du système qui ne peuvent être entièrement résolus au stade de la conception.
Cette distinction garantit que les probabilités de dépassement représentent des niveaux de risque et de confiance, et non une variabilité délibérée de la conception.
LuSim adopte une vision systémique du rendement de l'énergie photovoltaïque, où la conversion de la ressource solaire en électricité est représentée comme une séquence de gains et de pertes. Chaque étape de cette chaîne de modélisation introduit à la fois une contribution déterministe et une incertitude associée.
Les sources d'incertitude peuvent inclure l'évaluation de la ressource solaire, la transposition de l'irradiation, l'ombrage et l'inadéquation, l'encrassement, la performance des modules et des onduleurs, la disponibilité du système et la dégradation à long terme. L'importance relative et la maturité de ces sources varient en fonction de la technologie, des conditions du site et de la phase du projet.
En rendant les sources d'incertitude explicites et traçables, LuSim évite de traiter l'incertitude comme une correction unique et agrégée et lie plutôt les limites de confiance à des hypothèses physiques et de modélisation identifiables.
Les probabilités de dépassement nécessitent la propagation des incertitudes à travers toute la chaîne de modélisation financière et de rendement énergétique photovoltaïque.
LuSim prend en charge plusieurs stratégies de propagation de l'incertitude en fonction du contexte et des informations disponibles. Il s'agit notamment d'approximations gaussiennes pour les incertitudes faibles et de bon comportement, d'approches basées sur la convolution pour les distributions asymétriques ou limitées, et de l'échantillonnage de Monte Carlo lorsque les corrélations ou les non-linéarités sont significatives.
Le choix de la méthode de propagation fait partie du compromis de modélisation, équilibrant la précision, la transparence et l'effort de calcul. Il est important de noter que les distributions résultantes sont toujours ancrées dans la même configuration de référence.
LuSim permet de calculer les probabilités de dépassement pour les indicateurs liés à l'énergie, tels que le rendement énergétique annuel ou l'énergie livrée.
En analysant les distributions de sortie qui en résultent, des valeurs telles que P50 ou P90 peuvent être extraites directement. Ces valeurs reflètent l'incertitude liée à la géométrie spécifique du site, à la complexité de l'ombrage et aux hypothèses de modélisation plutôt qu'aux moyennes génériques de l'industrie.
Cette approche améliore la crédibilité et l'interprétabilité des mesures de dépassement basées sur l'énergie dans les projets photovoltaïques complexes.
Les probabilités de dépassement peuvent également être appliquées aux indicateurs de performance financière dérivés de la configuration de référence.
LuSim prend en charge l'analyse des dépassements pour des quantités telles que le chiffre d'affaires, la valeur actuelle nette, le taux de rendement interne ou le coût nivelé de l'énergie. Ces indicateurs sont calculés de manière cohérente pour chaque résultat simulé en utilisant les mêmes hypothèses financières.
Cela permet d'évaluer le risque financier comme une conséquence directe de l'incertitude technique et de l'incertitude liée à la modélisation, plutôt que comme un ajustement distinct ou purement financier.
Les niveaux d'incertitude ne sont pas statiques tout au long de la durée de vie d'un projet photovoltaïque. Dans la phase de pré-construction, les probabilités de dépassement reflètent des informations limitées et des hypothèses prudentes. Pendant l'exploitation, les données de surveillance et les diagnostics peuvent réduire certaines composantes de l'incertitude tout en en révélant d'autres.
LuSim est conçu pour soutenir cette évolution en permettant d'affiner les hypothèses d'incertitude au fur et à mesure que de meilleures données sont disponibles. Il est ainsi possible de réexaminer les mesures de dépassement au fil du temps et de distinguer les sources d'incertitude réductibles et irréductibles.
Les probabilités de dépassement produites par LuSim sont destinées à soutenir une évaluation des risques éclairée et une prise de décision transparente.
En fondant la quantification de l'incertitude sur une modélisation physique détaillée et des hypothèses traçables, LuSim fournit des mesures de dépassement qui sont cohérentes avec la complexité réelle du système photovoltaïque évalué.
Cette approche est particulièrement pertinente pour les projets où les effets liés à la géométrie, les configurations innovantes ou les environnements atypiques rendent insuffisants les traitements simplifiés de l'incertitude.
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