Présentation

Contexte

La France, en accord avec la Programmation Pluriannuelle de l’Énergie, vise 40 % d'énergies renouvelables électriques d'ici 2030. Cela nécessite une augmentation de la capacité de production et d'installation des modules photovoltaïques.

Le groupe de recherche DIA-SOLAIRE-Solaire vise à développer des approches intégrées de diagnostic et de pronostic pour les centrales photovoltaïques, combinant des modèles physiques et des données, tout en utilisant des méthodes statistiques et d'apprentissage. Son objectif est de prolonger la durée de vie des centrales photovoltaïques et d'optimiser leur performance énergétique. 

L'augmentation de la capacité des centrales photovoltaïques (PV) nécessite une production et une installation rapides de modules PV, mais de nombreux dysfonctionnements augmentent les coûts de maintenance. Les conditions d'exploitation normales et futures ajoutent des incertitudes, compliquant la garantie de performance. Les attentes en matière de performance énergétique sont élevées. Il est donc nécessaire de développer des outils pour diagnostiquer et pronostiquer les problèmes afin d'assurer une production d'énergie maîtrisée. 

Le consortium DIA-SOLAIRE collabore avec des exploitants pour surmonter les défis scientifiques et techniques identifiés.

DIA-SOLAIRE est soutenu financièrement par l’Agence Nationale de Recherche (ANR) depuis février 2025.

Objectifs de DIA-SOLAIRE 

Les outils qui seront développés dans le cadre de DIA-SOLAIRE pourront indéniablement apporter un bénéfice dans l’optimisation du fonctionnement d’une centrale photovoltaïque, et ainsi contribuer à la transition énergétique et écologique actuelle. Il permettra de faire fonctionner les installations photovoltaïques au plus près du productible (quantité d’électricité théoriquement produite en fonction de sa localisation).

La contribution de DIA-SOLAIRE vise à relever les défis suivants :

•  répondre aux enjeux liés à l’augmentation de la capacité de production des centrales photovoltaïques,
•  maintenir en vie les panneaux PV et augmenter leur durée de vie en tenant compte les facteurs techniques, humains et environnementaux,
•  remédier aux dysfonctionnements de plus en plus fréquents des centrales PV et limiter les coûts de maintenance associés,
•  accompagner les exploitants et les services de maintenance dans la gestion et le recyclage de leurs équipements usagés.

Les retombées attendues peuvent être résumées ainsi :

•  Développement d'outils basés sur l'IA pour le diagnostic et le pronostic des centrales photovoltaïques, assurant leur maintien en condition opérationnelle. Validation des méthodes d'apprentissage pour estimer en temps réel l'état de santé des composants, qu'ils soient anciens ou nouveaux.
•  Mise en place de signatures de défauts et d'indicateurs de santé spécifiques aux centrales photovoltaïques.
•  Amélioration de la connaissance des dysfonctionnements des composants des centrales PV.
•  Élaboration de recommandations pour les pratiques de maintenance des centrales PV.
•  Optimisation ou réduction du LCOE (Levelized Cost of Energy), et par conséquent, des coûts d'exploitation et de maintenance.

Description des missions

• WP1 - Pilotage du projet se concentre sur la création d'un comité de pilotage et des outils de gestion du projet
• WP2 - Mesure sur un échantillon de panneaux PV met en place des instruments pour caractériser les panneaux PV en panne
• WP3 - Collecte et traitement des données traite et organise diverses données des centrales PV
• WP4 - Étude des modes de défaillances et de dégradation établit une base de données sur les défauts et leurs impacts sur les performances des modules PV
• WP5 - Développement de code IA pour le diagnostic développe des codes d'intelligence artificielle pour identifier les défaillances et lier les variations de production aux saisons
• WP6 - Pronostic et projection des performances portera sur l'analyse en temps réel des indicateurs de performance des centrales PV et sur l'établissement de liens entre dérives et causes grâce à l'IA. Il inclura également des modèles économiques pour estimer la rentabilité des centrales. Les outils serviront à détecter les défauts et suivre les dérives de production, avec des validations sur le terrain
• WP7 - Transformation numérique et expérimentation étudiera l'impact des nouveaux outils sur les pratiques de maintenance, incluant l'organisation, la formation et la communication
• WP8 - Communication et valorisation sera consacré à la valorisation des résultats via des actions de communication et une étude de transfert technologique avec l'aide de la SATT (Ouest valorisation)

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