D’après pv magazine International
Des scientifiques de l’Université d’Utrecht, aux Pays-Bas, ont mis au point un algorithme de détection de l’ombre pour les systèmes PV en toiture. Celui-ci serait en mesure de détecter les moments où les systèmes commencent à mal fonctionner, tout en distinguant les ombres des autres causes de dysfonctionnement.
L’algorithme peut être utilisé pour la surveillance automatique (sans supervision) de systèmes PV résidentiels partiellement ombragés. D’après les chercheurs, il est capable de créer un ensemble de données de référence en se fondant sur les systèmes PV voisins présentant des caractéristiques similaires.
« Ce nouvel algorithme se fonde sur deux anciens algorithmes développés à partir des données de la production PV extraites à l’aide d’un dispositif de test, et a été ajusté en fonction des besoins par des données provenant des systèmes résidentiels », ajoutent-ils.
L’algorithme détermine si les mauvais fonctionnements repérés ont été causés par la présence d’ombre ou par d’autres facteurs. Il crée ensuite un profil pour chacune des ombres ayant un impact négatif sur un système donné.
« Le profil d’ombre qui en ressort peut servir à calculer la perte en énergie causée par n’importe quel obstacle et à prévoir le type d’ombre dans une année ultérieure afin de la distinguer immédiatement de tout dysfonctionnement qui se produirait », a ajouté l’équipe de chercheurs.
Le groupe a testé la nouvelle méthodologie sur un vaste éventail de systèmes PV, y compris des dispositifs équipés d’onduleurs string, pour différents types d’ombre. Selon eux, le nouvel algorithme est capable d’isoler les dysfonctionnements dus aux ombres du reste de l’échantillon et d’estimer les pertes de puissance qui y sont liées.
« De plus, en traitant une année entière de données avec cet algorithme, il est possible d’estimer les pertes énergétiques dues à une ombre potentielle dans les années à venir, expliquent-ils. Ainsi, toute nouvelle perte en énergie peut être identifiée immédiatement, afin que les mesures nécessaires soient prises par le propriétaire/exploitant du système pour opérer une réparation sans délai. »
Les chercheurs ont présenté leur nouvelle méthodologie dans « A density-based time-series data analysis methodology for shadow detection in rooftop photovoltaic systems », récemment publié dans la revue Progress in Photovoltaics.
« Il a été prouvé que cette méthode est parfaitement adaptée aux exemples présentés et peut être aussi utilisée sur une plateforme de surveillance en ligne sur le cloud, où les données de puissance combinées des systèmes PV voisins, lorsque les panneaux sont connectés en string aux onduleurs, pourraient constituer une référence pour chaque système PV surveillé », concluent-ils.
Traduction assurée par Christelle Taureau.
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