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IPERMON
"Système innovant de contrôle des performances pour une meilleure fiabilité et un coût optimisé de l'électricité".
À propos d'IPERMON
Champ d'application
La réduction des coûts de l’électricité photovoltaïque par l’augmentation de la durée de vie, comme le souligne l’initiative de l’industrie solaire européenne (SEII), est un facteur clé qui permettra d’augmenter encore l’adoption de cette technologie. Cet objectif peut être atteint en améliorant la fiabilité et la performance de la durée de vie grâce à une surveillance constante, solide et traçable des systèmes installés, ce qui a un impact direct sur le coût d’investissement, le coût nivelé de l’électricité (LCoE) et, en général, sur la compétitivité de l’énergie photovoltaïque. En ce sens, l’un des principaux défis à relever pour garantir la qualité du fonctionnement, en particulier pour les systèmes photovoltaïques raccordés au réseau, est de préserver la fiabilité et les bonnes performances en identifiant et en quantifiant avec précision les facteurs à l’origine des différents mécanismes de perte de performance, tout en détectant et en diagnostiquant les défaillances potentielles à un stade précoce ou avant qu’elles ne se produisent, grâce à une surveillance robuste des performances, à la détection des défaillances et à la maintenance préventive.
Recherche
Une entreprise industrielle de premier plan, Gantner Instruments (GI), en partenariat avec un organisme de recherche, l’Université de Chypre (UCY), a mis sur pied une équipe chargée de développer un système de contrôle des performances photovoltaïques équipé de divers algorithmes de contrôle avancés pour détecter et diagnostiquer les défaillances potentielles, les pertes de performances et les mécanismes de dégradation dans les systèmes photovoltaïques à un stade précoce.
Objectif
L’objectif final du projet est de développer un système innovant de contrôle des performances qui améliorera et garantira de manière significative la qualité de fonctionnement des systèmes photovoltaïques connectés au réseau afin de répondre aux attentes des propriétaires/investisseurs et de les garantir.
Objectifs
L’objectif principal est de développer un système innovant de contrôle des performances qui améliorera et garantira de manière significative la qualité de fonctionnement des systèmes photovoltaïques connectés au réseau afin de satisfaire et de garantir les attentes des propriétaires/investisseurs. Le système qui fournira la première solution de base complète et indépendante pour assurer la qualité opérationnelle et optimiser la production d’énergie comprendra un capteur structurel complet et une plate-forme d’acquisition de données avec des capacités d’échantillonnage élevées, de grandes bases de données de stockage et un portail web avancé pour incorporer les algorithmes de quantification des pertes de performance, des routines de défaillance et de la dégradation issus de la recherche pour une analyse en temps réel. En ce sens, les algorithmes et les outils fourniront la base nécessaire pour assurer la qualité des performances des centrales photovoltaïques, optimiser le rendement énergétique, refléter les paramètres financiers et fournir des prévisions de production précises à l’avance.
Les objectifs du projet proposé sont les suivants :
- Évaluer les pertes de performance, les défaillances et les mécanismes de dégradation.
- Formuler un protocole de procédure et des lignes directrices pour l’identification et la quantification des pertes, des défaillances et de la dégradation des systèmes photovoltaïques.
- Développer des algorithmes d’évaluation de la capacité, de perte de performance et de dégradation qui seront intégrés en tant que modules logiciels au système de surveillance avancé.
- Optimiser la prédiction du rendement énergétique pour des prévisions de production précises et
- Démontrer le soutien O&M, y compris les déclenchements et la maintenance préventive.
Le projet peut permettre un déploiement à grande échelle de l’énergie photovoltaïque, accroître la compétitivité de la technologie (tant sur le plan technique qu’économique) et protéger l’investissement.
Les principales activités du projet
- Formulation de lignes directrices pour l’installation de capteurs et de dispositifs d’acquisition de données.
- Développement d’algorithmes pour l’identification des pertes de performance.
- Développement de routines pour détecter les défaillances qui se produisent au niveau du module, de la matrice et du système.
- Analyse comparative des algorithmes pour l’identification des pertes de performance et des défaillances sur un certain nombre de systèmes photovoltaïques connectés au réseau actuellement disponibles à l’UCY (analyse d’un ensemble de données d’une minute).
- Formulation d’algorithmes pour l’identification et la quantification de la dégradation à long terme. Les algorithmes seront également testés dans l’installation d’essai extérieure de GI (OTF) en Arizona.
- Formulation et vérification d’algorithmes de prévision de la production photovoltaïque pour les prévisions à un jour. Les prévisions seront vérifiées par rapport à des mesures extérieures réelles.
- Développement d’un prototype de système de contrôle des performances et vérification opérationnelle avec des données de centrales électriques réelles provenant du réseau de GI
- Développement d’un produit pré-commercial et intégration sur la plateforme de surveillance existante de GI.
Work Packages
Les activités du projet de recherche sont divisées en six lots de travail (WPs).
L'architecture de GI.bench
Project Management (WP1)
Formulation and benchmarking (WP2)
Capacity testing (WP3)
Development (WP4)
Integration and testing (WP5)
Dissemination of results (WP6)
Les derniers résultats obtenus dans le cadre des modules de travail
Résultat 1:
Des routines innovantes de qualité des données (vérification et correction des données) afin de garantir des niveaux élevés d’intégrité des données, ce qui est un élément essentiel pour l’application de l’analyse des données.
Résultat 2:
Routines de détection des données erronées et des dérives des capteurs pour la maintenance réactive et proactive (matrice des données manquantes).
Résultat 3:
Essai de capacité utilisant différentes méthodes (méthode de régression ASTM, méthode IEC 61724 et modèle de performance mécaniste) pour présenter avec précision l’indice de performance de puissance (PPI) et déclencher des alertes en cas de dépassement des seuils fixés.
Résultat 4:
Vérification détaillée et évaluation des événements de détection et de classification des défaillances dans les systèmes de bancs d’essai de l’université de Chypre et dans les centrales électriques réelles gérées par GI.
Résultat 5:
Détecteur d’état de santé permettant de quantifier les performances quotidiennes des centrales photovoltaïques par rapport à une réplique précise des performances d’un jumeau numérique (modèle de performance mécaniste). Le moniteur peut détecter et classer les défaillances les plus courantes avec une précision de plus de 98 %.
Résultat 6:
Calcul précis du taux de dégradation à long terme en utilisant toutes les techniques analytiques et statistiques couramment appliquées aux séries temporelles (MCO, ARIMA, CSD et YoY).
Résultat 7:
Comparaison de la précision prédictive de l’apprentissage automatique et du modèle de performance mécaniste. Le diagramme de Taylor montre que les deux modèles peuvent prédire avec précision la performance des systèmes photovoltaïques (erreur de précision <2 %).
