De la modélisation du rayonnement solaire à la production d'énergie : recherches sur l'optimisation de la production photovoltaïque en contexte amazonien

L’objectif des recherches décrites dans ce mémoire est de répondre aux problématiques de la filière photovoltaïque en contexte amazonien afin d’assurer le développement de cette dernière. Les actions de recherche initiées ont pour but de contribuer à l’amélioration du fonctionnement des installations photovoltaïques et à la diminution des risques associés aux projets et technologies photovoltaïques implantés dans cette région. Nous abordons dans un premier temps la question de la formalisation de modèles capables d'assurer le suivi de l'éclairement solaire en vue de réaliser le contrôle et la gestion de l'énergie produite, et pour cela nous utilisons le formalisme de la modélisation par espace d’état. Le filtre Bayésien récursif est utilisé comme méthode de résolution d'un problème à espace d'état dont les observations sont issues d'images satellites. Nous veillons au caractère générique de la méthode proposée afin qu’elle soit transposable à d’autres ressources naturelles. En vue d'améliorer le caractère prédictif du filtre bayésien nous nous intéresserons à la définition des propriétés statistiques des termes d’erreur intervenant dans des modèles mathématiques simulant l'évolution de l'état de l'éclairement solaire. Nous définissons une nouvelle méthode de sélection des densités de probabilité des termes d’erreur qui interviennent dans de nombreux modèles d'évolution, puis nous appliquons cette méthode de sélection à deux modèles d'évolution de l'éclairement solaire, ce qui nous amène à remettre en cause des aspects, pourtant réputés solides, de principes communément admis. Nous proposons la définition d'une nouvelle méthode de construction de fonctions/modèles d'observation afin d’extraire des images satellites une information pertinente sur l'état de l'éclairement solaire, en particulier nous analysons la possibilité d’utiliser une loi de probabilité jointe non-paramétrique pour formaliser un concept générique qui serait applicable à d’autres variables représentatives d’une ressource renouvelable. L’évaluation de l’efficacité et de la précision du filtre bayésien conçu avec les modèles d’évolution et d’observation que nous avons développés est assurée avec des critères statistiques tels que le Biais, le RMSE et le coefficient de corrélation.Dans un second chapitre, nous abordons la question de l’estimation du potentiel de l’éclairement solaire au sol sur la zone du continent Sud-américain qui entoure la Guyane. Compte tenu de l’étendue de la zone étudiée et de la parcimonie des stations de mesures présentes dans cette zone, nous choisissons d’utiliser un algorithme permettant d'estimer l’éclairement solaire en utilisant des images satellites. Ces travaux aboutissent à la réalisation de plusieurs cartographies du potentiel de l’éclairement solaire sur un plan horizontal (Global Horizontal Irradiance - GHI) mais aussi du potentiel d’éclairement direct (Direct Normal Irradiance - DNI) ainsi que des cartographies d’indicateurs liés à l’exploitabilité du potentiel solaire, comme la variabilité journalière ou le pourcentage d’énergie reçue au sol avant et après le midi solaire par rapport à la quantité d’énergie journalière.Dans le troisième chapitre, nous abordons le thème de la production d’énergie photovoltaïque en sites isolés en contexte amazonien, nous présentons les études menées et les résultats obtenus qui visent à l'amélioration de la productivité des systèmes photovoltaïques dans un tel contexte. Le but de ces travaux n’est pas simplement de décrire les analyses faites sur la productivité des systèmes solaires mais d’établir des recommandations à partir de cas concrets, et proposer quelques pistes claires et opérationnelles pour exploiter au mieux la ressource solaire afin de satisfaire les besoins énergétiques des populations non raccordées au réseau électrique. Enfin, en guise de conclusion, nous proposerons un état synthétique des principales avancées issues de ce parcours et nous présenterons les perspectives scientifiques et techniques qu’elles ont permis d’ouvrir

Ouverture : allocutions de Laurent Linguet et Isabelle Hidair

Présentation générale des journées d\u27études consacrées à la circulation des individus, des savoirs et des pratiques culturelles dans le plateau des Guyanes

A detailed analysis of the productivity of solar home system in an Amazonian environment

International audienceThis paper discusses and analyses the productivity of solar home systems in isolated areas in French Guiana, a region characterized by specific human and environmental conditions.Its aim is a better understanding of the attitudes, expectations, and relationship of the users towards the solar home system. The data collected made it possible to make suggestions for adapting the photovoltaic systems to their environment by taking into account social, cultural, and geoclimatic specificities. Analysis of on-site productivity provides valuable information on energy profiles and types of use. Field surveys made it possible to associate users’ perception of the energy production equipment and their degree of satisfaction with operating efficiency and on-site maintenance. This aspect is essential for analyzing the actual rate of use of the energy that is theoretically available.Parallel to these surveys, the results of the study carried out on the performance of the solar home systems made it possible to learn the quantitative aspects of the energy produced and consumed as well as the qualitative aspects of the parameters that condition the performance of the photovoltaic systems.After keyboarding, the subjective, qualitative as well as the quantitative variables were processed using a statistical analysis program in order to determine the correlations between them and to prepare the final conclusions

Estimating Surface Solar Irradiance from GOES Satellite with Particle Filter Model and Joint Probability Distribution

International audienceABSTRACT :A satellite retrieval of surface solar irradiance (SSI) based on GOES satellite data is presented and validated for the French Guiana with three years of in situ measurements from six ground stations. We propose a particle filter approach combining GOES satellite observations and in situ data. We propose an original observation function based on a joint probability distribution and taking advantages of the characteristics of both the involved type of data. The statistical results are compared with those of existing estimation methods and they are found to be in accordance with them. The daily bias ranges from -12 W/m² (-6% of the mean of measurements) to 12 W/m² (6%), depending on the stations. The daily root mean square difference ranges between 23 W/m² (10%) and 27 W/m² (15%). The correlation coefficient is close to 0.92. There is no seasonal climatic effect on the method, the bias and RMSD remain similar for both the rainy and the dry season, but better correlation is observed in the rainy season than in the dry season. Uncertainties are mainly due to the presence of specific tropical atmospheric conditions during the dry season. The method has been tested through various tests: cross-validation scheme has highlighted the potential generalization of the model in a temporal dimension; the ability of the method to effectively duplicate anomalies in surface solar irradiance time series has also been tested. The robustness of the results shows the interest of the method compared to other existing estimation methods. Because of its simplicity of implementation this method opens new prospects in estimating surface solar irradiance. It is concluded that using a particle filter and original observation function method allow a high-quality surface solar irradiance estimation in French Guiana.RESUMEUne méthode d'estimation de l'irradiance solaire de surface (SSI) à partir de données satellites GOES est présentée et validée par comparaison avec trois années de mesures in situ provenant de six stations météorologiques de Guyane Française. Dans cet article, nous proposons une approche par filtre particulaire combinant observations du satellite GOES et données in situ. Nous proposons une fonction d'observation originale basée sur une distribution de probabilité conjointe des deux types de données. Les résultats statistiques sont conformes à ceux des méthodes existantes. Le biais journalier varie de -16 W / m² (-7% de la moyenne des mesures) à 12 W / m² (6%). L'erreur quadratique moyenne (RMSD) est comprise entre 23 W / m² (10%) et 27 W / m² (15%). Le coefficient de corrélation est de 0,92. La méthode est peu sensible aux variations climatiques saisonnières, le biais et RMSD restent similaires en saison des pluies comme en saison sèche, mais une meilleure corrélation est observée pendant la saison des pluies. Les incertitudes sont principalement dues à la présence de conditions atmosphériques tropicales spécifiques en saison sèche. La méthode a été soumise à différents tests : un processus de validation croisée a mis en évidence la possible généralisation du modèle dans une dimension temporelle, la capacité du modèle à reproduire efficacement des anomalies dans les séries temporelles d'irradiance solaire de surface a aussi été testée. La robustesse des résultats obtenus montrent l'intérêt du modèle par rapport aux autres méthodes d'estimation existantes. A cause de sa simplicité de mise en oeuvre cette méthode ouvre de nouvelles perspectives en matière d'estimation de l'irradiance solaire au sol. Nous concluons que l'utilisation d'un filtre particulaire combinée à une fonction d'observation originale permet une estimation de haute qualité de l'irradiance solaire au sol en Guyane Française

Economic Analysis of a Grid-Connected PV Plant : A Case Study in French Guiana

International audienc

Identifying statistical properties of solar radiation models by using information criteria

International audienceThe purpose of this article is to improve modeling of solar irradiance through the analysis of measurement data on the ground in the intertropical zone. For this, we identify, using information criteria, the probabilistic distributions introduced in two models of synthetic solar irradiance generation. We then validate the results by using the KL divergence and KSI parameter as comparison criteria between distributions arising from real and synthesized data. Our study confirms, for example, that the Gaussian classical distribution is not suitable for modeling solar irradiance, and we propose other more suitable statistical laws instead. The value of the identification procedure of the distribution laws presented in this article is that it ensures the production of solar irradiance data comparable in their statistical content to the measured data. Another advantage is that this procedure contributes to highlighting the time invariance of distribution laws representing the random terms. We conclude that this new information-criteria-based method permits the identification of the probability laws that best describe the statistical distributions introduced in models of synthetic solar irradiance generation

Identification of solar radiation models in tropical area by information criteria

L’objet de cet article est d’améliorer la connaissance du rayonnement solaire en zone tropicale à travers l’analyse des données de mesures d’irradiance au sol. Pour cela nous identifions, à l’aide de critères d’information, les distributions de probabilité introduites dans quelques modèles de génération de rayonnement solaire synthétique. Puis, nous validons les résultats à partir de différentes mesures et différents tests entre distributions issues des données réelles et celles synthétisées.The aim of this article is to improve the knowledge of the solar radiation in the tropics through the analysis of irradiance measurements at ground. For this, we identify probability distributions introduced in some synthetic solar radiation models, using information criteria. Validation is conducted through different tests and measures between real data distributions and synthesized data distribution

Combination of Post-Processing Methods to Improve High-Resolution NWP Solar Irradiance Forecasts in French Guiana

Efforts have been made to improve Numerical Weather Prediction (NWP) forecasts using post-processing techniques, relying on statistical models to refine the weather forecasts. Most approaches used in the literature suffer from two main deficiencies when applied to high-resolution data: (1) they high capacity models to retain nonlinear data fluctuations; (2) some are known to reduce the mean random error; however, they may still generate subsequent biased forecasts. In this study, methods from three different approaches are compared to improve 10-min resolution NWP solar irradiance forecasts, namely a neural network and a linear statistical model as Model Output Statistics, Kalman Filter and Kernel Conditional Density Estimation. The results show that none of the methods, if used individually, improve the mean absolute error (MAE) and mean bias (MBE) jointly. However, a combination of a neural network followed by Kalman filter post-processing results in significant improvements both in the mean random error and the systematic mean bias of original forecasts, reducing the MAE by 45% and the MBE by 91%, respectively

Artificial Neural Network Control Applied to a Photovoltaic-Battery Microgrid System

International audiencestandalone microgrid in French Guiana. ANN is an artificial intelligence techniqueused to control non-linear and complex systems. ANN associated with theLevenberg–Marquardt (LM) algorithm has many advantages, such as rapiddecision-making and improved system transients. Therefore, this technique shouldbe adapted for the control of photovoltaic (PV) systems in the tropical climate ofFrench Guiana with high variation in irradiance. The microgrid is composed of a PVsource and a storage battery to supply an isolated building which is modeled by a DCload. The PV source is controlled by an ANN-based MPPT (Maximum Power PointTracking) controller. To validate our ANN-MPPT, we compared it with one of thevery popular MPPT algorithms, which is the P&O-MPPT algorithm. The comparisonresults show that our ANN-MPPT works well because it can find the maximumpower point quickly. In the case of battery control, we tested two feed-forwardbackpropagation neural network (FFBNN) configurations called method1 andmethod2 associated with the Levenberg–Marquardt (LM) algorithm. We varied thenumber of hidden layers in each of these two FFBNN configurations to obtain theoptimal number of hidden layers for each configuration which optimizes batterycontrol. Method1 is chosen because it is better than method2, in a sense that itrespects the maximum amplitude of the battery current for our application andimproves the transient regimes of this current. This best configuration (method1) is then tested with two other learning algorithms for comparison: Bayesianregularization (BR) and scaled conjugate gradient (SCG) methods. The systemperformance with LM algorithm is better than SCG and BR algorithms. LMalgorithm improves the performance of the system in transient regimes while theresults obtained with the SGG and BR algorithms are similar. Then, we focused onthe advantage of using ANN control compared to the conventional proportionalintegral control (PI control). The comparison results showed that ANN controlassociated with the LM algorithm (ANN-LM) made it possible to reduce batterycurrent peaks by 26% in transient regimes compared to conventional PI control.Finally, we present and discuss the results of our simulation obtained with theMATLAB Simulink software