Et si les données brutes de vos onduleurs cachaient la clé d’une maintenance prédictive ultra-performante sans capteurs additionnels ?
Dans le monde du photovoltaïque, Diagnostiquer la donnée est reine, mais son exploitation reste souvent un casse-tête. Pour un gestionnaire d’actifs ou un installateur, identifier pourquoi une centrale produit moins que prévu ressemble parfois à une enquête policière : est-ce de l’ombrage, une panne d’onduleur ou une dégradation des modules ? Traditionnellement, cela exige des capteurs coûteux ou des inspections sur site.
Une étude récente publiée dans la revue Solar Energy (2026) change la donne en proposant une méthode robuste basée sur des règles pour détecter et classifier les sous-performances dans les systèmes photovoltaïques à partir des données d’onduleurs.
L’intelligence au cœur de l’onduleur : pourquoi c’est un « Game Changer » ?
Le défi majeur du secteur distribué (résidentiel et tertiaire) est le coût de la surveillance. Installer des capteurs d’irradiance de haute précision sur chaque toit est économiquement invivable. L’innovation de l’équipe de recherche australienne réside dans l’utilisation exclusive des données du côté alternatif (AC) de l’onduleur.
Au lieu de multiplier le matériel, les chercheurs utilisent des algorithmes « si-alors » (rule-based) pour analyser les motifs de production. C’est un peu comme si votre onduleur devenait capable de s’auto-diagnostiquer en comparant sa production réelle à un modèle théorique simplifié, mais redoutablement efficace.
Diagnostiquer le solaire : Comment fonctionne cette méthode en 5 étapes ?
La force de cette approche est sa structure méthodique qui permet de scanner des milliers de systèmes en quelques secondes :
- Collecte et prétraitement : Utilisation des données de puissance AC à intervalle de 5 minutes.
- Estimation de la performance attendue : Simulation de ce que le système devrait produire selon sa localisation et la météo.
- Application des règles de décision : C’est ici que la magie opère. Le système cherche des anomalies spécifiques.
- Classification des fautes : Identification précise du problème (écrêtage, coupure de l’onduleur, anomalies de flux, etc.).
- Rapport de diagnostic : Génération d’un résumé clair pour l’exploitant.
Des résultats qui parlent aux professionnels
Pour valider cette théorie, les chercheurs ne se sont pas contentés de simulations en laboratoire. Ils ont testé leur modèle sur plus de 1 000 systèmes réels et 2 200 moniteurs d’onduleurs en Australie.
Les résultats sont sans appel :
- 92 % de précision pour détecter les sous-performances majeures.
- 88 % de précision pour les anomalies mineures.
Même si certains cas restent complexes (comme l’écrêtage de puissance qui affiche une précision de 56 %), cette méthode offre une visibilité sans précédent sur de larges parcs photovoltaïques sans dépenser un centime de plus en matériel de mesure.
Pourquoi cette avancée est cruciale pour vous ?
En tant que professionnel du solaire, cette recherche valide une tendance lourde : la digitalisation de la maintenance.
- Réduction des coûts (OPEX) : Moins de déplacements inutiles pour des diagnostics simples.
- Optimisation du rendement : Détecter une sous-performance de 10 % qui passe inaperçue pendant des mois peut sauver la rentabilité d’un projet.
- Scalabilité : Que vous gériez 10 ou 10 000 onduleurs, l’algorithme travaille avec la même rigueur.
Conclusion : vers une gestion d’actifs plus « Smart »
Cette étude nous rappelle que l’avenir du photovoltaïque ne se joue pas seulement dans le rendement des cellules, mais dans l’intelligence de la gestion des données. Adopter une méthode robuste basée sur des règles pour détecter et classifier les sous-performances dans les systèmes photovoltaïques à partir des données d’onduleurs est un pas de géant vers une énergie solaire plus fiable et plus rentable.
Alors, êtes-vous prêt à laisser vos onduleurs parler ?
Source :www.sciencedirect.com
Pour savoir plus de tech/innovation : solarbox.com.tn/category/actualites/tech-inovation/
