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Le 11 mai 2020

Soutenance de thèse de Mélodie TROLLIET

Développement d'une méthodologie pour l'évaluation de l'incidence des variabilités interannuelles et de plus long-terme de la ressource solaire sur l'analyse de risque financier d'un projet de centrale solaire photovoltaïque

Soutenance de thèse de Mélodie TROLLIET

Résumé de la thèse en français

L'installation de grandes centrales solaires photovoltaïques est stratégique dans un contexte de transition énergétique vers des systèmes de production d'énergie décarbonés et renouvelables. L'important investissement financier que représente une telle installation étant concentré lors de la mise en place de la centrale, une analyse de risques financiers est réalisée. Il a été identifié, parmi toutes les sources d'incertitudes propres à cette analyse, un besoin de prise en compte des variations de long terme de l'éclairement. Cette thèse se propose de contribuer à la caractérisation de ces variations de long terme. Une étude statistique et bibliographique a permis de montrer que les méthodes de caractérisation de l'éclairement sur la durée de la vie de la centrale sont limitées. En particulier, l'utilisation d'indicateurs statistiques (e.g. P90) a été discutée. L'hypothèse de stationnarité temporelle de l'éclairement, admise de manière implicite dans la quasi-totalité des études recensées, a été questionnée. Cela nous a menés à une étude approfondie des variations de long terme de l'éclairement. Celles-ci ont été caractérisées grâce à un outil de décomposition temps-fréquence développé au cours de cette thèse. Nous avons distingué trois classes de variabilité : la variabilité intra-annuelle, la variabilité annuelle à décennale, et la variabilité multi-décennale. Ces trois classes ont été analysées pour des bases de données de natures diverses : mesures de long terme du réseau GEBA, données satellitales CLARA-A2, données de ré-analyse MERRA-2, et données issues du modèle climatique IPSL-CM6A-LR. Pour l'ensemble des bases de données, une répartition latitudinale de la variabilité a pu être constatée, avec une faible influence de la variabilité inter-annuelle dans la zone extratropicale, et forte proche de l'équateur. Pour la première zone, influencée majoritairement par la variabilité intra-annuelle, l'utilisation de quatre ans de données historiques est suffisante pour prendre en compte de manière correcte l'ensemble des variations de l'éclairement. En revanche, pour les régions de la zone tropicale influencées par la variabilité annuelle à décennale, l'utilisation de 30 années de données historiques est recommandée. Une alternative à l'utilisation de ce large échantillon de données a été abordée, avec une possible modélisation des oscillations caractéristiques de ces échelles. Pour la variabilité multi-décennale, l'utilisation de plus de 30 années de données est préconisée. Une grande diversité des structures de variabilité en fonction de la base de données considérée a été observée. En particulier, la base de données GEBA détecte une plus forte influence de la variabilité inter-annuelle que les autres bases de données. Cela questionne sur la représentation des variations inter-annuelle dans les bases de données grillées. À ce stade des recherches, aucune base de données grillées ne s'est dégagée. Pour un site donné, il est ainsi recommandé de toutes les considérer, et d'en étudier l'ensemble les échelles de variations.

Résumé de la thèse en anglais

In a context of energy transition from carbon energy to carbon-free energy, the installation of solar power plants is strategic. This kind of installation represents a great investment which is mostly made at the start of the installation. Therefore, a financial risk assessment is realised. We have identified, among all sources of uncertainty related to this analysis, a necessity to take the long term variations of the irradiance into account. A statistical analysis and a literature review have shown that current methods used to characterize the irradiance on the lifetime of the installation are limited. In particular, the use of statistical indicators (e.g. P90) have been discussed. The hypothesis of temporal stationarity of the irradiance, which is assumed in most of the study, has been questioned. This led us to deepen the analysis of the long term variations of the irradiance. These variations have been characterized with the use of a time-frequency decomposition tool, that was developed during this PhD. This brought us to distinguish three classes of variability : the intra-annual variability, the annual to decadal variability, and the multi decadal variability. These three classes have been analysed for long term databases. The databases are of various kinds: long term measurements of the GEBA network, CLARA-A2 satellite data, MERRA-2 reanalysis data, and data from climate models IPSL-CM6A-LR. For this set of databases, variability has shown a latitudinal repartition: the inter-annual variability has a weak influence on the extra tropical zone, and a strong influence close to the equator. For the extra tropical zone, which is mostly influenced by the intra-annual variability, the use of four years historical data will be sufficient in order to take into account all the variation of the irradiance in a correct way. On the other hand, for the tropical zone influenced by the annual to decadal variability, the use of 30 years historical data is recommended. An alternative to the use of this great amount of data has been addressed, through a possible modelisation of the characteristic oscillations of each scales. Regarding the multi decadal variability, the use of more than 30 years of data is encouraged. A large diversity of the variability structures has been observed, depending on the databases. In particular, the GEBA database shows a greater influence of the inter annual variability than the other databases. This result questions the representativity of the inter annual variations in the gridded databases. At this point of the research work, none of the gridded databases has stood out. For one location of interest, it is therefore recommended to consider them all, and to study the full range of variation scales.

Titre anglais : Development of a methodology for evaluation of impact of interannual and long-term variabilities of solar resources on the analysis of financial risk of a photovoltaic solar plants
Date de soutenance : lundi 11 mai 2020 à 13h30
Adresse de soutenance : 1 rue Claude Daunesse 06904 Sophia Antipolis Cedex - VISIO
Directeurs de thèse : Philippe BLANC, Yves-Marie SAINT-DRENAN

> plus d'informations sur le site dédié Soutenance de thèse de Mélodie TROLLIET - MINES ParisTech

 

 

- MINES ParisTech
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