Modelling solar radiation for PV optimisation - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2021

Modelling solar radiation for PV optimisation

Modélisation du rayonnement solaire pour l’optimisation photovoltaïque (PV)

Résumé

A strong development of the solar energy sector is expected for the coming years inFrance and around the world. An accurate prediction of the amount of solar irradiancereaching the ground is necessary to optimize the performance of photovoltaic (PV) farms and to forecast the production at different time scales. However, the amount of solar irradiance reaching the ground is influenced by different geographical, meteorological and atmospheric parameters, including the characteristics of clouds and aerosols. The objective of this thesis is to improve the modeling of solar irradiation, by focusing on the impact of clouds and aerosols.Improvements have been made to the standalone 1D irradiance model of the CFD software code_saturne. The model now estimates the total solar irradiance and its direct and diffuse components taking into account clouds, aerosols and absorption by minor gases. Simulations are conducted and compared to measurements at the French SIRTA observatory (instrumental site for atmospheric remote sensing research), located in Palaiseau, Ile-de-France.Satisfactory results are obtained during clear-sky days when considering the impact ofaerosols which optical properties are estimated by coupling our model to the Polyphemus platform. Clouds have a strong influence on the amount of solar irradiance reaching the ground, they have large spatio-temporal variations and are difficult to model. The estimation of irradiance during cloudy-sky days is improved by coupling the model to on-site measurements of cloud parameters (cloud optical thickness, cloud fraction) from the SIRTA observatory. A sensitivity analysis on the cloud parameters is performed in order to better understand and quantify the influence of these parameters on the simulated irradiance (globaland direct), and to identify the data sources that minimize the prediction error. Moreover, hourly values of solar fluxes are analyzed to determine and physically understand the causes of the largest errors between model and measurements when measured cloud parameters are used. The second part of the thesis consisted in applying and validating the model on a well-documented case of a radiative fog at the SIRTA (ParisFog campaign), where the fog evolves into a low stratus cloud. Special attention is given to the impact of aerosols concentration and of the presence of black carbon in cloud droplets on the dissipation of the fog as well as the hypothesis used for the cloud fraction. In the third part, further improvements are implemented in the 3D irradiation scheme in order to take into account the aerosols and clouds and for its application to PV farms. This 3D model is applied to a case of interaction with an obstacle, and results are compared to those obtained with the 1D scheme.
Un fort développement de la filière énergie solaire est prévu pour les prochaines années en France et dans le monde. Une modélisation précise du rayonnement solaire est nécessaire pour minimiser les incertitudes sur l’estimation du productible de futures fermes et optimiser leur conception. Cependant, le rayonnement solaire au sol est fortement influencé par plusieurs paramètres géographiques, météorologiques et atmosphériques, dont notamment les caractéristiques des nuages, et celles des aérosols. L’objectif de cette thèse est d’améliorer la modélisation du rayonnement solaire, en mettant l’accent sur celles dues à la présence de nuages et d’aérosols. Des améliorations ont d’abord été apportées au modèle de rayonnement 1D du logiciel CFD code_saturne. Ce modèle estime dorénavant le rayonnement global, direct et diffus, en prenant en compte l’impact des gaz atmosphériques, des aérosols et des nuages. Les simulations sont effectuées au SIRTA, observatoire atmosphérique en Ile-de-France, et comparées aux mesures de rayonnement effectuées dans cet observatoire. Une bonne estimation du rayonnement en ciel clair est obtenue en prenant en compte la présence d’aérosols dont les propriétés optiques sont estimées grâce à un chaînage avec la plateforme Polyphemus. Les nuages conduisent notamment à une forte atténuation du rayonnement et ils sont très complexes à modéliser en raison notamment de leur forte variabilité spatio-temporelle. Afin d’améliorer la modélisation en ciel nuageux, le modèle est couplé aux mesures sur site pour déterminer les propriétés optiques des nuages (épaisseur optique, fraction nuageuse). Différents tests de sensibilité sont conduits afin de mieux comprendre l’impact de ces propriétés et les instruments utilisables pour les mesurer. L’analyse de la comparaison entre rayonnement mesuré et calculé (réalisée pour le rayonnement global et sa composante directe) est basée à la fois sur des scores statistiques globaux et sur une étude détaillée des causes possibles des erreurs les plus importantes. Un second axe de la thèse a consisté à appliquer et valider ce modèle de rayonnement sur à un cas bien documenté de brouillard radiatif au SIRTA (campagne Paris-Fog) évoluant en stratus bas après sa dissipation. L’accent est porté sur la prise en compte des aérosols et notamment du carbone suie dans la composition des gouttelettes lors de la phase de dissipation, ainsi que sur l’hypothèse considérée pour la fraction nuageuse. Dans un troisième axe, des améliorations sont apportées au modèle de rayonnement 3D de code_saturne pour la prise en compte des aérosols et nuages et en vue de son application à la modélisation d’une ferme PV. Une vérification du comportement du modèle est faite sur un cas d’interaction avec un obstacle, avec des comparaisons entre les résultats des modèles 1D et 3D.
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TH2021ENPC0034.pdf (9.74 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-03636889 , version 1 (11-04-2022)

Identifiants

  • HAL Id : tel-03636889 , version 1

Citer

Lea Al Asmar. Modelling solar radiation for PV optimisation. Environmental Engineering. École des Ponts ParisTech, 2021. English. ⟨NNT : 2021ENPC0034⟩. ⟨tel-03636889⟩
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