Développement d’un modèle semi-analytique pour la prédiction du comportement thermique et énergétique d’un panneau photovoltaïque en conditions réelles de fonctionnement

La simulation du comportement thermique des panneaux photovoltaïques a fait l’objet de nombreuses publications ces dernières années, allant des solutions empiriques simples aux modèles numériques tridimensionnels complexes. Pour valider un modèle précis permettant d’évaluer la température des panneaux photovoltaïques en fonction des conditions environnementales, un dispositif de mesure a été mis en place. Il enregistre des données cruciales telles que la vitesse du vent, la température et l’humidité de l’air, les températures du sol, et la température radiative de la voûte céleste, la température de la face arrière des modules PV et les flux radiatifs (solaires directs et diffus -issu de la voûte céleste et réfléchi par le sol- , infrarouges intermédiaire ascendant et descendant). Cette campagne de mesure s’étale sur une année complète, avec une fréquence d’acquisition de l’ordre du Hertz et des moyennes prises par minute. La confrontation entre ces mesures et un modèle analytique simple prenant en compte le gradient thermique dans l’épaisseur du panneau montre que ce dernier permet d’obtenir la température des cellules avec une incertitude inférieure au degré Celsius lorsque les différents flux thermiques qui interviennent dans les échanges entre le panneau photovoltaïques et son environnement immédiat sont correctement pris en compte. Cette comparaison fait apparaître la pertinence du modèle pour l’intégralité de la campagne de mesure. Une comparaison avec les modèles empiriques utilisés en général pour prévoir la production des installations où la température n’est pas mesurée, montre l’apport de ce modèle simple. En conclusion, ce modèle numérique validé se révèle être un outil efficace et rapide pour analyser les différents facteurs qui influent sur l’efficacité des panneaux photovoltaïques. Il permet notamment de quantifier l’importance relative des différents flux thermiques et de prédire le comportement des panneaux en fonction de leurs constituants. Cette avancée est cruciale pour l’optimisation et l’amélioration des panneaux photovoltaïques, contribuant ainsi à une utilisation plus efficace de l’énergie solaire.