{"id":15653,"date":"2024-09-18T18:22:50","date_gmt":"2024-09-18T16:22:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.univ-smb.fr\/locie\/?p=15653"},"modified":"2024-09-19T14:28:06","modified_gmt":"2024-09-19T12:28:06","slug":"mercredi-25-septembre-2024-a-14h00-these-de-sebastien-arbaretaz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.univ-smb.fr\/locie\/2024\/09\/18\/mercredi-25-septembre-2024-a-14h00-these-de-sebastien-arbaretaz\/","title":{"rendered":"mercredi 25 septembre 2024 \u00e0 14h00 – Th\u00e8se de S\u00e9bastien ARBARETAZ"},"content":{"rendered":"

Soutenance de th\u00e8se<\/span> – S\u00e9bastien ARBARETAZ
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mercredi 25 septembre 2024 \u00e0 14h00 en <\/strong>Amphi 110, IUT de Chamb\u00e9ry 28 Avenue du Lac d’Annecy 73370 LE BOURGET DU LAC
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Mod\u00e9lisation des pertes \u00e9nerg\u00e9tiques dues \u00e0 l\u2019encrassement des modules photovolta\u00efques bifaciaux<\/span><\/h2>\n

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R\u00e9sum\u00e9:<\/strong><\/p>\n

La question de l’encrassement des modules photovolta\u00efques a r\u00e9cemment suscit\u00e9 un int\u00e9r\u00eat accru en raison de son impact sur la production d’\u00e9nergie solaire. L’encrassement des syst\u00e8mes photovolta\u00efques d\u00e9signe l’accumulation de poussi\u00e8re et de divers polluants sur les surfaces des modules photovolta\u00efques, ce qui r\u00e9duit la puissance des cellules photovolta\u00efques en absorbant ou en r\u00e9fl\u00e9chissant la lumi\u00e8re du soleil. L’augmentation de la capacit\u00e9 photovolta\u00efque install\u00e9e dans les r\u00e9gions o\u00f9 les conditions d’encrassement sont \u00e9lev\u00e9es, telles que les zones s\u00e8ches et semi-arides caract\u00e9ris\u00e9es par de fortes concentrations de particules en suspension dans l’air, entra\u00eene une augmentation significative des pertes dues \u00e0 l’encrassement \u00e0 l’\u00e9chelle mondiale. Dans ce contexte, cette th\u00e8se \u00e9tudie la mod\u00e9lisation des pertes d’\u00e9nergie dues \u00e0 l’encrassement des panneaux photovolta\u00efques afin d’estimer et de pr\u00e9dire son impact sur la production des modules. Une meilleure compr\u00e9hension des ph\u00e9nom\u00e8nes d\u2019encrassement est obtenue gr\u00e2ce au d\u00e9veloppement d’une m\u00e9thode innovante de caract\u00e9risation du d\u00e9p\u00f4t de poussi\u00e8re utilisant la microscopie optique \u00e0 transmission. L’adh\u00e9rence des particules est \u00e9tudi\u00e9e dans un environnement contr\u00f4l\u00e9, qui permet de projeter des poussi\u00e8res et simuler des conditions thermiques et d’humidit\u00e9 r\u00e9elles. Cette \u00e9tude et la revue de la litt\u00e9rature permettent d’identifier les variables pertinentes pour mod\u00e9liser les pertes dues \u00e0 l’encrassement. Une proc\u00e9dure est d\u00e9finie pour nettoyer et pr\u00e9parer les donn\u00e9es en vue de leur utilisation dans les mod\u00e8les. Un algorithme est \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9 pour mesurer avec pr\u00e9cision le taux d’encrassement \u00e0 partir de la production des modules, en utilisant l’irradiance et la temp\u00e9rature des cellules. Cet algorithme est valid\u00e9 par comparaison avec une m\u00e9thode norm\u00e9e dans des conditions ext\u00e9rieures. Les mod\u00e8les d\u00e9velopp\u00e9s dans cette th\u00e8se sont bas\u00e9s sur des approches de R\u00e9gression Lin\u00e9aire Multiple (RLM) et de R\u00e9seau de Neurones R\u00e9currents (RNR). La performance des mod\u00e8les est \u00e9valu\u00e9e dans deux environnements, en se concentrant sur leur capacit\u00e9 \u00e0 faire des pr\u00e9dictions \u00e0 court terme de moins d’une semaine et des estimations \u00e0 long terme du taux d\u2019encrassement moyen sur plusieurs mois. En outre, les mod\u00e8les sont test\u00e9s en int\u00e9grant des pr\u00e9visions m\u00e9t\u00e9orologiques comme entr\u00e9es, au lieu de donn\u00e9es mesur\u00e9es. Cette th\u00e8se ne se limite pas aux modules monofaciaux, mais s’\u00e9tend \u00e9galement aux modules bifaciaux. L\u2019impact de l\u2019encrassement sur diff\u00e9rentes technologies de cellules photovolta\u00efques et configurations de modules sont abord\u00e9s, d\u00e9montrant la polyvalence et l’applicabilit\u00e9 des mod\u00e8les d\u00e9velopp\u00e9s.<\/p>\n

Composition du jury :<\/strong><\/p>\n

Mme Anne MIGAN DUBOIS Universit\u00e9 Paris Saclay Rapporteure<\/p>\n

M. Pierre-Olivier LOGERAIS Universit\u00e9 Paris-Est Cr\u00e9teil Rapporteur<\/p>\n

M. St\u00e9phane COLLIN Universit\u00e9 Paris-Saclay Examinateur<\/p>\n

Mme Emilie PLANES Universit\u00e9 de Savoie Mont-Blanc Co-directrice de th\u00e8se<\/p>\n

M. Christophe MENEZO Universit\u00e9 de Savoie Mont-Blanc Directeur de th\u00e8se<\/p>\n

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