L’analyse des données et le dimensionnement optimal d'une centrale photovoltaïque en autoconsommation
Le dimensionnement d'une installation photovoltaïque en autoconsommation ne se résume pas à un simple calcul de surface disponible et d’ensoleillement et de consommation annuelle. Pour optimiser la rentabilité et maximiser le taux d'autoconsommation, une approche précise fondée sur des données fines est indispensable au développeur photovoltaïque professionnel.
Les fondements du dimensionnement en autoconsommation
Le principe de l'autoconsommation
L'autoconsommation photovoltaïque consiste à consommer directement l'électricité produite par ses panneaux solaires. L'enjeu économique est simple : chaque kWh autoconsommé évite un achat au réseau, générant une économie bien supérieure au prix de revente du surplus.
Équation économique :
- Valeur de l'autoconsommation ≈ 0,12-0,25 €/kWh (prix d'achat évité)
- Valeur de la vente de surplus en baisse régulière, entre 0.06 et 0.09 €/kWh (gain effectué)
Le ratio économique entre ces deux valeurs est sans équivoque, il explique pourquoi maximiser le taux d'autoconsommation est crucial.
La notion de synchronisation production/consommation
Le photovoltaïque produit pendant la journée avec un pic à midi solaire. La rentabilité d'une installation dépend directement de la synchronisation temporelle entre cette production et les consommations du site. C'est ici qu'intervient la nécessité de données granulaires.
Pourquoi des données au pas de 10 minutes sont-elles cruciales ?
Travailler avec des consommations annuelles ou mensuelles conduit à des erreurs de dimensionnement majeures :
Exemple chiffré :
- Consommation annuelle : 100 MWh
- Production PV annuelle : 50 MWh
- Conclusion erronée : 50% d'autoconsommation possible
Réalité avec analyse fine :
- Taux d'autoconsommation réel : 35-40%
- 10-15% de la production est injectée aux heures creuses
- Le site consomme 60% de son énergie hors période solaire
Les données au pas de 10 minutes permettent de :
- Identifier les profils de consommation précis
- Heures de démarrage et d'arrêt des équipements
- Pics de consommation et leur durée
- Consommation de base (talon) vs pics
- Détecter les opportunités d'autoconsommation
- Charges synchronisées avec le soleil
- Potentiel de décalage de certaines consommations
- Identification des process à ajuster (éventuellement à l’aide d’une GTB)
- Simuler le comportement réel de l'installation
- Courbe de production vs courbe de consommation, instant par instant
- Calcul précis des flux : autoconsommation, injection, soutirage
- Taux d'autoconsommation et taux d'autoproduction réalistes
- Optimiser le dimensionnement
- Éviter le surdimensionnement (avec un surplus trop important et donc mal valorisé)
- Éviter le sous-dimensionnement (opportunités manquées d’autoconsommer ou d’accompagner l’électrification des usages à plus long terme)
- Trouver le point d'équilibre économique optimal
Exemple comparatif
Granularité | Taux d'autoconso estimé | Puissance optimale | Écart économique |
Données annuelles | 60% | 100 kWc | Référence |
Données mensuelles | 52% | 90 kWc | -8% de rentabilité |
Données horaires | 47% | 75 kWc | -12% de rentabilité |
Données 10 min | 45% | 70 kWc | Optimal |
Le dimensionnement basé sur des données fines conduit souvent à une puissance installée inférieure, mais avec une rentabilité supérieure.
Méthodologie d'évaluation du potentiel d'un site
Étape 1 : Collecte et analyse des données
Données de consommation :
Historique sur 12 mois minimum, Pas de mesure de 10 minutes et distinction par usage si possible (process, climatisation, éclairage...)
Données du site :
Surface disponible (toiture, ombrière, au sol), Orientation et inclinaison, Masques et ombrages potentiels, État de la toiture et de la structure
Données tarifaires :
Contrat de fourniture actuel, structure tarifaire (base, HP/HC, tempo...), Évolution prévisionnelle des tarifs
Étape 2 : Caractérisation du profil de consommation
Analyse du profil :
- Talon de consommation : puissance minimale constante
- Consommation diurne moyenne : pendant heures solaires
- Pics de consommation : amplitude et fréquence
- Saisonnalité : variations été/hiver
Calcul d'indicateurs clés :
- Facteur de charge = Consommation moyenne / Puissance souscrite
- Taux de consommation diurne = Conso 8h-18h / Conso totale
- Coefficient de variation = pour identifier la stabilité du profil
Étape 3 : Simulation de production
Calcul du productible :
- Utilisation de données météo historiques (PVGIS, Meteonorm)
- Simulation au pas de 10 minutes
- Prise en compte des pertes (température, câblage, onduleur, salissure)
Étape 4 : Calcul du taux d'autoconsommation prévisionnel pour chaque pas de 10 minutes
Indicateurs calculés :
- Taux d'autoconsommation = Σ Autoconsommation / Σ Production
- Taux d'autoproduction = Σ Autoconsommation / Σ Consommation
Étape 5 : Optimisation technico-économique
Itération sur différentes puissances :
- Tester plusieurs scénarios de puissance (de 30% à 150% de la puissance optimale estimée)
- Calculer pour chacun : investissement, gains, TRI, VAN
- Confronter aux possibles variations tarifaires
A partir de ces analyses, nos chefs de projets vont pouvoir vous aider à définir le modèle le plus adapté à votre site : Autoconsommation individuelle, collective, Vente totale avec contrat d'achat OA ou appel d’offre de la CRE ou encore Power Purchase Agreement (PPA)
Il sera aussi possible d’intégrer plus de complexité pour gagner en performance avec par exemple des solutions de batterie de stockage lorsque qu’il y a de trop forts décalages entre consommation diurne et production solaire.
Conclusion
Le dimensionnement optimal d'une installation photovoltaïque en autoconsommation repose sur trois piliers :
- Des données précises : le pas de 10 minutes est le standard minimum pour une analyse fiable. Ces données sont souvent récupérées en toute sécurité via des API professionnelles
- Une méthodologie rigoureuse : simulation croisée production/consommation sur un historique complet
- Un modèle d'exploitation adapté : en fonction du profil, de la puissance et des objectifs
La donnée granulaire n'est pas un luxe, c'est la base d'un dimensionnement professionnel.