Qualité de vieillissement des Panneaux Solaires Photovoltaïques en fonction de leur charge de service

Abstract

Ce mémoire concerne l’étude d’impact de la charge résistive sur la dégradation d’un panneau solaire photovoltaïque monocristallin de type LAGUA P150-36. L’objectif principal consiste à comprendre comment la charge résistive appliquée influence le vieillissement du panneau. L’étude s’appuie sur une approche de modélisation. Dans un premier temps, nous avons présenté le modèle à une diode, calibré grâce à l’algorithme de Vilalva. Ce modèle a été validé à l’aide de mesures expérimentales, permettant ainsi de simuler la caractéristique courant-tension (I-V) et puissance-tension (P-V) du module. Ensuite, nous avons mené une étude approfondie de la dégradation des panneaux sur une durée de 25 ans selon différents scénarios de vieillissement (0,3 %/an, 0,7 % /an et 1,2 %) avec un pas de 5 ans. Les simulations ont montré que la puissance maximale développée diminue avec l’âge, et surtout que le point de charge optimal évolue linéairement avec le vieillissement du module, ce qui a une incidence directe sur la performance et la durée de vie du panneau. Nous avons également analysé l’effet de la charge résistive sur la dégradation, démontrant que celle-ci influence fortement le taux de vieillissement du module. Une charge non optimale peut éloigner le panneau de son point de puissance maximale (MPP), Enfin, pour limiter ces effets, nous avons présenté le rôle essentiel des régulateurs MPPT (Maximum Power Point Tracking) qui ajustent dynamiquement la charge appliquée afin de maintenir le panneau au MPP malgré l’évolution du module dans le temps. Nous avons détaillé l’algorithme de suivi P&O (Perturbation et Observation), largement utilisé pour sa simplicité et son efficacité, tout en discutant de ses avantages et limitations. Ce mémoire souligne ainsi l’importance d’intégrer l’évolution du point de charge optimal dans la commande des panneaux photovoltaïques, afin d’assurer une production stable, efficace et durable tout en ralentissant la dégradation prématurée. Les résultats obtenus ouvrent la voie à la conception de systèmes photovoltaïques intelligents et adaptatifs, capables d’optimiser leur rendement sur le long terme.