L’empreinte eau du nettoyage des fermes photovoltaïques en Afrique de l’Ouest
Début : Sept/Oct 2023
Mots-clés : Cycle de la poussière, Énergie solaire, Ressources en eau, Analyse spatio-temporelle, Projections climatiques

Contexte scientifique
Il existe un fort potentiel photovoltaïque (PV) en Afrique sub-saharienne et un développement massif d’installations de production PV est en cours dans de nombreuses régions sub-sahariennes. Dans le but de favoriser l’accès à l’énergie sur le continent, ces installations prennent généralement la forme de grandes fermes PV, connectées aux réseaux nationaux, ou de petits systèmes PV destinés à produire de l’électricité pour des mini-réseaux dans des zones rurales isolées.
La production nette des installations PV peut cependant être limitée par rapport à ce potentiel, notamment en raison de l’effet des poussières. La poussière dans l’air réduit, dans un premier temps, l’irradiation solaire qui atteint les panneaux. Le dépôt et l’accumulation de poussières sur les panneaux diminuent, dans un deuxième temps, leur efficacité de production (Maghami et al. 2016, Mani et Pillai 2010, Sarver et al. 2013). Dans le contexte ouest-africain, le transport de poussière depuis la région du Sahara est considérable, et les pertes de production associées dues au dépôt des poussières peuvent être significatives. Ces pertes peuvent être atténuées par des opérations de nettoyage des panneaux solaires (You et al. 2018, Micheli et al 2021). Si les stratégies de nettoyage doivent être définies de manière à minimiser les pertes de production d’énergie, elles doivent également minimiser l’empreinte sur les ressources en eau régionales et s’inscrire dans des contextes multi-usages de la ressource en eau (irrigation des cultures, approvisionnement en eau potable), notamment dans les zones où la ressource en eau est déjà rare où fortement exploitée.

Objectifs
L’objectif de la thèse est d’évaluer l’effet que les poussières peuvent avoir sur le potentiel de production photovoltaïque en Afrique de l’Ouest, et de fournir une évaluation de l’empreinte en eau et de la réduction en salissures de différentes stratégies de nettoyage. Cette évaluation sera obtenue à l’aide d’outils de simulations qui seront développés pour différentes stratégies de nettoyage des salissures au cours de la thèse. Elle s’appuiera sur un modèle dynamique local de dépôt des poussières sur un panneau, qui sera adapté au contexte d’Afrique de l’Ouest et basé sur des observations locales de salissures (Javed et al. 2017, Coello et Boyle 2019, You et al. 2018). Ce modèle permettra de simuler l’évolution temporelle des dépôts de poussières sur les panneaux d’une ferme PV "virtuelle", résultant à la fois des flux de dépôt de poussières atmosphériques et du dépoussiérage par le vent, des opérations d’auto-nettoyage par précipitation et de nettoyage artificiel.
Contexte de collaboration
La thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR NETWAT, un projet de recherche collaboratif, coordonné par l’IGE et impliquant des chercheurs en sciences atmosphériques et hydrologiques, ainsi que des praticiens de l’énergie solaire. NETWAT vise principalement à développer des solutions pour assurer une production photovoltaïque (PV) optimisée en Afrique de l’Ouest sans compromettre la durabilité de la gestion des ressources en eau dans la région. Outre l’évaluation de l’empreinte hydrique des fermes solaires, NETWAT vise également à améliorer la compréhension du cycle de la poussière en Afrique de l’Ouest et de ses effets directs/indirects sur les ressources et la production solaires, à développer une chaîne de prévision de la production photovoltaïque innovante et à construire des outils décisionnels fiables et efficaces pour optimiser la gestion du réseau électrique et la production solaire. NETWAT bénéficie de partenariats avec des universités africaines, des gestionnaires de réseaux électriques nationaux et des opérateurs de fermes solaires. Des observations locales seront collectées dans le cadre du projet pour des sites pilotes de la région (SNO INDAF & AMMA).

Description des travaux

• Observations locales et modélisation empirique de l’accumulation de salissures
  Une revue de la littérature sera d’abord réalisée pour identifier une approche pertinente de modélisation de l’accumulation et de l’élimination des poussières. Le modèle sera adapté aux conditions locales et calé grâce à des observations d’accumulation de salissures des sites pilotes et de missions de terrain in-situ. Différentes stratégies de nettoyage "théoriques" seront proposées et suivies sur le terrain, y compris une stratégie "d’auto-nettoyage uniquement" (l’élimination étant uniquement assurée par les événements pluvieux) et des opérations de nettoyage "programmées" ou "conditionnées par les salissures" avec différentes règles de nettoyage. Les données à utiliser pour le calage seront des estimations de flux de dépôt de poussière en continu à partir de simulations d’un modèle atmosphérique, et des mesures de pertes de salissures et d’accumulation de salissures sur les panneaux.
• Cartographie des pertes par encrassement de la production PV en Afrique de l’Ouest
  Le modèle ainsi calé sera utilisé pour simuler la dynamique de dépôt des poussières et l’évolution temporelle des pertes par salissures résultantes sur une période passée (par exemple les 20 dernières années) pour une ferme PV "virtuelle". Une simulation sera générée sur une grille régulière de 0,125° couvrant l’ensemble de la région WA. Cela permettra d’estimer l’efficacité moyenne des fermes photovoltaïques n’importe où dans la région en tenant compte de la dynamique des poussières. Des simulations seront ensuite réalisées pour les stratégies de nettoyage " théoriques ", permettant d’évaluer l’efficacité de chacune d’entre elles sur la production PV moyenne en tout point de la région.
• Cartographie de l’empreinte hydrique de la production PV en Afrique de l’Ouest
  L’empreinte en eau associée à la production PV sera définie par la quantité d’eau requise pour les opérations de nettoyage. L’empreinte en eau sera estimée en tout point de l’Afrique de l’Ouest pour des systèmes de production PV de petite taille (fermes PV hors réseau dans un village) et de grande taille (fermes PV à l’échelle d’une région) dans des conditions climatiques actuelles, et cartographiée pour différentes stratégies de nettoyage. Les stratégies de nettoyage optimales seront comparées sur la base du compromis entre minimisation de l’empreinte en eau et/ou maximisation de la production énergétique. L’empreinte en eau des stratégies de nettoyage sera enfin comparée à la recharge en eau de la région, ainsi qu’aux autres besoins en eau des régions, notamment les besoins en eau des cultures, la consommation d’eau potable ou l’évaporation des réservoirs d’eau.

Données
Les estimations seront basées sur des simulations pluriannuelles forcées par des données réanalyses météorologiques de type ERA5 et sur des estimations de dépôts de poussière du modèle atmosphérique CHIMERE, afin de prendre en compte la variabilité interannuelle des conditions météorologiques.

Profil et compétences requises
Master 2 ou diplôme d’ingénieur en géographie, systèmes énergétiques, sciences de la Terre ou du climat avec une bonne connaissance des statistiques et de l’analyse des séries temporelles. Une bonne connaissance du logiciel R (ou équivalent) et un intérêt pour le développement de scripts sont également requis. Une bonne capacité à travailler avec des données spatiales serait appréciée. Capacité et intérêt à travailler en équipe et avec des partenaires africains. Motivation pour des missions de terrain en Côte d’Ivoire et au Sénégal. Bonne connaissance de l’anglais pour la lecture d’articles, la rédaction de rapports.

Aspects pratiques
Encadrement La thèse sera co-encadré par l’IGE (Institut des Géosciences de l’Environnement) et le LISA (Laboratoire Interuniversitaire des Systèmes Atmosphériques), en étroite collaboration avec la société SteadySun.
Lieu de travail : Grenoble, France, avec de longs séjours à Créteil
Missions d’observations aux stations de mesure dans des fermes solaires en Afrique de l’Ouest
Contacts :
–  Louise Crochemore (IGE)
–  Benoît Hingray (IGE)
–  Béatrice Marticorena (LISA)

References
Besson, P., Muñoz, C., Ramírez-Sagner, G., Salgado, M., Escobar, R., Platzer, W., 2017. Long-Term Soiling Analysis for Three Photovoltaic Technologies in Santiago Region. IEEE Journal of Photovoltaics 7, 1755–1760. https://doi.org/10.1109/JPHOTOV.2017.2751752
Chini, C. M. & Peer, R. A. M. The traded water footprint of global energy from 2010 to 2018. Scientific Data 8, 7 (2021).
Coello, M., Boyle, L., 2019. Simple Model for Predicting Time Series Soiling of Photovoltaic Panels. IEEE Journal of Photovoltaics 9, 1382–1387. https://doi.org/10.1109/JPHOTOV.2019.2919628
Javed, W., Guo, B., Figgis, B., 2017. Modeling of photovoltaic soiling loss asa function of environmental variables. Solar Energy 157, 397–407. https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.08.046
Maghami, M.R., Hizam, H., Gomes, C., Radzi, M.A., Rezadad, M.I., Hajighorbani, S., 2016. Power loss due to soiling on solar panel : A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews 59, 1307–1316. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.01.044
Mani, M., Pillai, R., 2010. Impact of dust on solar photovoltaic (PV) performance : Research status, challenges and recommendations. Renewable and Sustainable Energy Reviews 14, 3124–3131. https://doi.org/10.1016/j.rser.2010.07.065
Micheli, L., Fernández, E.F., Almonacid, F., 2021. Photovoltaic cleaning optimization through the analysis of historical time series of environmental parameters. Solar Energy 227, 645–654. https://doi.org/10.1016/j.solener.2021.08.081
Micheli, L., Smestad, G.P., Bessa, J.G., Muller, M., Fernández, E.F., Almonacid, F., 2022. Tracking Soiling Losses : Assessment, Uncertainty, and Challenges in Mapping. IEEE Journal of Photovoltaics 12, 114–118. https://doi.org/10.1109/JPHOTOV.2021.3113858
Sarver, T., Al-Qaraghuli, A., Kazmerski, L.L., 2013. A comprehensive review of the impact of dust on the use of solar energy : History, investigations, results, literature, and mitigation approaches. Renewable and Sustainable Energy Reviews 22, 698–733. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.12.065
You, S., Lim, Y.J., Dai, Y., Wang, C.-H., 2018. On the temporal modelling of solar photovoltaic soiling : Energy and economic impacts in seven cities. Applied Energy 228, 1136–1146. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2018.07.020

Mis à jour le 2 mars 2023