Cadastre solaire et gisement photovoltaïque

Le ministère de la transition écologique et solidaire, au travers de la loi relative à la transition énergétique pour la croissance verte, a fixé la part des énergies renouvelables à 32% d’ici 2030 et une diminution de 20% de la consommation d’énergie finale pour la même période. Par ailleurs, les villes consomment à elles seules plus de la moitié de l’énergie mondiale. En ce sens, les espaces urbains constituent un réel enjeu énergétique. De manière à réduire ces consommations excessives d’énergie en ville, l’utilisation des rayons solaires semble être une solution. En effet, ceux-ci peuvent avoir de multiples usages. D’une part, l’implantation de panneaux solaires photovoltaïques et/ou thermiques sur les bâtiments constituent une source d’énergie renouvelable inépuisable. D’autre part, ces mêmes rayons solaires permettent de chauffer naturellement les bâtiments. Le potentiel solaire d’une ville parait alors être une donnée indispensable pour les aménagements actuels et futurs. Afin de fournir ces données, de nombreuses collectivités se dotent de cadastres solaires. Ces outils de l’aménagement sont de plus en plus demandés, notamment depuis la mise en place du programme de coopération européen POLIS. Ce programme vise à développer la prise en compte du solaire dans les nouveaux aménagements urbains. Beaucoup de méthodes de production de cadastres solaires existent à ce jour. Certaines sont appliquées sur de petites échelles comme un bâtiment ou un quartier, et d’autres, à l’échelle d’une ville entière. Bien que fondamentaux pour le développement du photovoltaïque à l’échelle urbaine, les cadastres solaires possèdent néanmoins quelques limites. En effet, ceux-ci sont à la merci des éléments naturels. L’énergie solaire reçue par les bâtiments peut être influencée par différents éléments comme la météorologie, l’ensoleillement ou encore l’ombrage, élément  d’autant plus important en milieu urbain. Les méthodes diffèrent donc par leur complexité à appliquer et par les facteurs qu’elles cherchent à illustrer.

État de l’art 

L’objectif de cette revue de littérature est de préciser, dans un premier temps, la méthodologie relative à la production d’un cadastre solaire. Dans un second temps, différentes méthodes de calcul de l’irradiation solaire, élément essentiel à la création d’un cadastre solaire, sont comparées afin d’en soulever les points prédominants et certaines incohérences.

Les définitions

Les cadastres solaires sont des outils cartographiques d’aide à la décision qui permettent d’évaluer le potentiel solaire d’un espace. Ces derniers s’appliquent à des espaces ruraux tout comme à des espaces urbains et sont de plus en plus demandés par les collectivités. Dans la plupart des cas, les cadastres solaires sont développés dans l’objectif d’installer des infrastructures photovoltaïques, comme l’indiquent Y. Li et al. (2016) dans leur article, dans les milieux urbains. Ils offrent, à terme, des données sur l’ensoleillement reçu par une surface, le coût d’investissement de panneaux photovoltaïques ou encore l’économie de CO2 réalisable. Afin de les dessiner, des méthodes ont été mises au point ces dernières années. Celles-ci sont nombreuses et diffèrent les unes des autres, cependant certaines étapes essentielles à l’élaboration d’un cadastre solaire peuvent en être dégagées.

Les méthodes de pixellisation, SORAM et la méthode développée par Peronato et al. (2018) regroupent des éléments communs quant à leur mise en œuvre. En effet, ces dernières disposent toutes de données topographiques, de modélisations du bâti mais aussi d’un calcul de l’irradiation solaire. Le premier élément indispensable à la conception d’un cadastre solaire est la représentation topographique de la zone d’étude. Pour ce faire, divers moyens offrent la possibilité d’obtenir ces données. Dans leur méthode de calcul par pixellisation, Y. Li et al. (2016) ont choisi une approche très accessible puisque leurs données proviennent directement du site Google Earth. Bien que ceci ne soit pas contraignant du point de vue pratique, la précision d’un tel outil reste néanmoins à prouver et des marges d’erreur peuvent être rencontrées. Pour ce qui est des deux autres méthodes étudiées dans cette revue de littérature, celles-ci utilisent des données obtenues par télédétection par laser, LiDAR. Cette méthode offre une représentation  topographique 2D ou/et 3D accessible directement dans une base de données. Dans un second temps, le bâti de la zone d’étude est modélisé. Physiquement, un bâtiment correspond à une infinité de points dans l’espace disposant de coordonnées, d’une orientation ou encore d’une inclinaison. Néanmoins, il semble évident qu’il est impossible d’en étudier la totalité au risque de voir cette modélisation ne jamais aboutir. Afin d’obtenir des données, il est donc nécessaire de réduire ce nombre de points, c’est ce qui est appelé une discrétisation. L’enjeu est alors d’avoir une quantité suffisante de points pour garder une précision de modélisation « convenable ». Les trois méthodes étudiées disposent de représentations distinctes qui seront plus amplement expliquées dans la prochaine partie de cette étude. Par ailleurs, la modélisation du bâti peut tout à fait être une représentation 2D tout comme une représentation 3D. La différence apparait alors dans les coordonnées géographiques des points. Finalement, la dernière étape consiste à calculer l’irradiation solaire reçue par chacun de ces points. Elle se définie par l’ensemble des rayons solaires directs, diffus et réfléchis qui atteignent la surface de la Terre. Les rayons diffus se caractérisent par la réduction des rayons solaires par la couverture nuageuse et les rayons réfléchis, quant à eux, ont déjà atteint le sol et se sont projetés dans de nouvelles directions. Le calcul solaire demeure l’étape la plus complexe à mettre en œuvre lors de l’élaboration d’un cadastre solaire. En effet, il s’agit d’un facteur qui relève directement d’éléments naturels ce qui implique de nombreuses variations dans les calculs. Différents facteurs doivent donc être pris en compte afin d’obtenir une précision maximale. Tout d’abord, les conditions météorologiques peuvent être étudiées, comme dans la méthode SORAM de R. Erdélyi et al. (2014), afin de déterminer, entre autre, la valeur des rayonnements diffus. Enfin, l’irradiation solaire qui arrive en un point peut être directement impactée par son voisinage. Effectivement, les autres bâtiments et la végétation environnante constituent des obstacles et provoquent un effet d’ombrage, ce qui modifie considérablement la valeur de l’irradiation puisque les rayons solaires ne peuvent plus passer. Les différentes méthodes de calcul solaire que proposent Y. Li et al. (2016), R. Erdélyi et al. (2014) et Peronato et al. (2018) prennent toutes les trois en compte ce  facteur qui semble être un enjeu majeur dans la rigueur des études. D’autre part, ces méthodes de calcul sont appliquées sur les échelles temporelles différentes faisant varier une nouvelle fois la charge des calculs. Dans ces articles, les deux échelles retenues sont les échelles horaires et journalières, l’une favorisant la précision des calculs et l’autre leur légèreté. Pour toutes ces raisons, la mise en œuvre de cadastres solaires dans les zones urbaines semblent être ardue. Cependant, des méthodes de calcul solaire tentent d’offrir une précision de représentation maximale tout en limitant la lourdeur des calculs.

Les méthodes de calcul solaire

De nombreuses méthodes existent aujourd’hui afin de calculer l’irradiation solaire. Comme il a été énoncé précédemment, elles diffèrent par le type de données, la représentation spatiale : 2D, 2.5D ou 3D, les critères mis en évidence comme l’ombrage ou la météorologie, ou encore par le choix de l’échelle temporelle du calcul. Certaines sont plus facilement mises en œuvre dans de vastes zones urbaines alors que d’autres, plus denses en calculs, ne peuvent s’appliquer qu’à de petites portions de villes. Ainsi, il est intéressant au travers de cette revue de littérature de comparer quelques-unes de ces méthodes. Ceci permet de dégager les atouts mais surtout les inconvénients que celles-ci peuvent avoir. Les trois méthodes qui ont été retenues sont la méthode par pixellisation, la méthode à échelle multiple et la méthode SORAM.

De cette manière, Y. Li et al. (2016) ont développé une méthode de pixellisation alliant un modèle 2D et un modèle 3D afin de calculer au mieux l’irradiation solaire reçue par des toits. Dans leur étude, la méthode a été appliquée à une portion d’éco-quartier situé en Chine. La zone d’étude regroupe un total de 26 bâtiments répartis sur une surface de 575×274 m². Dans un premier temps, l’ombrage des bâtiments est défini grâce au modèle 3D. Les données sont obtenues à partir d’un système d’information géographique puis importées dans le logiciel Sketchup qui crée les zones d’ombre à un instant donné. Grâce au même logiciel, des images aériennes sont produites, avec un point de vue constant, ce qui permet ensuite de discrétiser la zone en pixels. La dimension des images est de 1916 x 912 pixels et chacun des pixels a une taille de 0.3 x 0.3m. Une valeur numérique variant de 0 à 255 est ensuite attribuée aux pixels selon leur luminosité, un pixel ayant une valeur inférieure à 250 étant considéré comme ombragé. Parallèlement, une image 2D de la zone d’étude est pixélisée, en utilisant les mêmes dimensions que les précédentes, en fonction de l’emprunte au sol des bâtiments. Cette fois un pixel noir représente le bâti et un pixel blanc représente le sol. Finalement, l’irradiation solaire journalière  L’approche par pixellisation mise en œuvre par Y. Li et al. (2016) permet de soulever quelques éléments essentiels à la compréhension des méthodes de calcul de l’irradiation solaire. Tout d’abord, nous pouvons noter que la taille des pixels de 0.3 x 0.3 m² accorde au modèle une grande précision spatiale. En effet, à cette dimension la moindre particularité topographique, comme un simple buisson par exemple, peut être prise en compte lors du calcul de l’ombrage. Les images ainsi produites peuvent alors être considérées comme à haute résolution. Néanmoins, il est indéniable que plus les cellules d’un raster sont petites plus le traitement des données est lourd. Ainsi, une telle rigueur de modélisation 2D n’est peut-être pas essentielle dans l’application de cette méthode.

Table des matières

Introduction
1. État de l’art
1.1. Les définitions
1.2. Les méthodes de calcul solaire
1.3. Discussion
2. Problématique et hypothèse
3. Formulation
3.1. Définition
3.2. Méthodologie
3.3. Réalisation des objets de comparaison
3.4. Comparaison des deux méthodes
3.5. Manipulation et nettoyage des données
3.6. Discussion
4. Application d’un cas d’étude
4.1. Echantillons étudiés
4.2. Résultats
4.3. Analyse des résultats
4.4. Discussion
5. Conclusion
6. Bibliographie
7. Annexes

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