Ligne 131 : | Ligne 131 : | ||
Pour télécharger les données jrc, taper cette commande dans votre terminal linux: | Pour télécharger les données jrc, taper cette commande dans votre terminal linux: | ||
+ | <blocquote> | ||
wget --max-redirect=10 -O output.csv "<nowiki>https://re.jrc.ec.europa.eu/api/v5_2/seriescalc?lat=44.203142&lon=0.616363&loss=14&angle=45&aspect=0&startyear=2005&endyear=2020&pvcalculation=1&peakpower=1&pvtechchoice=crystSi&browser=0&outputformat=csv</nowiki>" | wget --max-redirect=10 -O output.csv "<nowiki>https://re.jrc.ec.europa.eu/api/v5_2/seriescalc?lat=44.203142&lon=0.616363&loss=14&angle=45&aspect=0&startyear=2005&endyear=2020&pvcalculation=1&peakpower=1&pvtechchoice=crystSi&browser=0&outputformat=csv</nowiki>" | ||
+ | </blocquote> | ||
Les parametres lat= et lon= vous permettent d'ajuster la latitude et la longitude à votre lieu | Les parametres lat= et lon= vous permettent d'ajuster la latitude et la longitude à votre lieu | ||
Ligne 141 : | Ligne 143 : | ||
On utilise ensuite un bout de code python/pandas pour obtenir le nombre de jours consécutifs maximum pour qu'1 kWc produise 1000Wh, 2000Wh et 3000Wh | On utilise ensuite un bout de code python/pandas pour obtenir le nombre de jours consécutifs maximum pour qu'1 kWc produise 1000Wh, 2000Wh et 3000Wh | ||
+ | <blocquote> | ||
import pandas as pd | import pandas as pd | ||
Ligne 254 : | Ligne 257 : | ||
print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") | print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") | ||
+ | </blocquote> | ||
+ | |||
Dans notre cas, on obtient: | Dans notre cas, on obtient: | ||
Ligne 306 : | Ligne 311 : | ||
On peut dimensionner la production de plusieurs façon: | On peut dimensionner la production de plusieurs façon: | ||
− | |||
1. De façon à ce que les batteries soient entièrement rechargées sur un intervalle moyen en décembre/janvier (les mois les moins ensoleillés de l'année) | 1. De façon à ce que les batteries soient entièrement rechargées sur un intervalle moyen en décembre/janvier (les mois les moins ensoleillés de l'année) | ||
− | |||
2. De façon à ce que les batteries soient entièrement rechargées en un jour d'ensoleillement "moyéné" en décembre/janvier | 2. De façon à ce que les batteries soient entièrement rechargées en un jour d'ensoleillement "moyéné" en décembre/janvier | ||
On notera que le dimensionnement calé sur les mois d'hiver permet de produire suffisamment pour subvenir aux besoin toute l'année, mais | On notera que le dimensionnement calé sur les mois d'hiver permet de produire suffisamment pour subvenir aux besoin toute l'année, mais | ||
− | |||
entraine une surproduction d'énergie en été qu'il serait utile de récupérer (par exemple en hydrolisant de l'eau pour produire de l'hydrogene puis en transformant | entraine une surproduction d'énergie en été qu'il serait utile de récupérer (par exemple en hydrolisant de l'eau pour produire de l'hydrogene puis en transformant | ||
− | |||
l'hydrogene en méthane, cf scenario negawatt 2011) notamment si ce type d'installation venait à se généraliser. | l'hydrogene en méthane, cf scenario negawatt 2011) notamment si ce type d'installation venait à se généraliser. | ||
On va réutiliser le bout de code précédent et l'adapter pour trouver les memes statistiques que précédemment mais uniquemnet en comptant les mois | On va réutiliser le bout de code précédent et l'adapter pour trouver les memes statistiques que précédemment mais uniquemnet en comptant les mois | ||
− | |||
de décembre et janvier. | de décembre et janvier. | ||
− | < | + | <blocquote> |
− | |||
import pandas as pd | import pandas as pd | ||
− | |||
df = pd.read_csv('output.csv', skiprows=10, skipfooter=11, sep=',', engine='python') | df = pd.read_csv('output.csv', skiprows=10, skipfooter=11, sep=',', engine='python') | ||
− | |||
df['time']=df['time'].astype(str) | df['time']=df['time'].astype(str) | ||
− | |||
df['time']=pd.to_datetime(df['time'],format="%Y%m%d:%H%M") | df['time']=pd.to_datetime(df['time'],format="%Y%m%d:%H%M") | ||
− | |||
df=df.set_index('time') | df=df.set_index('time') | ||
− | |||
daily_data = df.resample('D').sum() | daily_data = df.resample('D').sum() | ||
− | |||
dec_jan_data = daily_data[(daily_data.index.month == 12) | (daily_data.index.month == 1)] | dec_jan_data = daily_data[(daily_data.index.month == 12) | (daily_data.index.month == 1)] | ||
− | |||
print("Production moyenne journalière en janvier et décembre") | print("Production moyenne journalière en janvier et décembre") | ||
− | |||
print(str(dec_jan_data['P'].mean()/1000)+" kWh") | print(str(dec_jan_data['P'].mean()/1000)+" kWh") | ||
− | |||
max_streak = 0 | max_streak = 0 | ||
− | |||
current_streak = 0 | current_streak = 0 | ||
− | |||
current_sum=0 | current_sum=0 | ||
− | |||
target=1000 | target=1000 | ||
− | |||
streaks=[] | streaks=[] | ||
− | |||
for value in dec_jan_data['P']: | for value in dec_jan_data['P']: | ||
− | + | if current_sum <= target: | |
− | if current_sum <= target: | + | current_sum+=value |
− | + | current_streak += 1 | |
− | current_sum+=value | + | max_streak = max(max_streak, current_streak) |
− | + | else: | |
− | current_streak += 1 | + | streaks.append(current_streak) |
− | + | current_sum=0 | |
− | max_streak = max(max_streak, current_streak) | + | current_streak=0 |
− | |||
− | else: | ||
− | |||
− | streaks.append(current_streak) | ||
− | |||
− | current_sum=0 | ||
− | |||
− | current_streak=0 | ||
− | |||
print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 1kWh: "+str(max_streak)+" j") | print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 1kWh: "+str(max_streak)+" j") | ||
− | |||
print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak))) | print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak))) | ||
+ | print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 1kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") | ||
− | |||
max_streak = 0 | max_streak = 0 | ||
− | |||
current_streak = 0 | current_streak = 0 | ||
− | |||
current_sum=0 | current_sum=0 | ||
− | |||
target=2000 | target=2000 | ||
− | |||
streaks=[] | streaks=[] | ||
− | |||
for value in dec_jan_data['P']: | for value in dec_jan_data['P']: | ||
− | + | if current_sum <= target: | |
− | if current_sum <= target: | + | current_sum+=value |
− | + | current_streak += 1 | |
− | current_sum+=value | + | max_streak = max(max_streak, current_streak) |
− | + | else: | |
− | current_streak += 1 | + | streaks.append(current_streak) |
− | + | current_sum=0 | |
− | max_streak = max(max_streak, current_streak) | + | current_streak=0 |
− | |||
− | else: | ||
− | |||
− | streaks.append(current_streak) | ||
− | |||
− | current_sum=0 | ||
− | |||
− | current_streak=0 | ||
− | |||
print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 2kWh: "+str(max_streak)+" j") | print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 2kWh: "+str(max_streak)+" j") | ||
− | |||
print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak))) | print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak))) | ||
+ | print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 2kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") | ||
− | |||
max_streak = 0 | max_streak = 0 | ||
− | |||
current_streak = 0 | current_streak = 0 | ||
− | |||
current_sum=0 | current_sum=0 | ||
− | |||
target=3000 | target=3000 | ||
− | |||
streaks=[] | streaks=[] | ||
− | |||
for value in dec_jan_data['P']: | for value in dec_jan_data['P']: | ||
− | + | if current_sum <= target: | |
− | if current_sum <= target: | + | current_sum+=value |
− | + | current_streak += 1 | |
− | current_sum+=value | + | max_streak = max(max_streak, current_streak) |
− | + | else: | |
− | current_streak += 1 | + | streaks.append(current_streak) |
− | + | current_sum=0 | |
− | max_streak = max(max_streak, current_streak) | + | current_streak=0 |
− | |||
− | else: | ||
− | |||
− | streaks.append(current_streak) | ||
− | |||
− | current_sum=0 | ||
− | |||
− | current_streak=0 | ||
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print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(max_streak)+" j") | print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(max_streak)+" j") | ||
− | |||
print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak))) | print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak))) | ||
− | |||
print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") | print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") | ||
− | + | </blocquote> | |
− | |||
− | |||
− | |||
Dans notre cas, on obtient: | Dans notre cas, on obtient: | ||
− | |||
− | |||
− | |||
Production moyenne journalière en janvier et décembre | Production moyenne journalière en janvier et décembre | ||
− | |||
1.9924362701612903 kWh | 1.9924362701612903 kWh | ||
− | |||
nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 1kWh: 4 j | nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 1kWh: 4 j | ||
− | |||
nombre d'occurences: 1 | nombre d'occurences: 1 | ||
− | |||
nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 1kWh: 1.3539192399049882 j | nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 1kWh: 1.3539192399049882 j | ||
− | |||
nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 2kWh: 5 j | nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 2kWh: 5 j | ||
− | |||
nombre d'occurences: 3 | nombre d'occurences: 3 | ||
− | |||
nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 2kWh: 1.8022598870056497 j | nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 2kWh: 1.8022598870056497 j | ||
− | |||
nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 3kWh: 7 j | nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 3kWh: 7 j | ||
− | |||
nombre d'occurences: 1 | nombre d'occurences: 1 | ||
− | |||
nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: 2.263157894736842 j | nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: 2.263157894736842 j | ||
− | |||
− | |||
1. En dimensionnant sur l'intervalle moyen d'1kWh: 1kWc produit en moyenne 1kWh en 1,35j, soit 0,74kWh ramené sur un intervale d'un jour, soit un besoin de 25kWh/0,74=34kWc | 1. En dimensionnant sur l'intervalle moyen d'1kWh: 1kWc produit en moyenne 1kWh en 1,35j, soit 0,74kWh ramené sur un intervale d'un jour, soit un besoin de 25kWh/0,74=34kWc | ||
− | |||
En dimensionnant sur l'intervalle moyen de 2kWh: 1kWc produit en moyenne 2kWh en 1,8j, soit 1,11kWh ramené sur un intervale d'un jour, soit un besoin de 25kWh/1,11=22,5kWc | En dimensionnant sur l'intervalle moyen de 2kWh: 1kWc produit en moyenne 2kWh en 1,8j, soit 1,11kWh ramené sur un intervale d'un jour, soit un besoin de 25kWh/1,11=22,5kWc | ||
− | |||
En dimensionnant sur l'intervalle moyen de 3kWh: 1kWc produit en moyenne 3kWh en 2,26j, soit 1,33kWh ramené sur un intervale d'un jour, soit un besoin de 25kWh/1,33=18,8kWc | En dimensionnant sur l'intervalle moyen de 3kWh: 1kWc produit en moyenne 3kWh en 2,26j, soit 1,33kWh ramené sur un intervale d'un jour, soit un besoin de 25kWh/1,33=18,8kWc | ||
Ligne 485 : | Ligne 409 : | ||
On remarque que les données de références de l'ines pour la production d'1kWc en décembre correspondent à 1kWc===1kWh environ. | On remarque que les données de références de l'ines pour la production d'1kWc en décembre correspondent à 1kWc===1kWh environ. | ||
− | |||
On peut ici parler d'hypothèses plus ou moins "conservatrices", c'est à dire d'hypothèses plus ou moins "prudentes", afin d'avoir des batteries toujours rechargées en hiver. | On peut ici parler d'hypothèses plus ou moins "conservatrices", c'est à dire d'hypothèses plus ou moins "prudentes", afin d'avoir des batteries toujours rechargées en hiver. | ||
− | |||
On remarquera que quelles que soit l'hypothèse retenue pour satisfaire les besoins de façon continue, y compris en hiver, on se retrouvera avec des surproductions importantes en été. | On remarquera que quelles que soit l'hypothèse retenue pour satisfaire les besoins de façon continue, y compris en hiver, on se retrouvera avec des surproductions importantes en été. | ||
− | |||
Il est alors judicieux d'utiliser des systèmes de récupération de la surproduction en l'absence de réseau dans lequel on peut injecter le surplus (par exemple en hydrolisant de l'eau pour produire de l'hydrogene puis en transformant | Il est alors judicieux d'utiliser des systèmes de récupération de la surproduction en l'absence de réseau dans lequel on peut injecter le surplus (par exemple en hydrolisant de l'eau pour produire de l'hydrogene puis en transformant | ||
− | + | l'hydrogene en méthane, cf scenario negawatt 2011).</translate> | |
− | l'hydrogene en méthane, cf scenario negawatt 2011). | ||
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}} | }} | ||
{{Tuto Step | {{Tuto Step |
Tutorial de Aurelpere | Catégories : Énergie
Outils pour dimensionner une installation photovoltaïque hors réseau
Outils pour dimensionner une installation photovoltaïque hors réseau
photovoltaïque, off-grid, hors-réseau
La plupart des installations photovoltaïques sont aujourd'hui
branchées sur le réseau électrique erdf/enedis, que ce soit
sur des formules commerciales dites en "injection du surplus", ou
en "injection totale".
Avec les vieux compteurs, il est encore possible de
"faire tourner à l'envers" le compteur electrique lorsque
les panneaux produisent (un peu comme si linky soustrayait
de votre consommation ce que vos panneaux produisent quelle que
soit l'heure à laquelle la production a lieu)
Le recours au réseau électrique est très pratique car cela évite
le besoin de stocker l'électricité produite.
Cependant, que ce soit pour des raisons d'évolution sociétale (laissons nous
le droit de rêver à autre modèle urbanistique où les sites autonomes
écologiques sans besoins d'infrastructures sont encouragés), pour
des raisons de contraintes naturelles, ou par choix, on peut souhaiter
être indépendant des réseaux, 100% autonome en énergie électriqueIl s'agit dans un premier temps d'estimer votre consommation électrique.
Pour cela, il convient de prendre en compte les bonnes échelles temporelles:
consommation moyenne d'une part, mais aussi les variations journalières (la consommation
selon l'heure de la journée) et saisonnières (la consommation en hiver et en été).
Cet exercice est intéressant à la fois pour dimensionner adéquatement la production,
mais aussi pour penser comment réduire sa consommation. Par exemple, il est aberrant de chauffer
avec des radiateurs éléctriques si votre source d'énergie est uniquement photovoltaïque.
Un autre exemple est le chauffe-eau électrique qui consomme des quantités conséquentes d'énergie
qui sont relativement linéaires du nombres de douches chaudes que vous prenez et
qui peuvent interroger la source d'énergie pertinente pour chauffer votre eau ou le nombre de douches
pertinents pour une production non fossile (on pourra utilement s'interroger sur l'opportunité de
basculer sur une source d'énergie solaire thermique et/ou chauffer au bois ou au biogaz)
NB: pour une douche de 10min à 40°C, il faut environ 3kWh, soit environ le biomethane générable par les fientes
journalieres d'une centaine de poules (en ordre de grandeur)
Pour mesurer votre consommation, vous pouvez utiliser votre compteur electrique.
Vous pouvez ainsi mesurer votre consommation journalière mais aussi la consommation horaire de chaque
appareil électrique (le plus simple étant d'enlever le fusible au compteur de tous les appareils
électriques qu'on veut sortir de la mesure).
En site autonome, le chemin des électrons produits par les panneaux photovoltaïque est celui qui va
à la moindre résistance. Ainsi, si les électrons doivent "choisir" entre une appareil électrique en fonctionnement
et les batteries, ils iront alimenter l'appareil branché.
Cette considération peut être importante si vous avez une consommation électrique importante en journée (lorsque les panneaux produisent),
mais dans la plupart des cas, les variations de production journalière et la différence horaire entre la production et
la consommation font qu'on dimensionne les batteries sur le besoin journalier maximum.
Exemple: besoin journalier de 10kWh
On prend le pourcentage maximum de décharge accepté par les batteries selon la technologie
utilisée. Par exemple 80% pour des batteries lithium.
Exemple: (besoin journalier)/(pourcentage decharge max)=(10)/(0,8)=12,5kWh
NB: les capacités des batteries sont souvent exprimées en Ah. Pour obtenir les Ah à partir de la capacité
en kWh, simplement diviser les Wh par la tension aux bornes de vos batteries. Par exemple en 24V:
12500Wh/24V=521Ah
Pour dimensionner le stockage correctement en fonction du besoin journalier maximum, on va ensuite
chercher à savoir combien de jours sans soleil le stockage doit pouvoir tenir vos besoins journaliers maximum
Pour trouver le nombre de jours maximum sans soleil, vous pouvez soit mesurer vous même l'ensoleillement (se reporter
à mon autre tuto ici : https://wiki.lowtechlab.org/wiki/Mesure_de_l%27ensoleillement-luminosit%C3%A9_avec_un_ordinateur_monocarte_(raspberry-orangepi)),
soit utiliser les données téléchargeable de la modélisation jrc européenne (attention, il s'agit d'une modélisation et notamment une modélisation des nuages,
cad qu'on ne sait pas si le nombre de jours consécutifs maximum sans nuage est un paramètre en entrée du modèle ou non)
Pour télécharger les données jrc, taper cette commande dans votre terminal linux:
<blocquote> wget --max-redirect=10 -O output.csv "https://re.jrc.ec.europa.eu/api/v5_2/seriescalc?lat=44.203142&lon=0.616363&loss=14&angle=45&aspect=0&startyear=2005&endyear=2020&pvcalculation=1&peakpower=1&pvtechchoice=crystSi&browser=0&outputformat=csv" </blocquote>
Les parametres lat= et lon= vous permettent d'ajuster la latitude et la longitude à votre lieu
startyear= et endyear= sont les bornes de début et de fin de la periode considéré (ici 15 ans entre 2005 et 2020)
peakpower= correspond à la puissance photovoltaique en kWc (ici 1kWc)
On utilise ensuite un bout de code python/pandas pour obtenir le nombre de jours consécutifs maximum pour qu'1 kWc produise 1000Wh, 2000Wh et 3000Wh
<blocquote> import pandas as pd
df = pd.read_csv('output.csv', skiprows=10, skipfooter=11, sep=',', engine='python')
df['time']=df['time'].astype(str)
df['time']=pd.to_datetime(df['time'],format="%Y%m%d:%H%M")
df=df.set_index('time')
daily_data = df.resample('D').sum()
max_streak = 0
current_streak = 0
current_sum=0
target=1000
streaks=[]
for value in daily_data['P']:
if current_sum <= target:
current_sum+=value
current_streak += 1
max_streak = max(max_streak, current_streak)
else:
streaks.append(current_streak)
current_sum=0
current_streak=0
print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 1kWh: "+str(max_streak)+" j")
print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak)))
print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 1kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j")
max_streak = 0
current_streak = 0
current_sum=0
target=2000
streaks=[]
for value in daily_data['P']:
if current_sum <= target:
current_sum+=value
current_streak += 1
max_streak = max(max_streak, current_streak)
else:
streaks.append(current_streak)
current_sum=0
current_streak=0
print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 2kWh: "+str(max_streak)+" j")
print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak)))
print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 2kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j")
max_streak = 0
current_streak = 0
current_sum=0
target=3000
streaks=[]
for value in daily_data['P']:
if current_sum <= target:
current_sum+=value
current_streak += 1
max_streak = max(max_streak, current_streak)
else:
streaks.append(current_streak)
current_sum=0
current_streak=0
print("nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(max_streak)+" j")
print("nombre d'occurences: "+ str(streaks.count(max_streak)))
print("nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: "+str(sum(streaks)/len(streaks))+" j") </blocquote>
Dans notre cas, on obtient:
nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 1kWh: 4 j
nombre d'occurences: 1
nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 1kWh: 1.1124367317425885 j
nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 2kWh: 5 j
nombre d'occurences: 3
nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 2kWh: 1.2801404603979711 j
nb de jours consécutifs maximum pour qu'1kWc produise 3kWh: 7 j
nombre d'occurences: 1
nb de jours consécutifs moyen pour qu'1kWc produise 3kWh: 1.4647827920708563 j
Que nous disent ces chiffres?
Que le nombre maximal de jours avec un faible ensoleillement varie de 4 à 7j selon le niveau d'ensoleillement espéré.
Mais aussi que le nombre d'occurences est relativement faible: 1 à 3 occurences seulement de ces épisodes sans soleil sur 15 ans.
(si vous n'etes pas entierement satisfait des données modélisées au regard de votre expérience de la production photovoltaïque en fonction de la météo, et mon hypothèse est
que les panneaux produisent plus que ce que les données de la modélisation jrc nous donne, je vous encourage à
utiliser des données empiriques en utilisant mon autre tuto ici: https://wiki.lowtechlab.org/wiki/Mesure_de_l%27ensoleillement-luminosit%C3%A9_avec_un_ordinateur_monocarte_(raspberry-orangepi) )
Et enfin que le nombre de jours moyens pour qu'un kWc de module produise 1kWh à 3kWh est compris entre 1 et 1,5 j.
On a alors le choix:
-soit surdimensionner le stockage pour tenir 4j de besoins pour faire face à ces épisodes rares sans soleil : 50kWh de batteries pour 10kWh de besoins
-soit dimensionner le stockage pour tenir 1 à 2j et avoir une source électrique d'appoint à base de groupe electrogene fossile : 12,5 à 25kWh de batteries pour 10kWh de besoins
pour éviter un surdimensionnement coûteux pour de très rares occasions
-soit, si la criticité des besoins n'est pas trop importante, dimensionner le stockage pour tenir 1 à 2j et
se débrouiller sans électricité lorsqu'il y a des épisodes long sans soleil : 12,5 à 25kWh de batteries pour 10kWh de besoins
On suppose qu'on dimensionne les batteries à 25kWh pour 10kWh de besoin -soit 2j d'autonomie-
On peut dimensionner la production de plusieurs façon: 1. De façon à ce que les batteries soient entièrement rechargées sur un intervalle moyen en décembre/janvier (les mois les moins ensoleillés de l'année) 2. De façon à ce que les batteries soient entièrement rechargées en un jour d'ensoleillement "moyéné" en décembre/janvier
On notera que le dimensionnement calé sur les mois d'hiver permet de produire suffisamment pour subvenir aux besoin toute l'année, mais entraine une surproduction d'énergie en été qu'il serait utile de récupérer (par exemple en hydrolisant de l'eau pour produire de l'hydrogene puis en transformant l'hydrogene en méthane, cf scenario negawatt 2011) notamment si ce type d'installation venait à se généraliser.
On va réutiliser le bout de code précédent et l'adapter pour trouver les memes statistiques que précédemment mais uniquemnet en comptant les mois de décembre et janvier.
<blocquote> import pandas as pd df = pd.read_csv('output.csv', skiprows=10, skipfooter=11, sep=',', engine='python') df['time']=df['time'].astype(str) df['time']=pd.to_datetime(df['time'],format="%Y%m%d:%H%M") df=df.set_index('time') daily_data = df.resample('D').sum() dec_jan_data = daily_data[(daily_data.index.month == 12)
rappel de base: branchement en série (+ sur - et + sur -) on ajoute le voltage et on garde le meme amperage, branchement en paralelle (+ sur +, - sur -) on ajoute l'amperage et on garde le meme voltage
idem pour les batteries: à mettre en paralelle pour garder la meme tension (voltage)
La première problématique du photovoltaïque lowtech autonome est le dimensionnement de l'installation.
Vous pouvez utiliser la feuille libreoffice en piece jointe en haut de ce tutoriel pour du dimensionnement "bricolé".
Les étapes précédentes ont permis de calculer à partir du modèle jrc la taille de la batterie et la production moyenne en hiver d'un kWc.
Le dimensionnement par la méthode essais et erreurs
La feuille de calcul propose aux lignes 41 et 42 d'ajuster le nombre de panneaux et la production moyenne d'1kWc en décembre et donne le besoin journalier hors temps ensoleillement hiver en Wh et la recharge batterie journaliere maximale en hiver (en Ah et Wh). En faisant des essais sur les deux paramètres, on peut obtenir le nombre de panneaux minimum pour que la(les) batterie(s) se recharge(nt) positivement en hiver.
La problématique principale du photovoltaïque lowtech autonome est le stockage de l'énergie.
Vous pouvez lire les caractéristiques des panneaux qu'on vous a donné ou trouvés sur leboncoin à pas cher:
-puissance crete: elles s'aditionnent pour obtenir la puissance nécessaire trouvée lors de la phase de dimensionnement.
-tension : 12V,24V ou 48V. voir regles série/paralelle pour leur additions
-intensité: variable selon les modèles mais souvent inferieure à 10A. voir regles série/paralelle pour leur additions
Pour recharger des batteries, en principe, si vous connectez votre panneaux en direct sur une batterie, il suffit que la tension à la sortie de vos panneaux soit la même que celles de vos batterie, et ca devrait charger.
Il y a un composant important à retenir pour charger correctement vos batteries:
le regulateur ou controleur de charge
il en existe de trois sortes: les tor (tout ou rien) les mppt (Maximum power point tracking) et les pwm (Pulse Width Modulation)
Ils sont composés d'un adaptateur DC/DC (courant continu vers courant continu) et d'un coupe circuit. Le mppt comprend également un adaptateur d'impédence (il a une résistance pour adapter l'amperage injecté dans la batterie). Les mppt accepte des puissances nominales plus élevées, cad des tensions et intensité plus élevées.
Le régulateur ou controleur de charge permet principalement de couper le circuit quand la batterie est rechargée en surveillant la tension et l'intensité de charge. Il coupe le circuit si leurs valeurs dépassent les intervalles de référence (pour cela le regulateur arrete la charge temporairement et mesure la tension aux bornes des batteries).
Le mppt a un "algorithme" électronique intégré qui va chercher le point de puissance optimal grace a son adaptateur de resistance.
Si vous connectez plusieurs panneaux et plusieurs batteries, il est recommandé d'avoir un regulateur pour couper la charge correctement lorsque la batterie est chargée.
Les tensions de charge de référence sont 12V,24V et 48V.
Cependant, les prix des modèles augmentent avec la puissance nominales (qui va dépendre de l'amperage) qu'ils acceptent.
Pour limiter l'intensité du courant de la production photovoltaïque, il est plus judicieux d'utiliser des panneaux de plus forte puissance qui sont généralement à des tensions plus élevées
(rappel P=U*I,
rappel E=P*t se conserve dans un systeme fermé).
note: si le systeme de stockage par batterie ou l'appareil connecté à vos panneaux n'absorbe pas toute la puissance produite, et si le régulateur de charge ne coupe pas le circuit, le reste sera dégagé en chaleur.
L'amperage va aussi dependre de la capacité de stockage de vos batteries, dimensionnées pour couvrir vos besoins pendant une periode définie au dimensionnement.
Le courant de charge est calculé en divisant par 4 ou 5 la capacité nominale de la batterie exprimée en Ah qui devrait alors se recharger en 4 ou 5h. Cependant une batterie se rechargera aussi avec un courant de charge de la capacité nominale de la batterie divisée par 20 mais plus lentement (en 20h).
Dimensionnez et/ou agencez vos panneaux en conséquence.
Des montages de panneaux serie+paralelle peuvent permettrent d'ajuster tension et amperage.
Il y a enfin un dernier point sur lequel être attentif: le déclenchement de la recharge de la batterie par le regulateur/controleur de charge (qui déclenche quand la tension de la batterie diminue en dessous d'un certain seuil).
En effet, si la puissance soutirée à la batterie est trop faible, il est possible que le temps nécessaire à la décharger avec votre consommation journalière pour déclencher la recharge dans le régulateur dépasse le temps d'ensoleillement journalier. La batterie ne se recharge alors pas du tout pendant la journée.
Dans ce cas, votre batterie ne se rechargera qu'un jour sur deux ou sur trois (selon le seuil de déclenchement de la recharge du regulateur).
C'est un paramètre à prendre en compte dans le dimensionnement (non inclus dans la feuille de calcul).
Le régulateur a 3 phases:
bulk: le regulateur laisse passer le courant
floating: le regulateur alterne interupteur fermée et ouvert à une fréquence donnée pour maintenir la batterie chargée
En outre il faut prendre des précautions car la charge des batteries présente certains risques.
absorption (pour les mppt): la tension de charge augmente un peu pour créer une difference de potentiel suffisante pour continuer à charger la batterie presque pleine.
En théorie le courant de charge diminue lorsque la batterie est presque rechargée (courant de queue etc.)
La charge de batteries en paralelle ou en série sur des batteries usagées qui n'ont pas les mêmes tensions ou intensité présente en théorie des risques. En effet vous lirez un peu partout que la résistance des fils pour relier ces batteries
créee des différences de potentiels entre les batteries qui produisent des décharges d'une batterie envers une autre etc.
créant des risques d'explosion, de degazage pour les batteries plomb etc.
Il faut bien se rapeller que les batteries sont des assemblages de composants unitaires de faible tension mis en séries et en paralelle pour obtenir un générateur de l'intensité et la tension voulue et qu'à priori faire de même avec des batterie entiere ne présente pas vraiment de risques..
On parle souvent de "battery management system" (bms) "intégré" pour les batteries lithium ion.
En réalité le régulateur de charge est déjà un "bms". En théorie, le bms intégré s'assure que les tensions et les intensités de chaque unité composant la batterie est la même et la rééquilibre au besoin.
On peut bien sûr s'interroger si tout ceci n'est pas une façon de rendre le stockage de l'énergie plus cher avec des composants BMS artificiellement chers et si ce n'est pas une façon d'éviter de réutiliser des unités de batteries usagées.
Il est par exemple étonnant qu'il n'existe pas de BMS pour rééquilibrer automatiquement des batteries plomb acide, ce qui rendrait utilisable toutes les batteries mises au rebut de l'industrie automobile pour stocker l'énergie photovoltaïque sans risque!
Dans tous les cas, si vous réutilisez des batteries au plomb, utilisez un régulateur pour éviter de continuer à charger vos batteries rechargées (risques de production d'hydrogene) -ou si vous n'en utilisez pas dimensionnez avec beaucoup de soin-, évitez les décharges profondes, et maintenez les batteries à une temperature constante autant que possible.
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