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Brevets et licences

L’intelligence artificielle pour doper la performance du photovoltaïque

Quand et comment arroser les panneaux solaires, clé de leur productivité ? L’Institut de recherche en informatique de Toulouse1 a conçu pour la start-up Sunibrain un logiciel innovant capable de donner une dimension prédictive à son dispositif d’arrosage automatisé et connecté. Les algorithmes d’intelligence artificielle ainsi ajoutés amélioreront les performances du dispositif et augmenteront le rendement des centrales photovoltaïques.

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Pour être performant, un panneau photovoltaïque doit rester propre, et d’une température interne avoisinant les 20°C2. Pour cela, la start-up toulousaine Sunibrain, pionnière de « l’énergie digitale », a imaginé un système écologique pour nettoyer et refroidir les panneaux des grandes centrales photovoltaïques : un dispositif d’arrosage automatique, contrôlable à distance. Commercialisé depuis 2013, il est composé d’un réseau hydraulique (pour récolter, stocker et pulvériser l’eau de pluie) et d’un ensemble de capteurs. Un calculateur permet de déclencher les gicleurs en temps réel, en fonction de multiples paramètres : hydrométrie, niveau des stocks d’eau, vents, cartographie thermique, paramètres électriques, etc. Grâce à cette solution, SuniBrain assure qu'il est possible d’améliorer les rendements des panneaux photovoltaïques d’environ 6 à 8 %.

Aujourd’hui, la stratégie de Sunibrain pour augmenter encore la performance du dispositif passe par l’optimisation de la gestion de l’eau de pluie. L’objectif est de déterminer quand et comment arroser les panneaux solaires. La start-up a confié à l’Institut de recherche en informatique de Toulouse1, spécialiste des systèmes complexes et auto-adaptatifs, le développement d’une solution d’intelligence artificielle. Celle-ci anticipera les besoins en eau et s’adaptera aux défauts qui pourraient apparaître dans le système (buse bouchée, câble électrique HS). Le logiciel intégrera une multitude d’informations in situ et de données issues du Cloud, comme les prévisions météorologiques à plusieurs jours ou le prix de rachat de l’électricité. Et il devra aussi gérer des paramètres parfois contradictoires tels qu’une température élevée et le besoin d’arrosage vs des réserves d’eau réduites et une nécessité d’économie.

Les chercheurs ont développé la technologie des « systèmes multi-agents auto-adaptatifs ». Par leurs capacités d'auto-organisation et d'adaptation, ces systèmes sont aptes à fonctionner dans un environnement très dynamique et à faire face à des imprévus. Ils sont adaptés à la résolution de problèmes complexes pour lesquels aucun contrôle global n’est possible.

Avec cette innovation, les porteurs du projet estiment à 20 % le gain potentiel. En attendant le test à échelle réelle sur une installation agricole, un prototype miniature sera installé à l’Université Paul Sabatier, dans le cadre du projet neOCampus (un démonstrateur de campus connecté, innovant, intelligent et durable). Ce projet Suniagri, porté par la Région Occitanie Pyrénées-Méditerranée, est cofinancé par le programme Feder/Fse3 et BPI France.

1 CNRS/INP Toulouse/Université Paul Sabatier/Université Toulouse Capitol/Université Jean Jaurès.

2 La production des cellules photovoltaïques diminue de 0,5 % par degré au delà de 20°C. Et la température d’un panneau solaire peut atteindre 80°C.

3 Fonds européen de développement régional – Fonds social européen.

 

Contact :

Pierre Glize / Institut de Recherche en Informatique de Toulouse / pierre.glize@irit.fr