Tests de capacité automatisés

Le test de capacité automatisé de Solesca offre un aperçu de qualité bancable de la façon dont votre système se comporte dans le monde réel. Fondé sur la méthodologie ASTM E2848-13, chaque rapport repose sur les meilleures pratiques du secteur. Au-delà de l'automatisation des filtres standards, Solesca identifie intelligemment les conditions de référence (RC) les plus statistiquement robustes afin de minimiser les biais et de produire l'analyse la plus précise.

Chaque test que vous payez correspond à un projet, ou système. Vous pouvez payer une seule fois et effectuer un nombre illimité de tests sur ce projet. Cela vous permet de tester différentes conditions de référence et contraintes de limites à volonté.

Pour créer un test de capacité, allez dans Capacity Tests (opens in a new tab), cliquez sur « + Capacity Test » et suivez le processus de téléversement des données, de définition des conditions de référence et d'exécution d'un test.

ASTM E2848-13

Le fondement de cet outil est la norme ASTM E2848-13 « Standard Test Method for Reporting Photovoltaic Non-Concentrator System Performance ». Il s'agit de la méthodologie standard du secteur pour réaliser un test de capacité. Un test de capacité est simplement une application de cette norme qui compare la production attendue (simulée via SAM, SolarFarmer ou PVsyst) à la production réellement mesurée du système construit. La comparaison est un processus en plusieurs étapes qui comprend le filtrage par date, le filtrage de l'ombrage, le filtrage de l'irradiance, la modélisation par régression et la recherche de la RC optimale.

1. Ingestion des données

Tout test nécessite deux éléments de données cruciaux : les données attendues et les données mesurées.

• Les données attendues peuvent être tirées directement de nos sorties de projet via SAM ou SolarFarmer, ou vous pouvez téléverser un PVsyst. Veuillez vous assurer que le téléversement PVsyst est correctement formaté et conforme à ce modèle : Modèle de téléversement de test de capacité PVsyst de Solesca. Veuillez ne pas modifier les en-têtes de colonnes et placer toutes les données de ligne dans le format décrit ci-dessous :

• Les données mesurées doivent également être téléversées. Veuillez prendre les données mesurées que vous avez collectées et les placer dans ce modèle ici : Modèle de téléversement de test de capacité mesuré de Solesca . Les données mesurées doivent comporter des horodatages corrects en heure locale, à l'intervalle approprié (heure, 15 min, 5 min, etc.) et présenter tout le formatage approprié pour chaque colonne. Veuillez ne pas modifier les en-têtes de colonnes et placer toutes les données de ligne dans le format décrit ci-dessous :

2. Définition des limites des conditions de référence

Dans Solesca, vous pouvez définir de nombreux paramètres pour le test. Chacun correspond à une condition de limite spécifique. Nous réglons chacun sur les normes par défaut du secteur, de sorte que tout ce que vous avez à saisir pour lancer le test est le début et la fin de la période sur laquelle vous souhaitez que le test porte sur le jeu de données mesuré ainsi que le nom du test. Cependant, vous pouvez les modifier pour correspondre à votre référence. Vous trouverez ci-dessous une description détaillée de chaque paramètre et de la façon dont il affecte le test :

De plus, vous avez la possibilité de nous laisser trouver les meilleures conditions de référence pour vous ou de définir vous-même les conditions de référence spécifiques. Lorsque vous définissez vous-même les conditions de référence, la cible sera l'IRR moyenne de la RC et la déviation maximale sera utilisée pour tester (s'il y a suffisamment de points de données de qualité dans les données filtrées) afin d'exécuter un test. L'utilisation de Solesca pour trouver les RC optimales est l'usage recommandé pour de meilleurs résultats.

3. Filtrage des données

L'ASTM exige plusieurs filtres différents pour les données attendues et mesurées afin de garantir des tests de la plus haute qualité. Nous traitons chacun dans l'ordre :

1. Filtre d'ombrage/encrassement (ASTM §7.4) : Supprime les points de données affectés par des problèmes opérationnels corrigeables tels que la couverture de neige, un encrassement important ou l'ombrage d'objets voisins. Cela garantit que le test reflète les performances du système dans des conditions dégagées et sans obstruction.

2. Filtre de plage d'irradiance (ASTM §7.3) : Exclut les données pour lesquelles l'irradiance est trop faible pour que le système soit pleinement actif (< 400 W/m²) ainsi que les données pour lesquelles la puissance AC est limitée par la puissance maximale de l'onduleur (écrêtage). Cela concentre l'analyse sur la portion linéaire et hautement performante de la plage de fonctionnement du système.

3. Suppression des valeurs aberrantes (ASTM §7.5) : Des régressions initiales sont effectuées pour identifier et supprimer les valeurs aberrantes statistiques — les points de données qui s'écartent significativement du modèle de performance attendu, souvent en raison d'effets transitoires ou d'erreurs de mesure.

4. Filtre des conditions de référence (ASTM §9) : L'étape finale isole un sous-ensemble spécifique et bien réparti des données nettoyées autour d'une irradiance cible, connu sous le nom de conditions de référence. Cela garantit que les modèles attendus et mesurés sont comparés dans des conditions de fonctionnement statistiquement identiques, offrant une évaluation des performances juste et précise.

Un test terminé affichera chaque étape filtrée sur le rapport généré.

4. Test des conditions de référence

Une fois que les données mesurées et attendues ont été filtrées à l'étape 3, un test démarre. Voici notre première vérification :

1. Si le nombre de points de données mesurés et attendus après filtrage est inférieur au minimum de points de données mesurés et attendus, le test échouera et ne s'exécutera pas. Vous pouvez voir combien de points de données nous avons après filtrage une fois que vous inspectez le test.

2. À partir de là, si vous avez sélectionné l'irradiance verrouillée, nous essaierons un test avec votre cible d'IRR comme IRR moyenne de la RC et trouverons la plus petite déviation possible pour effectuer un test. Si la déviation maximale est atteinte sans un test satisfaisant le percentile, le test ne s'exécutera pas et vous en serez informé.

3. Si vous sélectionnez l'irradiance optimisée, nous tenterons de trouver les meilleures conditions de référence dans le percentile et les déviations fournis. Si aucune ne peut être trouvée, vous serez informé des raisons.

5. Rapport et exports

Si le test a pu s'exécuter, nous générerons un rapport et comparerons les deux jeux de données. L'indice de performance de puissance (Power Performance Index) est la différence en pourcentage entre les données attendues et les données mesurées avec leurs régressions linéaires. Si elle est supérieure au critère de réussite, le test réussit !

Vous pouvez télécharger le rapport, toutes les données téléversées et les données mesurées et attendues finales filtrées en cliquant sur le bouton de téléchargement à droite de l'entrée du tableau pour ce test de capacité.

Statut du test

• In Progress : S'affiche lorsque le test est en cours d'exécution. Si cela persiste pendant plus de 10 min, veuillez nous contacter.

• Required Action : S'affiche en cas d'échec du test parce qu'il n'a pas été possible d'exécuter le test avec les conditions de référence et les limites données.

• Failed • Test Ran : S'affiche lorsque les RC et les limites ont été respectées et qu'un test a pu être réalisé entièrement, mais que l'indice de performance de puissance est inférieur au critère de réussite.

• Pass : S'affiche lorsque le test s'est exécuté et a réussi le critère de réussite.

FAQ

• Vous pouvez exécuter un test plusieurs fois. Cependant, toute exécution supprimera les données de l'exécution précédente, alors n'oubliez pas de télécharger tout test précédent avant d'exécuter un nouveau test.

• Les rapports et les données filtrées ne seront générés que si un test a réussi ou échoué, et non s'il y a des actions requises (le test n'a pas pu s'exécuter entièrement).

Pourquoi mon test a-t-il échoué avec une erreur « Insufficient Data Points » ?

• Il s'agit du mode d'échec le plus courant. Le message d'erreur précisera la dernière RC que l'algorithme a tentée et combien de points de données il a trouvés par rapport au nombre requis. Cela signifie qu'après l'application de tous les filtres ASTM, il ne restait pas assez de données de haute qualité pour réaliser un test statistiquement valide.

• Solution : Essayez d'élargir la « plage de jours » dans la configuration pour inclure davantage de jours de données mesurées. Vous pouvez également revoir les réglages de filtrage ; une valeur de sigma très agressive pour la suppression des valeurs aberrantes peut supprimer trop de points. Enfin, vos données mesurées ne sont peut-être pas assez bonnes. Les données que vous avez extraites proviennent-elles de jours nuageux ou d'un hiver avec beaucoup de neige ?

  Si vous effectuez le test en hiver, il est très difficile de collecter suffisamment de données attendues de haute qualité. Vous pouvez envisager d'abaisser les nombres minimums. En hiver, nous utilisons en réalité 60 jours de données attendues afin de tenter de collecter autant de jours que possible pour que le test puisse atténuer ce phénomène.

Pourquoi mon test a-t-il échoué avec une erreur « Medians are too far apart » ?

• Cela signifie que même lorsque suffisamment de points de données ont été trouvés, les conditions météorologiques des jeux de données attendus et mesurés étaient trop différentes. Par exemple, les données mesurées peuvent provenir d'une série de jours majoritairement nuageux, tandis que les données attendues pour cette période étaient majoritairement ensoleillées. L'algorithme arrête correctement le test pour éviter une comparaison injuste.

• Solution : Élargissez la plage de dates pour inclure un ensemble plus diversifié de conditions météorologiques plus susceptibles de correspondre à la distribution statistique du fichier 8760. Ou essayez de limiter les jours aux seuls bons jours ensoleillés du jeu de données mesuré.

Qu'est-ce qu'une « bonne » valeur de R carré ?

• Le R carré mesure à quel point le modèle de régression correspond aux données, 1,0 étant un ajustement parfait. Pour un test de capacité solaire, vous devriez généralement vous attendre à des valeurs de R carré supérieures à 0,95. Une valeur plus faible peut indiquer une forte dispersion des données, des problèmes de capteurs, ou d'autres problèmes opérationnels non capturés par les filtres standards.