Un groupe de chercheurs de l’Université Pontificale Bolivarienne en Colombie a développé une nouvelle technique de prédiction de la température des onduleurs solaires. Cette approche repose sur une régression symbolique (SR) optimisée par un algorithme d’essaim particulaire (PSO).
Pourquoi prédire la température des onduleurs ?
Le contrôle thermique des onduleurs solaires est crucial pour leur performance et leur longévité. Une mauvaise estimation de leur température peut entraîner :
- Une diminution de l’efficacité énergétique
- Une usure prématurée des composants
- Des pertes d’énergie liées à un refroidissement inefficace
Comment fonctionne cette nouvelle approche ?
L’algorithme PSO-SR fonctionne en plusieurs étapes :
- Création aléatoire de modèles mathématiques reliant la température des onduleurs aux autres paramètres de fonctionnement.
- Évaluation de ces modèles en comparant leurs prédictions avec les valeurs réelles grâce à l’erreur quadratique moyenne (RMSE).
- Optimisation progressive des formules sur 25 itérations, en améliorant la précision des prédictions.
Des résultats plus précis que les modèles classiques
Les chercheurs ont testé leur méthode sur un onduleur de 36 kW installé sur un bâtiment en Colombie. Les données ont été collectées pendant un an et comparées à d’autres méthodes :
- Modèle PSO-SR : RMSE de 4,12 en phase de test
- Régression linéaire multiple (MLR) : RMSE de 4,52
- SR avec algorithme génétique (GA) : RMSE de 4,8
L’algorithme PSO-SR s’est révélé plus précis et plus rapide que les autres modèles, atteignant un équilibre entre efficacité informatique et fiabilité des prévisions.
Un potentiel pour améliorer la gestion thermique des onduleurs
Cette nouvelle approche pourrait être utilisée pour optimiser la régulation thermique des onduleurs, améliorer leur fiabilité et réduire les coûts d’exploitation des installations photovoltaïques.
L’étude complète a été publiée dans l’International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA), avec la participation de chercheurs d’Espagne et du Mexique.