P50 & P90 simplifiés : Deux indicateurs que tous les investisseurs doivent comprendre pour établir un business plan fiable lors d’un investissement dans des actifs éoliens
P50 & P90 simplifiés : Deux indicateurs que tous les investisseurs doivent comprendre pour établir un business plan fiable lors d’un investissement dans des actifs éoliens
P50 & P90 simplifiés
Lorsque vous investissez dans des actifs éoliens, qu’ils soient neufs ou acquis sur le marché secondaire, il est essentiel de connaître deux indicateurs clés qui sont cruciaux pour vos prévisions financières et hypothèses de business plan : P50 et P90.
L’un des risques majeurs dans le secteur de l’énergie éolienne est l’incohérence entre la ressource éolienne réelle et les prévisions initiales. Personne ne peut prédire le vent avec précision. Les études d’évaluation du rendement énergétique sont réalisées par des experts éoliens afin de déterminer la production nette attendue et de fournir des probabilités d’excédence pour atténuer ce risque.
Cet article vise à simplifier ces concepts et à expliquer en termes clairs les différences entre ces indicateurs, afin de vous aider à choisir les données les plus adaptées pour établir vos prévisions de revenus et votre modèle économique.
Définitions de base
P50 et P90 sont des valeurs de probabilité. La valeur P50 correspond au niveau moyen annuel de production, où la production estimée a 50 % de chances d’être dépassée sur une année. La valeur P90 correspond au niveau de production annuelle, qui a 90 % de chances d’être dépassé sur une année.
Le processus de calcul du P50
Lors du développement d’un projet éolien, une étape cruciale consiste à collecter des mesures de vent sur site, sur une période minimale d’un an. Comme il n’existe aucun modèle précis pour prévoir le vent à long terme, l’analyse des données de court terme est combinée à des données historiques afin de créer un modèle de prévision éolienne pour la zone géographique concernée. Les données sont obtenues à partir de stations météorologiques terrestres ou de modèles à méso-échelle. Des modèles numériques et des processus de correction à long terme sont utilisés pour établir un modèle fiable de répartition des vents sur la durée de vie du parc éolien. Enfin, la ressource éolienne est convertie en production électrique en utilisant la courbe de puissance théorique du modèle d’éolienne sélectionné.
Le résultat de ce processus est appelé Production Brute (Gross Yield).
La Production Nette (Net Yield) est obtenue après prise en compte des pertes au cours du projet. Selon les meilleures pratiques actuelles, ces pertes incluent :
- Les pertes dues à l’effet de sillage
- Les pertes liées à la disponibilité et à la maintenance des turbines
- Les pertes dues à la disponibilité du réseau et des infrastructures (BOP – Balance of Plant)
- Les pertes électriques
- Les conditions spécifiques du site
- La dégradation des pales
- Les limitations de production imposées (curtailment plans)
Passer du P50 au P90
Lors de l’évaluation de la Production Nette (Net Yield), chaque étape du calcul est soumise à des incertitudes. L’identification et la quantification de ces incertitudes sont essentielles pour déterminer les probabilités d’excédence correctement.
Deux catégories principales d’incertitudes peuvent être identifiées :
- La variabilité du vent
- Les erreurs de modélisation
La première catégorie concerne la variabilité de la ressource éolienne au fil du temps. L’expérience montre que des variations significatives peuvent être observées d’une année à l’autre. Aucun modèle ne peut prédire ces fluctuations. Dans ce contexte, une incertitude est calculée pour prendre en compte cette variabilité interannuelle sur la durée de vie du parc éolien. Plus la durée de vie du projet est longue, plus la production cumulée tend à se rapprocher du P50.
Exemple : Supposons un P50 de 63 GWh/an. Le graphique ci-dessous illustre la convergence progressive vers le P50 en production cumulée.
La seconde catégorie concerne les incertitudes des modèles. Il s’agit des erreurs liées à chaque étape de la méthodologie appliquée, notamment en raison de l’utilisation de modèles mathématiques et numériques, incluant :
- Les mesures sur site
- Le profil vertical du vent
- Les données de référence
- La correction à long terme
- La modélisation du flux de vent
- La modélisation des effets de sillage
- La densité de l’air
- Les courbes de puissance des turbines
Étude de cas
Prenons l’exemple d’un projet éolien en cours de développement, pour lequel deux bureaux d’études indépendants ont réalisé des études de rendement énergétique, donnant les résultats suivants :
Le graphique ci-dessous montre la probabilité d’excédence associée à la production nette calculée par chaque consultant. Bien que les résultats P50 diffèrent de 3 %, les deux consultants obtiennent un P90 similaire. L’explication est que le Consultant A a considéré un pourcentage d’incertitude global plus élevé dans son étude.
Pourquoi éviter d’utiliser le P50 ?
Malheureusement, il n’existe aucun moyen fiable de prévoir le vent sur une longue période, encore moins sur 20 ans. Les modèles et méthodes utilisés pour les évaluations de rendement énergétique sont soumis à des marges d’erreur. Les hypothèses prises en compte dans l’évaluation des incertitudes sont donc essentielles pour établir des prévisions de revenus et un business model réaliste. Une chose est certaine : les ressources éoliennes sur un site donné évolueront avec le temps. Plusieurs facteurs peuvent modifier la production éolienne à long terme, tels que :
- L’évolution topographique
- L’urbanisation
- L’installation de nouvelles éoliennes à proximité
- La croissance de la végétation
Chez Greensolver, nous recommandons d’éviter toute prévision basée sur le P50. Nous suggérons plutôt d’utiliser les valeurs P90 ou P75, en fonction de la qualité de l’étude de rendement énergétique réalisée. Enfin, gardez en tête que pour évaluer la qualité d’une étude de rendement énergétique, une revue indépendante réalisée par un expert est essentielle.
Contactez-nous pour plus de détails !
Co-auteurs : Perrine Bugeat & Ypatios Moysiadis
Date : 01/02/2019