Prévision de la Capacité des Systèmes de Stockage d’Énergie par Batterie 

Prévoir avec précision la dégradation des batteries lithium-ion est essentiel pour le déploiement et l’exploitation réussis des systèmes de stockage d’énergie à grande échelle sur le réseau. Avec l’essor des énergies renouvelables, le rôle du stockage d’énergie dans la stabilisation du réseau et l’équilibrage de la charge devient de plus en plus crucial. Les cellules lithium-ion se sont imposées comme une technologie de premier plan pour le stockage d’énergie à l’échelle du réseau, en raison de leur forte densité énergétique, de leur réactivité rapide et de la baisse progressive de leurs coûts. Cependant, pour garantir une utilisation efficace des batteries dans les systèmes de stockage d’énergie (BESS), la dégradation chimique des cellules au fil du temps doit être rigoureusement anticipée et maîtrisée, car elle impacte considérablement la viabilité et la performance à long terme des actifs. 

D’un point de vue due diligence, disposer d’un modèle fiable pour prévoir la dégradation des batteries avant la construction d’un BESS est primordial. Un tel modèle permet d’estimer la durée de vie du système de batteries, orientant ainsi les décisions d’investissement critiques et les évaluations des risques. En comprenant le rythme de dégradation attendu sur toute la durée de vie du projet, les développeurs et les parties prenantes peuvent faire des choix éclairés quant au fournisseur, à l’architecture du système, ainsi qu’aux paramètres d’exploitation. De plus, avec ces informations en main, les garanties de performance peuvent être dimensionnées correctement, et les modèles économiques validés, garantissant ainsi la rentabilité et la pérennité des actifs de stockage. 

D’un point de vue gestion d’actifs, un modèle robuste de prévision de la dégradation des batteries s’avère indispensable durant la phase opérationnelle d’un site BESS. En surveillant en continu les performances du système et en les comparant aux prévisions de dégradation, les exploitants peuvent prendre des décisions stratégiques basées sur les données, notamment en ce qui concerne les stratégies d’augmentation de capacité et le suivi des garanties. D’un point de vue pratique, la capacité à anticiper la dégradation d’un BESS joue un rôle clé dans la mise en place de la maintenance prédictive, assurant ainsi une gestion proactive des batteries, réduisant les arrêts imprévus et améliorant la fiabilité du système. 

Compte tenu de l’importance de la dégradation des capacités, Greensolver a développé son propre modèle de prévision, afin de soutenir ses projets BESS. Axé sur la chimie LFP, qui est aujourd’hui la plus utilisée pour les applications de stockage d’énergie, le modèle de Greensolver a été testé en interne sur plusieurs systèmes et a démontré une précision élevée dans ses prévisions. Grâce à ce modèle de prévision, Greensolver optimise les contrats de projet afin de maximiser le potentiel des actifs de stockage d’énergie, apportant ainsi une valeur ajoutée significative à ses partenaires. 

En résumé, le développement et l’intégration de modèles de prévision de la dégradation des batteries sont des facteurs clés pour le succès du déploiement et de l’exploitation des systèmes de stockage d’énergie à l’échelle du réseau. Ces modèles permettent de faciliter les décisions d’investissement, d’optimiser les conceptions techniques et d’améliorer la gestion des actifs grâce à une approche pilotée par les données, contribuant ainsi à assurer la viabilité à long terme des systèmes de stockage d’énergie. 

Nous vous invitons à contacter l’équipe de gestion d’actifs pour en savoir plus : contact@greensolver.net 

Rédigé par l’équipe de gestion d’actifs, Nikko Talplacido, David Roissé