Samedi 22 juillet 2017

Avec ses panneaux intelligents, SUNiBrain promet de meilleurs rendements photovoltaïques

Solaire | Aucune réaction

par Olivier Barrellier | Cleantech Republic | 26.04.16

sunibrainctr

Chaleur et saleté sont les ennemis du panneau photovoltaïque. La solution ? SUNiBrain et son dispositif de refroidissement piloté par des algorithmes d’intelligence artificielle. Après sa levée de fonds d’1,3 millions d’euros, Nicolas Cristi - le fondateur de la start-up toulousaine - vise 1 million d’euros de chiffre d’affaires dès cette année.

Cleantech Republic. Arroser des panneaux solaires pour les refroidir tout en les nettoyant. On a connu concept plus révolutionnaire…

Nicolas Cristi : C’est heureusement beaucoup plus que cela ! L’idée initiale était effectivement de refroidir les panneaux pour permettre aux cellules de fonctionner à une température optimale. S’il est archi-connu que la chaleur dégrade leurs performances - les panneaux sont même livrés avec l’indication d’un coefficient de perte à chaque degré supplémentaire - il restait à étudier les réactions effectives de panneaux en situation réelle et à concevoir un dispositif bon marché et efficace pour les refroidir. Or nous avons rapidement compris qu’il ne suffit pas d’asperger massivement et régulièrement une installation pour en booster les performances. En tout cas, pas à des coûts raisonnables.

Il y a d’autres variables…

Le vent, l’inertie thermique, la qualité de l’eau, les types de buses, les modèles de panneaux ou encore leur intégration se sont effectivement invités dans l’équation ! Notre procédé est le résultat de plusieurs années de R&D.

Comment se présente votre panneau aujourd’hui ?

Un des premiers enseignements de nos tests fut que l’eau du réseau n’est pas adaptée car elle laisse rapidement un film malvenu sur les panneaux. La solution est tout simplement de stocker l’eau de pluie, naturellement « distillée ». Cette eau est donc utilisée en circuit fermé : brumisée via un réseau de buses réparties sur l’installation PV, puis récupérée et filtrée, avant retour dans le réservoir. Toute l’installation est bardée de capteurs : température en plusieurs centaines de points, niveau d’eau dans les cuves, évaporation, micro-météo, données électriques… Le tout piloté par des algorithmes intégrant à la fois des expertises métier (issue de notre R&D), du machine learning (pour que chaque installation progresse en elle-même), et des données exogènes comme la météo locale, le trafic routier aux abords (émissions de particules sales) ou encore la carte des pollens…

Et donc également le nettoyage…

La dimension « nettoyage » est presque un bonus inattendu : l’humidification régulière (presque permanente) empêchant tout simplement la saleté de s’accrocher. Au final, nous sommes capables d’optimiser la production d’électricité en temps réel tout au long de l’année, et même en anticipant le comportement des panneaux.

Quel est le rendement attendu ? Et avec quel retour sur investissement ?

Notre système prend toute sa mesure pour des installations à partir de 100 kWc (et pour un tarif d’achat supérieur à 42c/kWh). Notre record en gain de puissance instantanée est de 25% pour un demi-toit équipé contre un demi-toit non refroidi ! Sur une année de productible, l’excédent s’établit entre 6 et 10% en métropole, ce qui offre un retour sur investissement compris entre 5 et 7 ans.

Quelles sont les prochaines étapes pour SUNiBrain ?

Commercialement, tout se passe très bien, presque trop, puisque nous n’arrivons pas à répondre à la demande. C’est d’ailleurs pour produire plus rapidement nos « kits sur mesure » et embaucher que nous avons levé des fonds : 1,3 million d’euros en début d’année. Dès cet automne, nous ouvrirons un bureau à Francfort avant d’attaquer le marché européen. Mais à plus long terme, je suis persuadé que nous devons devenir un standard, embarqué dans la majorité des installations photovoltaïques dès leur construction.

Vous allez devoir changer de modèle économique…

En effet, nous disposerons bientôt d’algorithmes en mesure de prédire très finement la production, bien au-delà de la simple prévision d’ensoleillement. De plus, notre approche d’agrégation de données exogènes est tout à fait déclinable pour d’autres énergies. Des centrales hydroélectriques nous ont d’ailleurs déjà contactés. Notre modèle économique évoluera alors probablement vers un service de type « business intelligence énergétique ».

SUNiBrain en bref…

  • Siège : Toulouse
  • Création : 2013
  • Effectifs : 9
  • Références : une dizaine de toitures équipées à la mi-2016
  • Chiffre d’affaires : 200 000 € (2015), 1 million € (prévisionnel  2016)
  • Gains de productible : 6 à 12% selon climat
  • Financement : Wiseed, Galia Gestion, Bpifrance, Région Languedoc-Roussillon-Midi-Pyrénées

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