La collecte et la gestion des données dans le cadre de la prospection d énergie solaire

Conférence SIG 2012 - ESRIFRANCE La collecte et la gestion des données dans le cadre de la prospection d énergie solaire Serge MANG-JOUBERT GAIAGO Eric VIDALENC - ADEME 1 Auteurs : Rodrigo MARIONI, Serge MANG-JOUBERT, GAIAGO Eric VIDALENC, ADEME Version : 0 Destination : diffusion non restreinte 11

Sommaire 1. Quels besoins SIG pour la prospection solaire? 2. La collecte des données 3. Panorama de la culture SIG dans le secteur 4. Retour d expérience sur la gestion des données 5. Illustration : le point de vue de l ADEME 2 22

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Connaître les données Savoir quelles données existent => compétences sur les données Fournisseurs des bases de données existantes, Spécifications des contenus Conditions d utilisation Exemples : Type de données Version gratuite Version commerciale Relief SRTM (MNT de la Nasa) MNT de la BD TOPO (IGN) Occupation du sol Réseaux électrique Corine Land Cover (macroscopique) OpenStreetMap (incomplet) Occ. Sol locale, + précise et + à jour, si existe BD TOPO Bâti OpenStreetMap (+/+ complet) BD TOPO (pas toujours à jour) Ensoleillement JRC (PVGIS) Prise de vue spécifique 3 33

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Voir les données Connaitre le territoire du projet => visualiseur cartographique 4 Irradiance France entière à 13 heure 44

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Faire parler les données en 2D Comprendre les enjeux du territoire du projet => fonctionnalités d analyse spatiale 2D sur de vastes territoires 5 Ile-de-France 55

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Faire parler les données en 3D Fonctionnalités d analyse spatiale 3D sur de petits territoires (quartiers, immeubles) Potentiel solaire en milieu urbain en fonction des ombres portées du bâti et de la végétation Potentiel solaire en milieu rural en fonction du relief (pente et inclinaison du terrain, ombres portée des reliefs, bâti et végétation environnante) + combinaison avec données 2D : usage des sols, occupation des sols, zonages réglementaires, réseau 6 66

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Faire parler les données en 3D Fonctionnalités d analyse spatiale 3D sur de plus vastes territoires Ex: analyse de données de relief haute définition (ex: données LIDAR sur Lisbonne) => Notion de cadastre solaire en 3D 7 77

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Gérer / stocker les données Travailler sur de vastes territoires => outils de gestion de gros volumes de données Exemple indicatif: cf. chapitre 4 de cette présentation Stocker les résultats d analyse => gestionnaires de bases de données (spatiales ou pas) Gérer des informations sur le potentiel solaire => administrer de grosses bases de données 8 88

Quels besoins SIG pour la prospection solaire? Diffuser les résultats => websig ou webservices Diffuser les données Formulaires d interrogation des données Stockage de données précalculées pour optimiser les requêtes Interface de téléchargement Web services (éventuellement) Payement en ligne (éventuellement) Si dans le cadre d INSPIRE : services compatibles INSPIRE 9 99

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La collecte des données Les différents types de données Données référentielles vs données métier Ex: BD TOPO (IGN), données d ensoleillement Données grande échelle (détaillées) vs données petite échelle (globales) Ex: parcellaire, limites de département simplifiées pour de la cartographie au 1/100 000 Données pour étudier le potentiel physique (théorique) vs données pour étudier le potentiel réel (opérationnel) Ex: emprise des bâtis, zonages réglementaires ou prix du foncier Données gratuites (ou libres) vs données payantes Ex: geofla, données de la SAFER (foncier) Données exploitables facilement vs données à «retravailler» en amont Ex: données des DREAL (en général), données brutes d irradiance 11 11

La collecte des données Quelles données pour quels usages? Données hydro et naturalistes (études d impact) Routes Données foncières Potentiel opérationnel (réel) Ex: optimisation emplacement avant étude approfondie Réseau MT, HT Données référentielles Données métier PLU, zonages règlementaires SCOT, SRCAE, PCET, SRCE Micro Parcellaire (commune, bâti, îlot) Limites administratives Occupation du sol fine Occ. sol peu détaillée Macro (SCOT-> pays) Végétation 3D Bâti 3D MNT Bâti 2D Ensoleillement Potentiel physique (théorique) Ex: estimation potentiel solaire théorique France entière 12 12

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La culture SIG dans le secteur Un développement hétérogène de l usage des SIG Quelques acteurs français (bureaux d étude, maîtres d ouvrage) utilisent régulièrement les SIG SIG beaucoup plus utilisé en Allemagne Culture SIG plus développée ET culture ENR plus développée ET culture de la transversalité entre les disciplines Certains acteurs importants du domaine n utilisent toujours pas de SIG Pas de conscience de l utilité des SIG pour leur métier Pas la culture SI en général, plutôt culture «Excel», «projet» Culture «terrain», empirique Les particuliers se sont saisi de l information géographique Ex : BDPV (base de données photovoltaïque) 14 14

La culture SIG dans le secteur Exemple de «nouveaux» types d usages 15 15

La culture SIG dans le secteur Globalement une sous-utilisation du SIG Le SIG est à voir à la fois comme Un outil d optimisation des infrastructures, donc accélérateur du retour sur investissement Un outil de prospection systématique => réduction des coûts des études Un outil de capitalisation => de la donnée «projet» (jetable) à la gestion intégrée des données Croissance forte des acteurs avant le moratoire (2010), mais après? Beaucoup de dépôts de bilans SIG aide à résister mais encore peu utilisé Ces messages ne sont pas encore assez perçus par les décideurs Pas d effet «locomotive» Pas assez de retours d expérience pour témoigner auprès de ceux qui doutent encore 16 16

La culture SIG dans le secteur Perspectives d évolution Développement progressif du SIG pour la problématique, notamment par : Les maquettes 3D De plus en plus utilisées («Serious 3D») pour l aide à la conception d éco-quartiers, de bâtiments HQE Les applications autour des villes intelligentes (Smart Cities, Building Smart ) En amont : optimisation de la conception à base d outils informatiques fonctionnellement avancés Le géomarketing Analyse du potentiel économique en combinant cadastre solaire et données socio-économiques Pour optimiser la prospection commerciale chez les particuliers ou les PME Les plans climats ou SRCAE : diagnostic et cartographie du potentiel solaire à l échelle macroscopique 17 17

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Retour d expérience sur la gestion des données La problématique Défi : rendre exploitable la base PVGIS du JRC (emprise française) http://re.jrc.ec.europa.eu/pvgis/apps4/pvest.php# 19 19

Retour d expérience sur la gestion des données Objectif : La problématique Permettre d interroger la base par des requêtes systématiques Avec une approche généralisée à la commune En la combinant avec des statistiques consolidées sur le bâti, commune par commune En entrée : des données d irradiance pour : Chaque nœud d une maille kilométrique => 1 million de points Chaque heure du jour => 24 valeurs Chaque mois de l année => 12 valeurs Chaque inclinaison => 3 valeurs (0, 35, 45 ) Chaque orientation => 8 valeurs (N, NE, E, SE, S, SO, O, NO) Les couches bâti et limites administrative de la BD TOPO En sortie : Pour chaque commune : toutes les combinaisons d irradiance + des surfaces de toiture par type de bâti 20 20

Retour d expérience sur la gestion des données Quelles difficultés spécifiques? En entrée : extrait «France» de la base PVGIS = 3500 fichiers de 30 Mo (+/- 100 Go) Analyser ces données (ex: moyennes d irradiance par communes à partir de la grille kilométrique) => on génère en sortie un fichier de 250 millions de lignes (7 Go) Succession de plusieurs traitements chronophages : Import fichier ASC -> conversion en raster -> conversion en points -> analyse spatiale -> export fichier CSV 21 21

Retour d expérience sur la gestion des données Comment procéder? (1) Réaliser en amont une description détaillée de l ensemble des traitements Contraintes méthodologiques Utiliser le langage/l outil le plus adapté (Python, ModelBuilder, ) en fonction : Des compétences en interne Des contraintes temporelles Des fonctionnalités disponibles Des aides extérieures (forum, service technique, ) Simplifier au maximum le nombre de traitements Réaliser des tests sur des échantillons en conditions réelles afin de : Faire une évaluation des temps de traitements Vérifier le bon déroulement du processus 22 22

Retour d expérience sur la gestion des données Comment procéder? (2) Contraintes techniques Puissance machine élevée pour raccourcir les temps de traitements Evident mais important : effacer au fur et à mesure les données temporaires Désactiver tous les processus automatiques potentiels du poste de travail : Sauvegarde Scan Antivirus Vérifier les droits en écriture sur l ensemble des fichiers/dossiers concernés Choix technique : Model Builder, puis directement scripts en python 23 23

1. Quels besoins SIG pour la prospection solaire? 2. La collecte des données 3. Panorama de la culture SIG dans le secteur 4. Retour d expérience sur la gestion des données 5. Illustration : le point de vue de l ADEME 24 24

Le point de vue de l ADEME la complémentarité des approches SIG pour mieux qualifier les potentiels techniques à partir de contraintes territoriales pour traduire des éléments d'appréciation locaux par exemple issu de schémas locaux... Les Energies renouvelables sont particulièrement concernées par ces approches car très diffuses par rapport aux énergies conventionnelles 25 25

Merci de votre attention 129 rue des Charmettes 69006 LYON Tél. : 09 72 26 69 60 Fax : 09 72 26 91 97 www.gaiago.fr Contacts : Serge MANG-JOUBERT Eric VIDALENC s.mang@gaiago.fr eric.vidalenc@ademe.fr 26 26