Caractérisation et modélisation de la variabilité de la ressource solaire en milieu urbain

Characterisation and modelling of solar resource variability in urban environments

• Auteur / Autrice : Guillaume Le Gall
• Direction : Julien Ramousse, Martin Thebault
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique et Génie des Procédés
• Date : Soutenance le 15/12/2025
• Etablissement(s) : Chambéry
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale sciences, ingénierie, environnement (Chambéry ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire procédés énergie bâtiment (Le-Bourget-du-Lac, Savoie, France ; 2002-....)
• Jury : Président / Présidente : Philippe Blanc
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bérengère Podvin, Valeria Simoncini
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Joly, Gabriele Lobaccaro
• DOI : 10.70675/fc2fbb48ze73ez44d3za75cz5117df39e077

Mots clés

Mots clés contrôlés

Villes

Rayonnement solaire

Mots clés libres

Rayonnement Solaire

Variabilité Spatiale et Temporelle

Décomposition Modale

Milieu Urbain

Solar Radiations

Spatial and Temporal Variability

Modal Decomposition

Urban Environment

Résumé

L’aspect tridimensionnel et l’hétérogénéité morphologique propres au paysage urbain, ainsi que la diversité des matériaux rencontrés, influencent fortement la propagation du rayonnement reçu depuis la voûte céleste (e.g. effets d’ombrages, multiples réflexions dif-fuses). S’ensuit une distribution complexe de la ressource solaire en milieu urbain, soumise à d’importantes variations sur plusieurs échelles spatiales et temporelles. Caractériser et comprendre ces variations représente un défi de taille, mais n’en reste pas moins essen-tiel pour un déploiement massif et une gestion efficace de l’énergie solaire en ville. Dans ce travail, une approche statistique, reposant sur une décomposition (multi)linéaire du champ d’irradiance en modes propres, est proposée pour l’analyse détaillée de la variabil-ité spatio-temporelle de la ressource solaire urbaine. Une étude systématique est menée sur divers quartiers théoriques avec un degré de complexité morphologique et radiative croissant, jusqu’à la reconstruction 3-D d’un ensemble de bâtiments au cœur de Genève (Suisse) à partir de données LiDAR. Pour chaque modèle de quartier, une approche prob-abiliste de lancer de rayons par méthodes Monte Carlo est adoptée pour résoudre la densité de flux radiatif basse longueur d’onde reçue au cours de l’année par l’enveloppe urbaine, à l’échelle de la surface. Le champ d’irradiance ainsi modélisé est ensuite interprété dans un nouvel espace propre de structures sous-jacentes, capturant au mieux l’information statistique sur son comportement physique. Deux méthodes sont adoptées à cette fin: l’analyse en composantes principales (PCA) et une approche multilinéaire de Tucker, implémentée par décomposition en valeurs singulières tensorielle (HOSVD). Les modes de variation spatiaux et temporels dominants sont extraits et ordonnés selon leur con-tribution respective à la variabilité globale du champ d’irradiance. Les résultats obtenus permettent d’identifier les zones intra-urbaines sujettes à une variation spécifique de la res-source solaire. Les périodes journalières et saisonnières de forte variabilité de l’irradiance au cours de l’année sont décrites. Les perturbations spatiales correspondantes, telles que les ombrages dynamiques, ainsi que les régions du quartier les plus affectées sont mises en évidence. L’impact de la morphologie urbaine sur l’obstruction du rayonnement direct est dépeint, et sa contribution à la variabilité de la composante diffuse est suggérée. Ces résultats ouvrent finalement la voie à une amélioration de la précision des outils d’analyse existants (e.g. cadastres solaires), à la mise en place de systèmes d’aide à la décision pour l’aménagement urbain (e.g. positionnement optimal des collecteurs solaires) ou encore à la définition de modèles d’ordre réduit pour l’étude du climat urbain (e.g. amélioration de l’efficacité des modèles microclimatiques à grande échelle, atténuation des îlots de chaleur urbains).

The three-dimensional cityscape largely affects propagation of incident shortwave radi-ation, owing to its inherent morphological heterogeneity and the diversity of encountered materials (e.g. intricate overshadowing effects, multiple diffuse interreflections). This res-ults in a complex distribution of the solar resource in urban areas, subject to important variations spanning multiple spatiotemporal scales. Characterising these variations thus proves challenging, but such knowledge remains crucial for the massive deployment and robust operation of solar energy in cities. In this work, a statistical approach leveraging (multi)linear modal decompositions is proposed for the detailed analysis of the urban solar resource variability in space and time. A systematic investigation is conducted on various theoretical districts with increasing degrees of geometrical and radiative complexity, up to a final application on a LiDAR-based model of an actual neighbourhood in Geneva, Switzerland. For each district geometry, the annual shortwave radiative flux density re-ceived by urban surfaces is estimated at an obstacle-resolving degree using a backward ray tracing Monte Carlo method. Simulated fields of irradiance are then interpreted in new eigenspaces of underlying structures optimally capturing the statistical information about their physical behaviour. Two methods are adopted for this purpose, namely Principal Component Analysis (PCA) and a multilinear Tucker approach, implemented by means of Higher-Order Singular Value Decomposition (HOSVD). Dominant spatial and temporal (daily and seasonal) modes of variation are extracted and ordered according to their contri-bution to the global variability. Results allow for the identification of intra-urban regions subject to specific variations of the solar resource in space and time. Insights about daily and seasonal periods of heightened irradiance variability throughout the year are provided. Corresponding disruptions to its spatial distribution, such as dynamic shading patterns, and most affected district areas are revealed. Impact of the urban morphology on the direct sunlight obstruction is portrayed, and its contribution to the diffuse component variability is intimated. Findings eventually pave the way for improving accuracy of ex-isting solar analysis tools (e.g. solar cadastres), setting up decision support systems for urban planners (e.g. optimal positioning of solar harvesting systems), or for the defini-tion of reduced order models in urban studies (e.g. efficiency improvement of large-scale microclimate models, Urban Heat Islands mitigation).