[0001] La présente invention concerne le domaine de l’agrivoltaïsme, c’est-à-dire une production d'énergie électrique à l'aide de cellules photovoltaïques couplée à une production agricole, dont le but est de protéger les cultures des aléas climatiques et de moduler le microclimat face au changement climatique, afin d’assurer une production agricole viable, pérenne et une production électrique d’origine solaire sur une même surface.

[0002] La production agricole est assurée par un ensemble de plantes cultivées. Les plantes peuvent être les mêmes ou différentes.

[0003] La production électrique est assurée par un ensemble de panneaux photovoltaïques disposés sur une structure porteuse, recouvrant tout ou partie des plantes cultivées. Comme décrit ultérieurement, les panneaux photovoltaïques sont mobiles, par exemple pour suivre la course du soleil.

[0004] L’optimisation de la production électrique consiste généralement à orienter les panneaux photovoltaïques perpendiculairement aux rayons solaires. Mais cette optimisation de production électrique peut s’avérer nuire à l’optimisation de la production agricole, par exemple du fait d’une ombre projetée par les panneaux photovoltaïques sur les plantes cultivées.

[0005] Il existe des solutions qui cherchent à résoudre ce défi technologique, notamment par l’exemple qu’en donne le document de l’état de la technique antérieure FR3019274.

[0006] La présente invention a pour but d’améliorer encore les solutions existantes.

[0007] Au sens de la présente invention, on entend indistinctement « variété » et « cultivar ».

[0008] La notion de « variété » n’est pas limitée à celle du rang taxonomique. Elle doit être comprise au sens de la présente invention comme la plante cultivée ou son type. On parlera donc de production agricole d’une « variété » d’arbres fruitiers, autant que de production agricole d’une « variété » de fraises, etc.

[0009] En modifiant les conditions microclimatiques sous dispositif agrivoltaïque, la présente invention permet de réduire les stress abiotiques (hydrique, thermique et radiatif) pour les plantes, assurer leurs besoins physiologiques, les protéger contre les aléas climatiques, et permet de trouver une synergie entre la production agricole et la production électrique d’origine photovoltaïque.

[0010]

[0011] Plus précisément, l’invention concerne selon un premier de ses objets, un procédé de pilotage d’un dispositif agrivoltaïque, ledit dispositif agrivoltaïque comprenant :

[0012] - un ensemble de panneaux photovoltaïques disposés au-dessus d’une zone comprenant un ensemble de plantes cultivées,

[0013] - un ensemble d’actuateurs, configurés pour modifier la position dudit ensemble des panneaux,

[0014] - une structure porteuse qui soutient les panneaux photovoltaïques, lesdits panneaux étant mobiles selon l’un au moins parmi : en rotation par rapport à un axe horizontal ; en translation dans un plan horizontal, en translation selon un axe vertical, de sorte à pouvoir adopter plusieurs positions horizontales, verticales ou angulaires grâce audit ensemble d’actuateurs, et disposés à une hauteur inférieure à une valeur prédéterminée d’un ensemble de plantes cultivées, l’ombre projetée sur les plantes par les panneaux photovoltaïques étant modifiée par le changement de position ou d’angle desdits panneaux, modifiant ainsi les conditions microclimatiques de la zone comprenant l’ensemble de plantes cultivées ;

[0015] - un système de commande et d’acquisition de données en temps réel, configuré pour piloter la position horizontale, verticale ou angulaire de l’ensemble de panneaux photovoltaïques,

[0016] - un serveur, configuré pour recevoir et stocker des données agro-climatiques et comportant un module d’optimisation comprenant des lignes de code définissant son fonctionnement et configuré pour émettre des instructions de commande au système de commande pour la position des panneaux photovoltaïques ;

[0017] le procédé comprenant des étapes consistant à :

[0018] - déterminer le stade phénologique auquel se trouvent lesdites plantes ;

[0019] - recevoir, par un module d’optimisation, un ensemble de données agro-climatiques relatives à la zone comprenant un ensemble de plantes cultivées ;

[0020] - calculer, par le module d’optimisation, un ensemble d’indicateurs agro-climatiques en fonction desdites données agro-climatiques.

[0021] Il est essentiellement caractérisé en ce qu’il comprend en outre des étapes consistant à :

[0022] - déterminer un rendement potentiel de l’ensemble de plantes cultivées,

[0023] - déterminer l’impact de chaque indicateur agro-climatique calculé sur le rendement potentiel de l’ensemble de plantes cultivées en fonction de leur stade phénologique déterminé,

[0024] - émettre, par le module d’optimisation vers le système de commande, une instruction de commande, comprenant la position horizontale, verticale ou angulaire que doit adopter au moins un panneau photovoltaïque pour une période donnée, l’instruction de commande étant fonction de l’ensemble d’indicateurs agro-climatiques et de l’impact de chaque indicateur agro-climatique calculé sur le rendement potentiel de l’ensemble de plantes cultivées.

[0025] Grâce à la présente invention, on peut agir sur le rendement des plantes cultivées en modifiant le microclimat par le pilotage de la position des panneaux du dispositif agrivoltaïque, grâce aux indicateurs agro-climatiques calculés, le rendement étant calculé par stade phénologique.

[0026] En particulier, le calcul par le module d’optimisation d’un ensemble d’indicateurs agro-climatiques peut être mis en œuvre grâce à des modélisations prenant en compte l’impact des panneaux photovoltaïques sur le microclimat. On peut lier ces indicateurs aux conditions de bon développement des cultures par stade phénologique, permettant la construction du rendement et la qualité de la production agricole et calculer la production électrique grâce à une mo- délisation du productible électrique pour toute position des panneaux photovoltaïques.

[0027]

[0028] On peut prévoir que le rendement potentiel est calculé en référence à un modèle comprenant l’impact de chaque indicateur agro-climatique, par stade phénologique, sur un rendement olympique moyen, le rendement potentiel étant calculé de préférence, à l'instant t.

[0029]

[0030] On peut prévoir que l’instruction de commande est déterminée par un algorithme d’optimisation, ayant été préalablement entrainé sur un jeu de données agro-climatiques composées de données construites grâce à des données issues d’historiques climatiques locaux et de modèles d’évolution climatiques, permettant de prendre des décisions pertinentes au regard de la variété des scénarios climatiques pouvant arriver.

[0031]

[0032] L’ensemble d’indicateurs agro-climatiques peut prendre en compte l’impact microclimatique du dispositif agrivoltaïque.

[0033]

[0034] En particulier, on peut prévoir que l’impact microclimatique du dispositif agrivoltaïque est pris en compte grâce à des modélisations du microclimat induit par le dispositif agrivoltaïque, comme l’ombre portée, la température de l’air, du sol, l’évapotranspiration potentielle, l’hygrométrie, le vent, l’humidité du sol, etc. en utilisant les données du module de calcul dimensionnel de l'ombrière.

[0035] La production électrique peut prendre en compte l’ensemble des positions des panneaux photovoltaïques, grâce à une modélisation de la production électrique qui peut notamment calculer la perte de production électrique lorsque les panneaux ne sont pas dans une position angulaire correspondant à une production maximale.

[0036]

[0037] On peut prévoir de calculer, par le module d’optimisation, les besoins de modulation du microclimat et de protection pour les plantes en fonction des indicateurs agro-climatiques pertinents, spécifiques aux plantes cultivées, l’impact de ces indicateurs sur le rendement potentiel des plantes cultivées, pour chaque stade phénologique déterminé par ailleurs. On peut déterminer le rendement potentiel par au moins l’un des moyens suivants pris isolément ou en combinaison : de manière théorique, par calcul, par modélisation, par observation.

[0038]

[0039] On peut prévoir en outre une étape consistant à :

[0040] - attribuer un poids à chaque indicateur agro-climatique calculé ; le poids attribué étant fonction du stade phénologique déterminé.

[0041]

[0042] On peut aussi prévoir de :

- cumuler l’ensemble des points attribués, et - piloter la position des panneaux en fonction de l’écart entre le cumul de l’ensemble des points attribués et une valeur seuil prédéterminée.

[0043]

[0044] Plus précisément, on peut prévoir d’attribuer un poids à chaque indicateur agro-climatique calculé et à la production électrique ; le poids attribué étant fonction de l’impact sur le rendement potentiel des cultures, fonction du stade phénologique déterminé et pouvant être positif ou négatif en fonction de son impact sur les productions agricoles et électriques. Ces poids permettent à l’algorithme d’optimisation de déterminer la position des panneaux, permettant d’assurer le bon développement des cultures tout en assurant une production électrique significative.

[0045]

[0046] On peut prévoir que les données agro-climatiques sont envoyées par l’un au moins parmi :

[0047] - des capteurs agro-climatiques locaux, disposés sous l’ensemble de panneaux photovoltaïques ;

[0048] - des capteurs agro-climatiques distants, disposés à une distance inférieure à une valeur prédéterminée de la zone comprenant ledit ensemble de plantes cultivées, mais pas sous l’ensemble de panneaux photovoltaïques ;

[0049] - des capteurs satellitaires ;

[0050] les données agro-climatiques pouvant également être :

[0051] - des données d’historique enregistrées dans une mémoire ; et

[0052] - des données de prévisions météorologiques.

[0053]

[0054] On peut prévoir au moins l’une des étapes parmi :

[0055] - une détermination des besoins physiologiques desdites plantes par stade phénologique ;

[0056] - une modélisation de la production électrique desdits panneaux photovoltaïques au moins par pas de temps et par la position relative desdits panneaux photovoltaïques et du soleil ;

[0057] - un calcul dimensionnel de la structure porteuse qui soutient les panneaux photovoltaïques ;

[0058] - une détermination des conditions microclimatiques de la zone comprenant l’ensemble de plantes cultivées du dispositif agrivoltaïque ;

[0059] - une modélisation de résultat agricole recherché desdites plantes, en fonction des indicateurs agro-climatiques desdites plantes, pour chaque stade phénologique desdites plantes ;

[0060]

[0061] l’instruction de commande étant fonction de l’une au moins desdites étapes.

[0062]

[0063] On peut prévoir en outre des étapes consistant à :

[0064] - détecter ou prévoir un événement climatique ou météorologique prédéterminé ; et

[0065] - émettre une instruction de commande de la position horizontale, verticale ou angulaire d’au moins un panneau photovoltaïque, en fonction du moment auquel ledit événement climatique ou météorologique est prévu ou détecté.

[0066]

[0067] On peut prévoir en outre une étape consistant à simuler la production électrique du dispositif agrivoltaïque en fonction au moins de sa latitude et de la position relative des panneaux photovoltaïques par rapport au soleil, lesdits panneaux photovoltaïques pouvant être bifaciaux.

[0068]

[0069] On peut prévoir une étape d’apprentissage automatique, configurée pour optimiser simultanément la production d’électricité d'origine photovoltaïque et la production agricole desdites plantes,

[0070] l’apprentissage étant basé sur lesdites données agro-climatiques.

[0071]

[0072] De préférence, l’entrainement de l’algorithme d’optimisation des instructions de commande des panneaux photovoltaïques utilise des données d’historique agro-climatiques, et permet un apprentissage grâce à des scénarios climatiques variés et diversifiés afin de générer des instructions de commande de la position des panneaux du dispositif agrivoltaïque maximisant les productions agricoles et électriques.

[0073]

[0074] On peut prévoir que l’étape consistant à déterminer le stade phénologique auquel se trouve lesdites plantes est mis en oeuvre par déclaration, par date du calendrier, par traitement d’image desdites plantes, ou par cumul de degrés / jour, éventuellement incluant un effet d’ombrage.

[0075]

[0076] On peut prévoir que le dispositif agrivoltaïque est en outre relié à un ensemble d’au moins une station météorologique, éventuellement en réseau ;

[0077] les données agro-climatiques reçues par le module d’optimisation étant issues au moins par ledit ensemble d’au moins une station météorologique.

[0078]

[0079] Selon un autre de ses objets, l’invention concerne également un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution des étapes du procédé selon l’invention, lorsque ledit programme est exécuté sur un serveur, configuré pour recevoir et stocker des données agro-climatiques, et comportant un module d’optimisation comprenant des lignes de code définissant son fonctionnement et configuré pour émettre des instructions de commande au système de commande pour la position des panneaux photovoltaïques.

[0080] La présente invention présente les 3 critères avantageux suivants pour le pilotage d’un dispositif agrivoltaïque :

• L’efficacité, grâce à un module de simulation du microclimat qui permet de calculer le microclimat induit par les panneaux du dispositif agrivoltaïque, qui est relié au rendement des cultures (et qui est un modèle de rendement, pas un modèle de croissance), grâce à un modèle semi empirique ; • La simplicité, grâce aux indicateurs agro-climatiques de l’invention qui sont beaucoup plus simples que les modèles écophysiologiques existant et qui, comprenant énormément de paramètres, sont très compliqués ;

• La robustesse, grâce à un jeu de données climatiques pour entrainer l’algorithme de pilotage.

[0081]

[0082] D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront plus clairement à la lecture de la description suivante donnée à titre d’exemple illustratif et non limitatif et faite en référence aux figures annexées.

[0083] [Fig. 1] illustre un dispositif agrivoltaïque selon l’art antérieur ;

[0084] [Fig. 2] illustre un schéma fonctionnel pour la mise en oeuvre d’un mode de réalisation du procédé selon l’invention ;

[0085] [Fig. 3] illustre l’envoi de données agro-climatiques à un serveur selon l’invention.

Description détaillée

[0086] La présente invention est basée sur la détermination du stade phénologique des plantes cultivées, et sur l’asservissement de la position des panneaux photovoltaïques notamment au stade phénologique déterminé.

[0087] De préférence, les stades phénologiques sont ceux de l’échelle BBCH.

[0088] On peut prévoir un ensemble de stades phénologiques par plante ou par groupe de plantes (par exemple les fruits à pépins, notamment la vigne ; les fruits à noyau, etc.).

[0089]

[0090] * Dispositif agrivoltaïque *

[0091]

[0092] Un dispositif agrivoltaïque, également appelé « ombrière », est illustré sur la figure 1.

[0093] Il comprend une structure porteuse qui soutient un ensemble de panneaux photovoltaïques.

[0094] Les plantes cultivées peuvent être de tout type et par exemple être des cultures maraîchères, des vignes, des arbres - notamment fruitiers, des arbustes, etc. y compris une pluralité de plantes différentes.

[0095] On prévoit de déterminer le stade phénologique, de développement ou de croissance, auquel se trouvent lesdites plantes, par exemple la sortie de dormance, le bourgeonnement, la floraison, la maturation, etc.

[0096] Par exemple, le stade phénologique peut être déclaré, en particulier via une interface graphique. Il peut aussi être déterminé par date du calendrier, plus précisément de la différence entre la date du jour et la date de semis, ou encore par degrés jour.

[0097] Il peut aussi être déterminé par traitement d’image desdites plantes. Par exemple on réalise un ensemble d’images des plantes cultivées, manuellement, par caméra ou par drone, et un logiciel de traitement d’images permet de déterminer le stade phénologique. De préférence à cet effet, on met en œuvre un logiciel d’intelligence artificielle comprenant un apprentissage adapté à chaque plante cultivée. Enfin, le stade phénologique peut également être déterminé par un calcul du cumul de degrés-jour, ce calcul pouvant éventuellement inclure un effet de l’installation agrivoltaïque sur le microclimat.

[0098] Le stade phénologique peut être déterminé par plusieurs des moyens précédents.

[0099] Il existe donc un partage du rayonnement lumineux solaire entre les panneaux photovoltaïques et les plantes cultivées, indistinctement appelées « cultures ».

[0100] Un module d’optimisation décrit ultérieurement permet d’optimiser la production agricole et la production photovoltaïque, c’est-à-dire d’optimiser ce partage lumineux. Par exemple en phase de méiose, on peut prévoir de favoriser l’ensoleillement des plantes cultivées au détriment de la production d’électricité photovoltaïque.

[0101] Par la présence de panneaux photovoltaïques disposés au-dessus d’une partie des plantes cultivées, la structure d’ombrière a un impact sur celles-ci car elle créé de l’ombre, elle a donc un impact sur le rayonnement, sur le vent local, sur l’humidité du sol (l’évapotranspiration est alors limitée), sur la température, etc.

[0102] Les panneaux photovoltaïques peuvent aussi servir de protection physique (par exemple contre la grêle), et ont un impact microclimatique (température, rayonnement, etc.) sur la zone cultivée.

[0103] La structure porteuse comporte des montants qui supportent une ossature sur laquelle sont articulés les panneaux photovoltaïques.

[0104] Les panneaux photovoltaïques sont mobiles.

[0105] De préférence, ils sont mobiles en rotation d’est en ouest pour suivre la course solaire. On peut donc modifier leur position angulaire. En l’espèce ils sont mobiles en rotation par rapport à un axe horizontal, et mobiles en translation dans un plan horizontal ou vertical, comme illustré par les flèches doubles sur la figure 1 , grâce à un ensemble d’actuateurs.

[0106] On peut prévoir que les panneaux photovoltaïques soient rétractables, voire empilables.

[0107] Ils peuvent ainsi adopter :

- plusieurs positions horizontales, par exemple pour déplacer l’ombre projetée des panneaux photovoltaïques sur les plantes cultivées,

- plusieurs positions verticales, par exemple en réglant la hauteur des panneaux photovoltaïques sur la structure porteuse, ce qui permet également de modifier l’ombre projetée des panneaux photovoltaïques sur les plantes cultivées, et

- plusieurs positions angulaires, par exemple pour adapter la position angulaire des panneaux photovoltaïques à la position du soleil.

[0108] La position ou l’orientation des panneaux photovoltaïques modifie les conditions microclimatiques des plantes cultivées du dispositif agrivoltaïque, par exemple en fonction de l’ombre projetée (ou non), ce qui impacte l’irradiance reçue par les cultures, la température foliaire, l’hygrométrie, la température du sol, l’évapotranspiration du sol ou du vent passant entre les panneaux photovoltaïques et les plantes cultivées.

[0109] La présente invention permet d’adapter la position ou l’orientation des panneaux photovoltaïques en fonction des besoins physiologiques des cultures ou de leurs besoins de protection contre des aléas climatiques.

[0110]

[OU I] * SCADA *

[0112]

[0113] On prévoit que le dispositif agrivoltaïque comprend un système de commande et d’acquisition de données en temps réel, connu sous l’acronyme SCADA pour Supervisory Control And Data Acquisition en Anglais, qui est un système de télégestion à grande échelle permettant de contrôler à distance des installations techniques, et qui est configuré pour piloter la position horizontale, verticale ou angulaire de l’ensemble des panneaux photovoltaïques.

[0114]

[0115] * Capteurs agro-climatiques *

[0116]

[0117] On prévoit que le dispositif agrivoltaïque comprend un ensemble d’au moins un capteur agro-climatique.

[0118] Les capteurs agro-climatiques peuvent être locaux, c’est-à-dire disposés sous l’ensemble de panneaux photovoltaïques.

[0119] Les capteurs agro-climatiques peuvent être distants, c’est-à-dire disposés à une distance inférieure à une valeur prédéterminée de la zone comprenant ledit ensemble de plantes cultivées, mais pas sous l’ensemble de panneaux photovoltaïques.

[0120] Typiquement, les capteurs agro-climatiques distants sont disposés à distance de la zone comprenant l’ensemble de plantes cultivées. De préférence, les capteurs agro-climatiques distants sont disposés dans une zone géographique susceptible d’avoir un impact météorologique ou climatique sur la zone comprenant l’ensemble de plantes cultivées, par exemple en amont des vents dominants.

[0121] On peut également prévoir des capteurs satellitaires qui permettent de mesurer ou de calculer un impact météorologique ou climatique sur la zone comprenant l’ensemble de plantes cultivées.

[0122] Les données agro-climatiques peuvent venir des capteurs agro-climatiques locaux, distants ou satellitaires, comme illustré sur la figure 3.

[0123] Elles peuvent également provenir d’une mémoire d’un serveur qui enregistre des données d’historique, par exemple des données d’historique des capteurs agro-climatiques locaux ou distants.

[0124] Elles peuvent également provenir d’une mémoire d’un serveur qui calcule des prévisions météorologiques.

[0125] Les données agro-climatiques peuvent provenir de tout ou partie des sources citées ci-dessus, c’est-à-dire que les données agro-climatiques peuvent être combinées, par exemple les données satellitaires sont combinées aux données agro-climatiques locales, des prévisions sont combinées aux données agro-climatiques locales, etc.

[0126] Par exemple un système dépressionnaire est détecté par un satellite. Un modèle météorologique prévoit des orages sur la zone comprenant l’ensemble de plantes cultivées dans un délai prédéterminé. Les capteurs agro-climatiques locaux ne détectent pas encore de variation de pression, de température ou d’humidité mais les capteurs agro-climatiques distants détectent une variation subite de l’une au moins de ces valeurs.

[0127] Les données agro-climatiques, issues des capteurs agro-climatiques locaux ou distants, ou des prévisions météorologiques, permettent par exemple de détecter ou de prévoir un événement climatique ou météorologique prédéterminé.

[0128] Les données agro-climatiques sont envoyées à un serveur distant.

[0129]

[0130] * Serveur *

[0131]

[0132] On prévoit un serveur distant qui est configuré pour recevoir des données agro-climatiques, et émettre les instructions de commande de la position de l’ensemble des panneaux vers le SCADA, comme illustré sur la figure 2.

[0133] Le serveur comprend des lignes de code, régissant le fonctionnement d’une pluralité de modules décrits ci-après, qui permettent de déterminer la position des panneaux photovoltaïques afin de maximiser les productions agricoles et électriques, en fonction au moins des indicateurs agro-climatiques calculés, puis d’émettre vers le SCADA les instructions de commande de position de l’ensemble des panneaux du dispositif agrivoltaïque.

[0134]

[0135] * Indicateurs agro-climatiques *

[0136]

[0137] A partir des données agro-climatiques, de préférences les données locales agro-climatiques (mesurées ou transposées), on peut prévoir de calculer un ensemble d’indicateurs agro-climatiques sur différentes périodes de l'année ou de stades phénologiques.

[0138] De préférence, les indicateurs agro-climatiques sont fonction des plantes cultivées.

[0139] Les indicateurs agro-climatiques peuvent être un indice connu, par exemple un indice de sécheresse, un indice de fraîcheur de nuit, indice de Huglin, distribution des pluies, etc. qui sont calculés ou connus d’une base de données.

[0140] Les indicateurs agro-climatiques peuvent être une combinaison ou un ratio de données agro-climatiques, par exemple un indice rayonnement incident / température, qui a une influence particulièrement pour la photosynthèse, etc.

[0141] Les indicateurs agro-climatiques peuvent également être un cumul de données agro-climatiques, par exemple un cumul d’ensoleillement, un cumul de température ; un cumul d’irradiance reçue, en particulier à une hauteur du sol prédéterminée sur une période prédéterminée, un cumul de rayonnement reçu pour un rayonnement photosynthétiquement actif supérieur à 800 pmol.nr ² .s' ¹ , un cumul de pluie, un nombre de jours secs, un nombre de jours de pluie (de préférence avec un quantité journalière de pluie > 1 mm), un nombre de jours de gel annuel, un nombre de jours de gel au printemps, une durée maximale de jours de gel, une somme de température gel, un nombre de jours échau- dants où la température est supérieure à 27°C, un nombre de jours très échaudants où la température est supérieure à 30°C, une température moyenne cumulée sur une période, une température moyenne cumulée base 6°C sur une période, une température moyenne cumulée base 0°C, un déficit hydrique, en particulier avec un calcul Pluie évapotranspiration cumulé sur une période, un nombre de jours avec déficit hydrique inférieur à -5 mm sur une période prédéterminée, etc.

[0142]

[0143] On peut prévoir de classer les indicateurs agro-climatiques par stade phénolo- gique, c’est-à-dire de ne calculer que les indicateurs du stade phénologique auquel se trouve les plantes cultivées.

[0144] Avantageusement selon l’invention, les indicateurs agro-climatiques étant construits selon les stades phénologiques, on peut considérer que les indicateurs agro-climatiques sont des indicateurs phéno-climatiques.

[0145]

[0146] * module de microclimat *

[0147] De préférence, on prévoit un module de simulation du microclimat. Ce module permet de calculer le microclimat de l’ombrière, c’est-à-dire l’influence que cette structure a sur les plantes cultivées, notamment du fait de l’ombre portée, ou de la protection contre la pluie, etc.

[0148] Les données d’entrée du module de microclimat sont par exemple des données d’historique et/ou des mesures, et par exemple des données comparatives entre des données issues d’historique et des mesures locales sous om- brière. On peut ainsi construire notamment un indicateur agro climatique de rayonnement (irradiance cumulée reçue pendant un stade phénologique), ou encore un indicateur d’hygrométrie.

[0149]

[0150] * Description des plantes cultivées *

[0151]

[0152] Les cultures sont décrites par un dimensionnement selon leur stade de développement (par exemple en mesurant la hauteur de la canopée, la longueur de la tige, etc.).

[0153] Les cultures sont décrites selon un ensemble de caractères physiologiques, tels que les limites de stress hydrique, thermique ou radiatif et selon chaque stade phénologique.

[0154] Les cultures sont décrites par leurs indicateurs agro-climatiques pertinents, et leur impact sur le développement et le rendement futur et la qualité de la production agricole. [0155] Les sensibilités des cultures sont définies ici comme l’impact des indicateurs agro-climatiques pertinents sur leur développement pour la construction du rendement agricole, pour chaque stade phénologique, par exemple le cumul de température d’échaudage sera pertinent pour le blé et aura un impact fortement négatif pendant la période de montaison.

[0156] On leur attribue des valeurs, négatives ou positives, par rapport à des valeurs de référence des indicateurs agro-climatiques, représentant l’impact sur le développement des cultures ou la construction du rendement ou la qualité de la production agricole;

[0157] * Pondération *

[0158]

[0159] On peut prévoir un module de pondération, de préférence par stade phénologique, configuré pour attribuer un ensemble de points aux indicateurs, et les cumuler selon les critères suivants :

[0160] On attribue un ensemble de points à la production électrique, par exemple par tranches de quantité produite ou proportionnellement à la quantité produite ;

[0161] On attribue un ensemble de points au stress évité ;

[0162] On attribue un ensemble de points à la quantité de rayonnement ou si la quantité de rayonnement est supérieure à une valeur seuil prédéterminée ;

[0163] Etc.

[0164] On peut alors cumuler l’ensemble des points attribués et piloter la position des panneaux en fonction de l’écart entre le cumul de l’ensemble des points attribués et une valeur seuil prédéterminée.

[0165] Par exemple pour chaque critère, on calcule l’écart entre le cumul de l’ensemble des points attribués pour ledit critère et une valeur seuil prédéterminée pour ledit critère.

[0166] On peut ainsi piloter la position des panneaux photovoltaïques, par exemple en fonction de priorité, en commençant par le critère qui présente l’écart le plus grand.

[0167] Par exemple, la quantité de rayonnement cumulé déterminée est inférieure à une valeur seuil, et présente l’écart le plus grand. On peut en conclure que les panneaux photovoltaïques font trop d’ombre et qu’il convient de modifier leur position ou leur orientation de sorte à laisser passer plus de rayonnement incident.

[0168] L'avantage d'un module de pondération par stade phénologique est que, pour deux stades phénologiques différents, les mêmes capteurs, même s’ils aboutissaient aux mêmes valeurs de mesures, ne donneront pas les mêmes pondérations, ce qui permet de piloter la position des panneaux photovoltaïques au plus près des besoins réels des plantes cultivées, c’est-à-dire un pilotage de la position des panneaux photovoltaïques, donc de la production d’énergie électrique et la production des plantes cultivées, par stade phénologique.

[0169]

[0170] * Modules * [0171] On prévoit un module d’optimisation et au moins l’un des autres modules décrits ci-après, en communication avec le module d’optimisation, et en l’espèce tous sur le serveur distant.

[0172]

[0173] * Module heuristique *

[0174] On peut prévoir un module heuristique, qui comprend un ensemble de règles, qui correspondent à une conduite à tenir, c’est-à-dire à la position que doit adopter les panneaux photovoltaïques en cas d’événements prédéterminés, par exemple des intempéries, ou en cas d’événements singuliers, par exemple une pluviométrie inférieure ou supérieure à une valeur seuil, une vitesse de vent supérieure à une valeur seuil, un épisode de grêle, de gel, une température d’air ou du sol inférieure ou supérieure à une valeur seuil, etc.

[0175] Il est ainsi possible de protéger l’ombrière ou les plantes, par un calcul de risque ou une connexion à une station météorologique.

[0176] De préférence le module heuristique, s’il est activé, court-ci rcuite tous les autres modules.

[0177]

[0178] * Module d’optimisation *

[0179]

[0180] On prévoit que le serveur distant comprend un module d’optimisation, configuré pour optimiser à la fois la production d’énergie photovoltaïque et la production des cultures.

[0181] A cet effet, il vise à déterminer la position optimale de l'ensemble des panneaux photovoltaïques en fonction au moins de la position relative desdits panneaux photovoltaïques et du soleil, et à placer les plantes dans des conditions microclimatiques favorables à l’obtention d’un résultat agricole recherché tout en cherchant à atteindre un optimum réduisant le moins possible la production d’énergie photoélectrique.

[0182] Il permet de déterminer la position optimale des panneaux photovoltaïques à partir :

- de données agro-climatiques, qui peuvent être des données d’historique, en temps réel, ou des prédictions, et en l’espèce à partir des indicateurs agro-climatiques,

- d’informations relatives aux plantes cultivées (notamment le stade phénolo- gique),

- d’informations sur la structure du dispositif agrivoltaïque.

[0183] Le module d’optimisation comprend un calculateur et un ensemble d’au moins une mémoire, ainsi que des moyens de communication filaires ou sans-fil.

[0184] Le module d’optimisation est configuré pour recevoir des données et émettre des instructions de commande.

[0185] En l’espèce le module d’optimisation est configuré pour recevoir des données agro-climatiques ou des indicateurs agro-climatiques.

[0186] Les données agro-climatiques comprennent au moins l’une parmi :

- des données pédoclimatiques, qui sont relatives à l'ensemble des conditions extérieures de climat auquel est soumis le sol des plantes cultivées, et par exemple la température, l’hydromorphie, l’hygrométrie, l'aération, la pression partielle en CO2, la pluviométrie, le vent, etc. ; et

- des données météorologiques, dont le traitement a pour but d'aider à la conduite des exploitations agricoles et à la prévision agricole.

[0187] Les données agro-climatiques sont envoyées par l’un au moins des capteurs agro-climatiques.

[0188] En sortie du module d’optimisation, celui-ci émet des instructions de commande au SCADA pour positionner de manière optimale les panneaux photovoltaïques.

[0189]

[0190] On peut prévoir que le module d’optimisation comprend un algorithme d’apprentissage automatique, donc d’intelligence artificielle.

[0191] En l’espèce l’algorithme d’apprentissage automatique est configuré pour optimiser simultanément la production d’électricité d'origine photovoltaïque et la production agricole des plantes.

[0192] De préférence on prévoit une étape d’apprentissage basé sur au moins l’un des jeux de données parmi :

[0193] - les données agro-climatiques locales et/ou distantes, c’est-à-dire issues respectivement des capteurs agro-climatiques locaux et/ou distants, en temps réel, et décrits ultérieurement ;

[0194] - des données d’historique enregistrées dans une mémoire ; et

[0195] - des données de prévisions météorologiques.

[0196] On peut prévoir un modèle météo prédictif local et global, dans le temps et dans l’espace. Par exemple le modèle météo permet de calculer un risque prédéterminé sur une zone géographique prédéterminée dans une plage temporelle prédéterminée, par exemple un risque de pluie sur une parcelle dans moins de 3h, un épisode de canicule dans la région pour les 3 prochaines semaines, etc. Le modèle peut inclure le calcul d’un indice de confiance ou un taux de probabilité.

[0197] Ce qui permet d’anticiper sur un horizon de temps de quelques heures à quelques jours le pilotage de l’ombrière.

[0198] On peut prévoir une étape d’entrainement sur des données locales, par exemple le rayonnement, la température, le vent, l’humidité etc.

[0199] On peut prévoir une étape de décision de la position (verticale, horizontale, angulaire) des panneaux photovoltaïques selon un pas de temps prédéterminé, une séquence prédéterminée, par exemple asservie à la période de l’année.

[0200] Par exemple on peut prévoir une étape de décision de la position (verticale, horizontale, angulaire) des panneaux photovoltaïques toutes les heures en hiver ; toutes les 10 minutes en été, etc. ou encore dont le pas de temps est asservi à la courbe d’ensoleillement.

[0201] De préférence on prévoit une étape de bilan en fin d’année, consistant à déterminer au moins la production d’énergie électrique photovoltaïque. [0202]

[0203] * Module de détermination des besoins physiologiques *

[0204]

[0205] On peut prévoir un module de détermination des besoins physiologiques des plantes.

[0206] En effet, les plantes sont sensibles ; par exemple elles présentent une sensibilité au froid, au chaud, au gel, à la grêle, à la sécheresse, etc. et cette sensibilité est fonction notamment du stade phénologique mais parfois aussi de l’hygrométrie.

[0207] Du fait de cette sensibilité, les conditions agro-climatiques peuvent amener les plantes cultivées en situation de stress.

[0208] Bien que les situations de stress soient généralement considérées comme étant à éviter, certains stress sont toutefois pourtant recherchés, par exemple la vigne a besoin de stress hydrique contrôlé pour produire du raisin de qualité en vue de la vinification.

[0209] Ce module permet de déterminer les besoins physiologiques des plantes par stade phénologique, par exemple sous forme de table de correspondance.

[0210] Typiquement, à chaque stade phénologique correspond un ensemble de besoins, par exemple, une température moyenne, un ensoleillement moyen journalier, etc.

[0211] Les besoins physiologiques des plantes peuvent comprendre par exemple la teneur en macro-éléments (carbone, oxygène hydrogène, azote, phosphore, soufre, potassium, calcium, magnésium) ; en oligo-éléments (fer, manganèse, cuivre, zinc, bore, molybdène) ; dont les valeurs sont obtenues par des mesures chimiques du sol mais sur lesquelles l’ombrière n’a a priori peu ou pas d’influence.

[0212] Les besoins physiologiques des plantes comprennent notamment la teneur en eau ; la quantité de lumière, la température, etc. qui sont des données agroclimatiques.

[0213] Les besoins physiologiques peuvent également comprendre des indicateurs agro-climatiques à atteindre, par exemple un cumul d’ensoleillement, un cumul de température ; etc. sur une période donnée, la période pouvant être une durée prédéfinie, par exemple un nombre de jours, ou le stade phénologique dans son ensemble.

[0214] Ce module permet de définir notamment des besoins en lumière et en eau, ou des limites de stress, pour assurer un rendement d’une culture de plantes donnée.

[0215] Ce module permet également calculer la période de temps pendant laquelle les plantes sont soumises à un stress, en lien avec leur stade phénologique. Le module d’optimisation peut ainsi piloter la position des panneaux photovoltaïques en fonction cette pondération temporelle.

[0216] Par exemple, une exposition des plantes cultivées à un stress thermique (par exemple une canicule) sur une période d’une journée n’a pas le même impact que sur une période de plusieurs semaines. La présente invention permet de prendre ces éléments en considération par le module d’optimisation.

[0217] Typiquement, les limites de stress sont connues par des valeurs seuil enregistrées dans une mémoire. En comparant les valeurs des indicateurs agro-climatiques aux valeurs seuil correspondantes, on peut déterminer si les cultures présentent un stress hydrique (humidité du sol au-delà ou en-deçà d’une valeur seuil prédéterminée), un stress thermique (température de l’air ou du sol au-delà ou en-deçà d’une valeur seuil prédéterminée), ou un stress radiatif (luminosité au-delà d’une valeur seuil prédéterminée).

[0218] De préférence, le module de détermination des besoins physiologiques des plantes comprend les valeurs optimales des besoins physiologiques des plantes cultivées pour chaque stade phénologique.

[0219] Par exemple la température est très importante pour le stade de bourgeonnement mais moins pour le stade de maturation.

[0220]

[0221] * Module de modélisation de la production électrique *

[0222]

[0223] On peut prévoir un module de modélisation de la production électrique des panneaux photovoltaïques.

[0224] Ce module permet de modéliser la quantité d’énergie photovoltaïque produite par le dispositif agrivoltaïque au moins par pas de temps et par la position relative des panneaux photovoltaïques et du soleil. La position relative peut être connue par exemple en fonction de la date dans le calendrier ou en fonction de capteurs, par exemple des photodiodes.

[0225] Il permet de calculer, éventuellement de prévoir, la quantité d’électricité photovoltaïque produite même dans des positions de panneaux photovoltaïques non-optimales pour la production d’électricité photovoltaïque.

[0226] De préférence on prévoit de simuler la production électrique du dispositif agrivoltaïque en fonction au moins de sa latitude et de la position relative des panneaux photovoltaïques par rapport au soleil.

[0227] De préférence le caractère monofacial ou bifacial des panneaux photovoltaïques est pris en compte dans la simulation de la production électrique. En effet, des panneaux photovoltaïques bifaciaux produisent également par réverbération sur le sol, c’est-à-dire du rayonnement diffus et du rayonnement réfléchi.

[0228] Ce module prend avantageusement en compte le coefficient de bifacialité ; les paramètres de perte d'incidence de réseau, ou « IAM » ou « array incidence loss » par anglicisme, comme décrit par exemple à la page https://www.pvsyst.com/help/iam_loss.htm.

[0229] Ce module est en connexion avec le module de calcul dimensionnel de la structure porteuse.

[0230]

[0231] * Module de calcul dimensionnel de l’ombrière *

[0232] On peut prévoir un module de calcul dimensionnel de la structure porteuse qui soutient les panneaux photovoltaïques. Ce module permet de calculer ou d’enregistrer au moins l’un parmi :

- la distance entre les poteaux de la structure porteuse qui soutient les panneaux photovoltaïques,

- la hauteur des panneaux photovoltaïques, c’est-à-dire la hauteur de l’axe de rotation des panneaux photovoltaïques,

- la valeur minimale et la valeur maximale de l’angle de rotation des panneaux photovoltaïques,

- la position minimale et maximale de translation des panneaux photovoltaïques, en vertical comme dans un plan horizontal ;

- la transparence éventuelle des panneaux photovoltaïques,

- l’azimut des panneaux photovoltaïques,

- les coordonnées GPS des panneaux photovoltaïques,

- l’inclinaison des panneaux photovoltaïques,

- les dimensions des panneaux photovoltaïques, leur transparence,

- le modèle, les caractéristiques électriques des panneaux photovoltaïques,

- etc.

[0233]

[0234] * Module de transposition *

[0235]

[0236] Ce module calcule l’impact micro-climatique de l’ombrière.

[0237] Les données agro-climatiques distantes peuvent être utilisées à la place des données agro-climatiques locales, mais cela peut introduire un biais puisque les conditions microclimatiques distantes sont généralement différentes des conditions microclimatiques locales.

[0238] A cet effet, on peut prévoir un module de transposition de la valeur des données agro-climatiques, qui permet de déterminer l’influence de l’ombrière sur le microclimat, par comparaison avec une zone témoin sans ombrière.

[0239] En l’espèce, on prévoit module de transposition de données agro-climatiques qui transpose au moins certaines données agro-climatiques distantes (hors ombrière) en données agro-climatiques locales (sous ombrière), par exemple le rayonnement incident, la température, le vent, etc.

[0240] Le module de transposition est connecté au module de calcul dimensionnel de la structure porteuse.

[0241] Il est configuré pour transposer la valeur de données agro-climatiques distantes en valeur de données agro-climatiques locales, en référence à un modèle mathématique prenant en compte l’ombrage, par exemple une table de correspondance, qui dépend notamment de la structure porteuse et de la latitude.

[0242] De préférence, les données agro-climatiques distantes sont mesurées dans un selon un repère tridimensionnel, et selon un pas prédéterminé, en l’espèce de 10 cm x 10 cm dans un plan horizontal.

[0243] De préférence, le module de transposition est également configuré pour calculer l’évapotranspiration potentielle (ETP) du sol sous ombrière, la nature limo- neuse, argileuse ou calcaire du sol étant connue, par exemple par un diagnostic préalable. La réserve utile du sol sous ombrière est également connue, par exemple grâce au diagnostic préalable. Un bilan hydrique est également calculé, connaissant les apports pluviométriques (mesurés ou en moyennés). On peut alors piloter l’ombrage des panneaux photovoltaïques pour que, l’évapotranspiration potentielle étant calculée, le bilan hydrique reste positif.

[0244] Le module de transposition est également configuré pour calculer un risque de stress (hydrique, radiatif ou thermique), le stress étant dépendant du stade phénologique. Le stress est une sensibilité agro-climatique. Par exemple, des plantes sont particulièrement sensibles au stress hydrique à un certain stade phénologique et moins sensibles au stress hydrique à d’autres stades phéno- logiques.

[0245] Par exemple, un stress hydrique est détecté si le bilan hydrique est inférieur à une valeur seuil prédéterminée. Le risque de stress hydrique peut être asservi à la valeur de la différence entre la valeur du bilan hydrique et la valeur seuil prédéterminée.

[0246]

[0247] * Module de modélisation de résultat agricole *

[0248] On peut prévoir un module de modélisation de résultat agricole recherché des plantes cultivées.

[0249] Ce module permet de modéliser la production agricole en fonction des besoins physiologiques et des sensibilités agro-climatiques desdites plantes, pour chaque stade phénologique desdites plantes.

[0250] On peut prévoir que la production agricole prime sur la production photovoltaïque, de sorte que la position d’un panneau photovoltaïque, qui pourrait par exemple être perpendiculaire aux rayons solaires pour optimiser la production électrique, peut voir sa position pivoter pour ne plus être perpendiculaire aux rayons du soleil, pour optimiser la production agricole, ou réciproquement en fonction des conditions climatiques locales.

[0251] Mais plus généralement, la présente invention vise à optimiser à la fois la production agricole et la production d’énergie photovoltaïque.

[0252] Typiquement, ce module est configuré pour calculer le résultat agricole recherché par la somme des résultats agricoles par stade phénologique, sous ombrière.

[0253]

[0254] On peut prévoir d’émettre une instruction de commande de la position horizontale, verticale ou angulaire des panneaux photovoltaïques en fonction du résultat du calcul de l’un au moins desdits modules, grâce à un algorithme d’optimisation du module d’optimisation.

[0255] Le module d’optimisation peut ainsi émettre une instruction de commande audit système de commande SCADA, par exemple pour anticiper un événement climatique qui approche la zone de plantes cultivées, et par exemple déplier les panneaux photovoltaïques au maximum afin qu’ils protègent l’ensemble de plantes cultivées de la pluie, de la neige, de la grêle, etc. [0256] Au contraire du cas ci-dessus, par exemple après une longue période humide, ou sans ensoleillement, l’instruction de commande au système de commande SCADA peut être de replier les panneaux photovoltaïques au maximum afin de laisser un maximum de soleil aux plantes cultivées.

[0257] L’instruction de commande envoyée au système de commande SCADA comprend la position horizontale, verticale ou angulaire que doit adopter au moins un panneau photovoltaïque pour une période donnée, c’est-à-dire une plage de temps déterminée.

[0258] Selon l’invention, la position horizontale, verticale ou angulaire est fonction au moins dudit stade phénologique déterminé et de la position relative dudit panneau photovoltaïque et du soleil, qui est liée au jour de l’année et à l’heure du jour ; ainsi que de la position relative dudit panneau photovoltaïque et desdites plantes, c’est-à-dire notamment de l’ombre projetée par un panneau photovoltaïque sur les plantes, en fonction de sa position horizontale et verticale, ainsi que de sa position angulaire.

[0259] Grâce à la présente invention, par exemple en fonction de la saison, de la date de semis et éventuellement d'autres paramètres, le SCADA peut piloter, automatiquement et régulièrement, la position et l'orientation des panneaux photovoltaïques de façon à satisfaire aux besoins d'ensoleillement, de température, d'hygrométrie, de pluviométrie des cultures sur une période de temps donnée.

[0260] Par exemple, les panneaux photovoltaïques sont orientés pendant une fraction de la journée selon une première position pour laisser passer le plus de lumière possible, au détriment de la production électrique. Puis, une fois le besoin d'ensoleillement des plantes satisfait, les panneaux photovoltaïques sont orientés pendant une autre fraction de la journée selon une deuxième position pour maximiser la production électrique.

[0261] Toutefois, par exemple si une donnée agro-climatique, par exemple la température locale mesurée au niveau des plantes cultivées est excessive, ou supérieure à une valeur prédéterminée, l'orientation des panneaux photovoltaïques peut être modifiée pour abriter les plantes cultivées du soleil par l’ombre projetée des panneaux photovoltaïques et éviter ainsi un échauffement excessif de celles-ci.

[0262] L’invention n’est pas limitée aux modes de réalisation précédemment décrits.

[0263] On peut prévoir que le dispositif agrivoltaïque est en outre relié à un ensemble d’au moins une station météorologique, c’est-à-dire aux capteurs agro-climatiques distants.

[0264] Par exemple, on peut prévoir une pluralité de stations météorologiques en réseau.

[0265] Les données agro-climatiques émises par l’ensemble de stations météorologiques sont reçues par le module d’optimisation.

[0266] Par exemple, une sécheresse est observée pendant 15 jours au mois de mars. Grâce à la présente invention, il est possible de calculer, un ensemble d’indicateurs agro-climatiques permettant de déterminer notamment le stress hydrique, le stress thermique, l’ombrage, la température, etc. des plantes cultivées, et l’influence que cet événement va avoir sur le rendement, par stade phénologique.

[0267] Grâce à la présente invention, il est possible de calculer, en outre, grâce à l’intelligence artificielle, l’impact de chaque indicateur agro-climatique, par stade phénologique, sur le rendement global.

[0268] Typiquement, les données d’historique sont publiques, hors ombrière.

[0269] Il est ainsi possible de calculer l’impact de l’ombrière sur le rendement global, donc du rendement sous ombrière.

[0270] Par exemple, il est possible grâce à l’invention de prédire à que le rendement de plantes cultivées avec ombrière dans une zone donnée, ayant un climat local, par exemple celle de la ville d’Agen, équivaut à un climat hors ombrière d'une zone située à une latitude plus élevée (en hémisphère nord), par exemple celle de la ville de Tours.

[0271] Le module d’optimisation permet d’optimiser le rendement des plantes cultivées, grâce aux indicateurs agro-climatiques, en perdant le moins possible de production photovoltaïque.

[0272]

[0273] Nomenclature

[0274] 10 panneau photovoltaïque

[0275] 20 structure porteuse

[0276] 21 poteau

[0277] 30 plantes cultivées

[0278] 100 dispositif agrivoltaïque

[0279] 200 serveur

[0280] 210 module d’optimisation

[0281] 220 module heuristique

[0282] 230 module de détermination des besoins physiologiques

[0283] 240 module de modélisation de la production électrique

[0284] 250 module de transposition

[0285] 260 module de modélisation de résultat agricole

[0286] 300 système de commande et d’acquisition de données en temps réel (SCADA)

[0287] 400 capteurs agro-climatiques locaux

[0288] 410 capteurs agro-climatiques distants

[0289] 420 satellite