[Exclusif] Baromètre de la performance des parcs éoliens avec Greensolver Index, 5e édition

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(Crédit : Greta-Somme)

Comme 2016, l’année 2017 a manqué de souffle pour les exploitants de parcs éoliens français : « la baisse du taux de charge moyen, de 0,3%, n’est certes pas énorme par rapport à l’année précédente. Mais étant donné que la ressource était déjà faible en 2016, nous pouvons considérer que 2017 est vraiment mauvaise », considère Carla Vico, directrice des opérations de Greensolver. La faiblesse du vent, constatée aussi par le bureau d’études indépendant Eoltechexplique en partie les performances relevées par Greensolver, en particulier la forte dégradation de l’indicateur de rapidité de réparation.

Ce gestionnaire indépendant de parcs éoliens collecte depuis quatre ans des données clés sur la performance des éoliennes, commentées ci-dessous : disponibilité réelle, fréquence des pannes (« MTBF ») et durée de réparation (« MTTR »). Elles servent ensuite à comparer les performances des installations. Le benchmark en la matière, indépendant des données fournies par chaque turbinier, incite les propriétaires et les exploitants à poser des questions aux fabricants et à trouver les raisons des éventuelles contre-performances des matériels. Greensolver a créé à cette fin un outil : Greensolver index. Il est publié sur un rythme semestriel depuis mai 2016 par GreenUnivers.

1) Disponibilité : 98,1% (-0,4%)

1er : Enercon (98,5%)

La disponibilité reste assez élevée mais se révèle la plus faible depuis le lancement de l’index, en 2014. Elle exprime le temps pendant lequel l’éolienne est en parfait état de fonctionnement. La majorité des contrats de maintenance des turbiniers garantissent une disponibilité à 97%.

2) MTTR moyen : 9,9 heures (+ 5,7 heures)

1er : Vestas, avec 7,4 heures

Le « MTTR » (mean time to repair) représente le temps moyen d’intervention lorsqu’une panne surgit. Cet indicateur mesure la performance de l’équipe de maintenance (du fabricant ou d’un prestataire indépendant). Elle dépend notamment de la capacité à obtenir rapidement les pièces détachées lorsque la panne est importante et ne peut être résolue à distance.

L’indicateur est ici en forte augmentation en moyenne, de 5,7 heures. « C’est une différence considérable, que nous avons du mal à expliquer. Il est possible que ce soit en partie lié à la sortie du périmètre de notre index de deux portefeuilles. Ils affichaient des MTTR très faibles les années précédentes et étaient peut être sous-évalués. Mais cela ne suffit pas à expliquer la dégradation », commente Carla Vico.

On notera que le score du meilleur turbinier – Vestas, à 7,4 heures – est lui-même en forte progression par rapport à la performance du leader en 2016 : Enercon était enregistré à seulement 1,5 heure. Carla Vico suggère que des fabricants ont peut-être choisi d’intervenir plus lourdement sur les machines. « La faiblesse de la ressource a pu inciter des turbinier comme Vestas, qui propose une garantie de disponibilité énergétique et ne supporte donc pas de pénalité pour une intervention lorsque le vent est faible, à engager des travaux de maintenance curative voire préventive ».

3) MTBF moyen : 1 492 heures (+ 841 heures)

1er :  Vestas avec 3 182 heures

Le « MTBF » (mean time between failure) exprime le temps moyen entre deux pannes. Son amélioration est probablement en partie liée à la pénurie de vent : les éoliennes tournant moins, elles ont moins de risques de tomber en panne. Et les interventions plus lourdes peuvent améliorer ensuite la disponibilité des machines.

4) Taux de charge moyen en France : 23 % (-0,3%)

Le taux de charge, déjà faible au premier semestre, n’est pas remonté au second. Par comparaison, il était de 25,1% pour l’ensemble de l’année 2015.

Méthodologie
Les informations sont fournies une fois par mois par douze propriétaires de parcs éoliens, dont certains sont clients de Greensolver ; Greensolver Index est ouvert à tous. La capacité totale analysée approche 1,7 GW, dont 1 GW installés en France et le reste en Europe : Allemagne, Royaume-Uni et Italie. Les données, en provenance de 120 parcs éoliens, portent notamment sur le comportement des turbines des huit principaux fabricants, tous représentés dans l’échantillon.