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Année bissextile et bilan solaire : comparer sans fausser les séries

09.10.2026

Le 29 février ajoute un jour au relevé réel, mais pas nécessairement à une année météorologique type. Pour comparer des données solaires, gardez les horodatages, explicitez les exclusions et choisissez une base commune : énergie annuelle, énergie par jour ou profil horaire.

Le 29 février : un vrai jour, pas une anomalie à effacer

Un bilan de production observé décrit ce qui s’est passé sur une période calendaire. Si cette période est une année bissextile, le 29 février appartient au relevé : le supprimer revient à retrancher les mesures d’une journée réelle. Mais une série de référence n’a pas nécessairement le même objectif. Dans sa comparaison de modèles photovoltaïques, Sandia indique avoir ôté le 29 février pour éviter les effets liés à l’année bissextile et obtenir un format de 8 760 heures. C’est une convention de comparaison, pas une règle pour nettoyer toutes les données solaires. Avant de calculer, identifiez donc l’objet de la série : production mesurée, simulation calendaire ou année météorologique type. PVGIS décrit cette dernière comme une série horaire pour chaque heure d’une année. Cette définition n’implique pas qu’elle reproduise le calendrier d’une année observée particulière.

Choisir le bon indicateur annuel

Pour une facture ou un bilan d’exploitation, additionnez les énergies mesurées sur la période complète, en conservant le 29 février lorsqu’il existe. C’est l’énergie annuelle réellement comptabilisée, pas une valeur corrigée pour rendre toutes les années de longueur identique. Pour comparer le niveau moyen entre périodes de durée différente, ajoutez un indicateur normalisé, par exemple l’énergie par jour : énergie totale divisée par le nombre de jours couverts. Exemple purement arithmétique : 36 600 kWh sur 366 jours correspondent à 100 kWh/jour ; 36 500 kWh sur 365 jours aussi. Les totaux diffèrent, mais la moyenne journalière est la même. Ce calcul ne corrige ni météo, ni panne, ni changement de puissance installée. Il répond seulement à l’écart de durée. Pour un profil horaire ou une comparaison de modèles, adoptez au contraire une convention commune et documentez-la : conserver le 29 février, le retirer des deux séries, ou comparer des périodes identiques. Ne mélangez pas un export à 8 784 heures et un profil de 8 760 heures en alignant simplement les lignes.

Ne pas perdre les horodatages

Gardez les dates et heures avec chaque valeur, plutôt que de supposer que la ligne numéro 1 correspondra toujours au même instant d’une année à l’autre. Les exports horaires TMY de PVGIS étiquettent le temps en UTC. Cela fournit un repère stable pour aligner les instants, alors que la présentation locale peut introduire des jours de changement d’heure avec une heure manquante ou répétée. Vérifiez aussi la convention du fichier importé : heure de début ou de fin d’intervalle, fuseau, et éventuel décalage de mesure. Le 29 février n’est pas la seule source possible de désalignement.

Comparer les sources avec leurs limites

Une simulation d’année type ne doit pas être lue comme la prévision de la production d’une année civile précise. PVGIS présente son calcul raccordé au réseau comme une estimation de production moyenne mensuelle et annuelle fondée sur une série pluriannuelle de rayonnement et d’autres paramètres climatiques. Elle sert à caractériser un potentiel moyen ; elle n’est pas le relevé de votre installation pour une année bissextile donnée. Dans un tableau de suivi, conservez au minimum la période exacte, le nombre d’intervalles attendus et reçus, le fuseau horaire, l’unité et la règle appliquée au 29 février. Publiez séparément le total calendaire et l’indicateur normalisé si vous avez besoin des deux. Cette séparation permet à la fois de rendre compte de l’énergie effectivement produite et de comparer des séries sans masquer leur durée.

Sources

  1. Centre commun de recherche de la Commission européenne (JRC)
  2. Centre commun de recherche de la Commission européenne (JRC)
  3. Sandia National Laboratories, PV Performance Modeling Collaborative