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L’examen du porte­feuille photo­vol­taïque pour une insti­tution de prévoyance suisse révèle un potentiel de plus-value

Dernière mise à jour: 22 April 2025

En ces temps de changement clima­tique, il est plus important que jamais de promouvoir les énergies renou­ve­lables et d’apporter une contri­bution durable à la protection de l’envi­ron­nement. Les instal­la­tions photo­vol­taïques sur les toits des bâtiments consti­tuent un bon moyen de concré­tiser cette ambition. Dans ce contexte, Wüest Partner a soumis le porte­feuille immobilier d’une insti­tution de prévoyance à une analyse appro­fondie. L’objectif était d’offrir à la clientèle des bases de décision détaillées pour la plani­fi­cation des inves­tis­se­ments à venir. Il s’est avéré que, dans la plupart des cas, l’ins­tal­lation de systèmes photo­vol­taïques était rentable sur le plan environ­ne­mental et écono­mique. 

La métho­do­logie développée par Wüest Partner a été spécia­lement conçue pour l’analyse de porte­feuilles plus ou moins impor­tants. Elle garantit des processus de travail rapides et simples et génère des résultats perti­nents et trans­pa­rents. 

Le porte­feuille partiel présé­lec­tionné de la clientèle, une insti­tution de prévoyance suisse de premier plan, comprend environ 30 immeubles, dont certains se composent de plusieurs bâtiments. Afin d’éla­borer des bases de décision solides pour l’ins­tal­lation prévue de systèmes photo­vol­taïques, il fallait avant tout clarifier les trois points suivants : 

  • Quelle quantité d’élec­tricité peut être concrè­tement générée par des instal­la­tions photo­vol­taïques sur les toits de ces immeubles ? Et quelle quantité d’élec­tricité ne devra plus être achetée à l’avenir auprès de fournis­seurs externes ? 
  • Combien d’émis­sions de CO2 peuvent être écono­misées ? Les émissions grises générées lors de la construction et de l’ins­tal­lation des systèmes devraient également être prises en compte.
  • L’ins­tal­lation de systèmes photo­vol­taïques est-elle finan­ciè­rement rentable et peut-elle générer une plus-value écono­mique ? 
Outdoors, Architecture, Building
Marquage en rouge des surfaces suscep­tibles d’accueillir des instal­la­tions photo­vol­taïques. Cela permet un dimen­sion­nement approxi­matif de l’ins­tal­lation.
Source : GIS 

Facteurs d’influence 

Afin d’évaluer les condi­tions du porte­feuille de la manière la plus réaliste possible, toute une série de facteurs d’influence et d’incer­ti­tudes spéci­fiques au projet ont été pris en compte dans les analyses : 

  • Coûts d’inves­tis­sement et d’exploi­tation 
  • Evolution future des prix de l’élec­tricité 
  • Consom­mation propre des utili­sa­teurs 
  • Surface d’ins­tal­lation (moins les lucarnes, les cheminées et autres instal­la­tions sur les diffé­rents toits) 
  • Rendement des instal­la­tions photo­vol­taïques 
  • Vente d’élec­tricité photo­vol­taïque aux locataires des immeubles (regrou­pement pour l’auto­con­som­mation) ou injection dans le réseau. 
  • Prix de l’élec­tricité et tarifs de rachat spéci­fiques au site 
  • Espérance de vie des instal­la­tions photo­vol­taïques et de leurs compo­sants 
  • Pertes de puissance annuelles des instal­la­tions photo­vol­taïques 
  • Pertur­ba­tions de la puissance (par exemple en raison de l’ombrage des bâtiments ou des arbres) 
  • Contri­bu­tions d’encou­ra­gement 
  • Scénarios de renché­ris­sement des instal­la­tions photo­vol­taïques, des prix de l’élec­tricité, etc.  
  • Avantage pour les locataires grâce à l’achat d’élec­tricité photo­vol­taïque bon marché 

Simulation de Monte-Carlo : une marge d’incer­titude 

Dans le cadre des analyses, nous avons travaillé avec ce que l’on appelle des simula­tions Monte Carlo, un procédé statis­tique qui modélise les résultats possibles de certains scénarios au moyen de nombres aléatoires. Des plages d’incer­titude sont attri­buées aux diffé­rents facteurs d’influence. La simulation est effectuée un grand nombre de fois afin de générer une multitude de résultats possibles. Ces résultats permettent ensuite de dégager des tendances qui peuvent à leur tour être utilisées comme base de décision pour les inves­tis­se­ments. 

Une simulation Monte Carlo offre donc la possi­bilité d’intégrer à l’avance les chances et les risques dans les réflexions relatives à un inves­tis­sement. Dans ce cas, la renta­bilité de chaque instal­lation photo­vol­taïque a été calculée un millier de fois à l’aide de la méthode DCF. Pour ce faire, le plus grand nombre possible de facteurs d’influence (voir ci-dessus) a été pris en compte afin de pouvoir faire des décla­ra­tions aussi sûres que possible. 

Les résultats des calculs montrent que pour la grande majorité des bâtiments, il est judicieux de les équiper d’une instal­lation photo­vol­taïque à court ou moyen terme. Non seulement l’envi­ron­nement en profi­terait, mais le porte­feuille gagnerait également en valeur. 

Flux de tréso­rerie nets cumulés et distri­bu­tions de quantiles de l’analyse d’incer­titude (CHF) 

Flux de trésorerie nets cumulés et distributions de quantiles de l’analyse d’incertitude (CHF)

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