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POWER PERFORMANCE EVALUATION AND IMPROVEMENT OF OPERATIONAL WIND POWER PLANTS

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Pelletier, Francis (2014). POWER PERFORMANCE EVALUATION AND IMPROVEMENT OF OPERATIONAL WIND POWER PLANTS. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L’exploitation de centrales éoliennes à une échelle industrielle est plutôt récente. Avec cette nouvelle ère industrielle, les exploitants sont parfois enclins à appliquer à l’éolien les mêmes méthodes d’évaluation et d’amélioration de performance (économique, énergétique, environnementale, etc.) que celles utilisées pour leurs centrales électriques dites conventionnelles. L’évaluation de la performance énergétique est sans contredit le paramètre le plus étudié par les exploitants. La comparaison entre la production énergétique réelle d’une centrale (habituellement l’électricité) et l’apport énergétique nécessaire à cette centrale (ex. : charbon, pétrole, vent, etc.) permet d’évaluer sa performance énergétique. Cette évaluation ne représente habituellement pas un défi technique important pour les centrales dites conventionnelles. Cependant, la nature complexe du vent et de son interaction avec les éoliennes rend cette évaluation ardue et laborieuse pour le domaine éolien.

À l’heure actuelle, seule la norme CEI 61400-12-1 est acceptée par l’industrie. Cependant, cette méthode est onéreuse et permet l’évaluation de la performance énergétique d’une seule éolienne à la fois. De plus, l’utilisation de cette norme par l’industrie depuis plus de 15 ans a permis d’établir clairement ses limites d’applicabilité et sa précision relative, conséquence des hypothèses simplificatrices qui ont été retenues.

Le premier objectif de ce projet consiste donc à tenter d’améliorer les méthodes présentement utilisées pour l’évaluation de la performance énergétique des éoliennes et des centrales éoliennes en phase d’exploitation. Ainsi, l’élaboration d’un modèle à l’aide de réseau de neurones à six entrées (inputs) et selon une technique à plusieurs étapes a permis d’obtenir une modélisation minutieuse de la courbe de puissance de deux éoliennes. Les résultats de ce modèle ont été comparés à plusieurs autres techniques de modélisation et sa précision accrue a été démontrée pour les cas analysés.

Le deuxième objectif de ce projet consiste à tenter d’améliorer la production énergétique de projets éoliens déjà en exploitation. À la suite de l’identification d’un modèle affichant une précision accrue, des essais sur deux éoliennes en exploitation ont été réalisés sur une période de presque deux ans. La méthode choisie afin de tenter d’améliorer la production énergétique consiste à optimiser l’orientation des girouettes nacelles. Les résultats obtenus ont permis d’anticiper des gains énergétiques potentiels de l’ordre de 1% à 3 %.

Finalement, plusieurs résultats provenant de ce projet de recherche ont été appliqués dans divers contextes industriels. Plus spécifiquement, un propriétaire de projet éolien ayant fait l’acquisition d’une option d’amélioration de performance a fait appel à l’auteur de ce document afin de quantifier les gains énergétiques y étant associés. Une méthode de comparaison « Side-by-side » a été utilisée sur deux éoliennes ayant reçu l’option d’amélioration de performance. Divers tests statistiques ont été développés afin de quantifier les gains énergétiques ainsi que leur niveau de précision.

Résumé traduit

The operation of wind farms on an industrial scale is relatively recent. With this new industrial era, wind farm operators are sometimes inclined to apply to wind the same methods of assessment and performance improvement (economic, energy, environmental, etc.) as those used for their so-called conventional power plants. The evaluation of energy performance is unquestionably one of the parameters most analyzed by operators. Energy performance can be evaluated by comparing the energy production of a plant (usually electricity) and the energy intake required for the said facility (e.g. coal, oil, wind, etc.). This assessment does not usually represent a significant technical challenge for so-called conventional plants. However, the complex nature of wind and its interaction with wind turbines makes this evaluation difficult for the wind energy sector.

At present, the IEC 61400-12-1 standard is the only method accepted by the industry and which allows the energy performance of a single turbine to be evaluated. However, this approach is relatively costly. Further, the application of this standard in the industry over the past 15+ years has clearly established a number of associated limits.

Thus, the first objective of this project was to try to improve current methods for assessing the energy performance of operational wind turbines and wind farms. In this context, the power curves of two wind turbines were able to be deducted by means of a model based on a neural network with six inputs and a multi-step technique. The results of this model were compared to several other modelling techniques and an increased accuracy was demonstrated for the cases analyzed.

The second objective of this project consisted of attempting to improve the performance of turbines already in operation. After developing a more accurate method for power performance evaluation, tests on two operational turbines were conducted. The method used in an effort to increase energy production was based on optimizing the orientation of the nacelle-mounted wind vanes. Tests were conducted to assess the effect of wind vane orientation on the energy performance and the results obtained suggested that potential energy gains in the order of 1-3% could be achieved.

Lastly, a number of findings from this project have been applied to various industrial projects in different contexts. Specifically, one wind farm owner has requested the services of the author to analyze the energy gain achieved pursuant to the installation of an improvement package on some of its wind turbines. A side-by-side comparison has been completed on two turbines fitted with this improvement package. Statistical tests have been developed in order to properly assess and quantify the energy gain and the associated uncertainty level.

Type de document: Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Mots-clés libres: éolienne, test de performance, amélioration de performance, réseau de neurone, erreur d’orientation, girouette
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Masson, Christian
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de mémoire/thèse
Tahan, Antoine
Programme: Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt: 06 juin 2018 14:02
Dernière modification: 06 juin 2018 14:02
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1297

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