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La caractérisation du climat givrant de sites éoliens : mesure, analyse de modèles et cartographie du givrage atmosphérique

Comeau, Monelle (2008). La caractérisation du climat givrant de sites éoliens : mesure, analyse de modèles et cartographie du givrage atmosphérique. Mémoire de maîtrise électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

De plus en plus, des éoliennes sont installées en climats froids, climats propices au givrage atmosphérique. Caractériser le climat givrant d'un site peut donc s'avérer une étape utile dans la planificafion d'un parc éolien, mais elle comporte plusieurs défis.

L'un d'eux est la mesure du givrage atmosphérique. Il existe plusieurs instruments et méthodes pour le mesurer, mais la fiabilité de ceux-ci n'est pas toujours connue ou documentée. Pour étudier toutes les problématiques reliées à la mesure du givrage atmosphérique, un banc d'essai a été conçu et installé à Baie-des-Sables. Ce banc d'essai comprend deux instruments de détection du givrage atmosphérique et une variété d'autres instruments qui peuvent servir à identifier des conditions propices au givrage atmosphérique. Le banc d'essai permettra d'évaluer la durée, l'intensité, la persistance et le type de givrage atmosphérique de diverses manières.

Un autre défi est la modélisafion des périodes de givrage atmosphérique. La modélisation est utile parce qu'il n'est pas toujours possible d'avoir accès à des données sur le givrage atmosphérique. Il existe plusieurs modèles qui permettent d'esfimer les périodes de givrage atmosphérique à partir de données météorologiques standard. Toutefois, la performance de ces modèles n'est pas toujours bien connue. Une partie du mémoire est dédiée à mettre en place une méthodologie d'évaluation quantitative de modèles simples d'estimation des périodes de givrage atmosphérique. Ensuite, ces modèles sont appliqués à des données numériques de réanalyse, et les résultats sont comparés à des observations de givrage atmosphérique à six aéroports. Cette comparaison permet de comprendre les forces et les faiblesses de ces différents modèles. Le modèle ufilisant la température et l'humidité relafive permet d'établir une certaine corrélafion entre le nombre d'heures de givrage atmosphérique prédit et observé annuellement, alors que celui utilisant la température et une prévision de pluie verglaçante indique la meilleure correspondance dans le temps entre les événements prédits et observés.

Le modèle de température et d'humidité relafive est exploité pour tracer une carte du givrage atmosphérique pour la partie sud du Québec. Même si la marge d'erreur associée à la prédiction d'heures de givrage atmosphérique est importante, cette carte peut être une estimation valable pour les régions où il n'existe pas de données sur le givrage atmosphérique.

Finalement, les résultats du mémoire démontrent qu'une bonne modélisation des périodes de givrage atmosphérique pour le domaine de l'énergie éolienne nécessite des recherches plus poussées.

Titre traduit

Characterizing the icing climates of wind turbine sites: measurements, model analysis and mapping of atmospheric icing

Résumé traduit

More and more wind turbines are being installed in cold climates where atmospheric icing is to be expected. Characterizing the icing climate of a site is therefore a useful step in the planning procedure of a wind turbine park, but it remains a challenging task.

One of the challenges related to defining the icing climate of a site is the measurement of atmospheric icing itself. Many measuring methods and instruments exist, but none of these is entirely reliable. A measuring station dedicated to this phenomenon has thus been designed and installed at Baie-des-Sables. It includes two instruments to detect icing as well as many other instruments to identify atmospheric icing conditions. The experimental set-up will be used in different ways to evaluate atmospheric icing duration, persistence, intensity and type.

Another challenge is the modelling of atmospheric icing periods. Modelling is useful because it is not always possible to access adequate icing data. There are currently several models that estimate atmospheric icing duration from standard meteorological data. Their performance, however, is not always well known. A part of this master's thesis is dedicated to developing a quantitative evaluation methodology to evaluate a few simple atmospheric icing models. The models were applied to numerical reanalysis data and the results were compared to icing data from six airports. This comparison allows a better understanding of the strengths and weaknesses of the different models. Of these, the models using temperature and relative humidity provide a certain correlation between the annual number of observed and predicted icing hours, and the model using temperature and freezing rain forecasts shows the best correspondence in time between the observed and predicted icing events.

The temperature and relative humidity model is utilized to map the icing climate of southem Quebec. Although the error margin associated with the atmospheric icing prediction is important, this map can provide a valuable esfimate for regions where no icing data is available.

Finally, the results of the research show that a good modelling of atmospheric icing events for the wind energy industry requires further research.

Type de document: Mémoire ou thèse (Mémoire de maîtrise électronique)
Renseignements supplémentaires: "Mémoire présenté à l'École de technologie supérieure comme exigence partielle à l'obtention de la maîtrise en génie mécanique". Bibliogr : f. [124]-132.
Mots-clés libres: aeroport, analyse, atmospherique, carte de givrage, données de réanalyse, données d'aéroports, énergie éolienne, givrage atmosphérique, modèles de prédiction
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de thèse
Masson, Christian
Co-directeurs de mémoire/thèse:
Co-directeurs de thèse
Morency, François
Programme: Maîtrise en ingénierie > Génie mécanique
Date de dépôt: 09 août 2010 17:20
Dernière modification: 03 déc. 2016 01:19
URI: http://espace.etsmtl.ca/id/eprint/139

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