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Détection de sous-performances de centrales éoliennes avec l’aide de cartes de contrôle

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Cambron, Philippe (2017). Détection de sous-performances de centrales éoliennes avec l’aide de cartes de contrôle. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L’objectif principal de cette thèse est de développer des méthodes pour la surveillance des centrales éoliennes. Cela répond aux besoins actuels des exploitants de centrales éoliennes qui, avec le vieillissement de leurs installations, se préoccupent davantage de l’état de leurs éoliennes. Les méthodes développées dans le cadre de cette thèse se veulent donc des solutions applicables dans un contexte industriel. Leur but est de détecter des sous-performances des éoliennes composant la centrale. Pour ce faire, les données opérationnelles des centrales éoliennes sont utilisées. Ces méthodes ne demandent aucun ajout d’instruments de mesure supplémentaires et aucune inspection régulière des éoliennes ce qui facilite leur déploiement. Cela augmente aussi la portée du projet en rendant les méthodes de surveillance proposes applicables à la pluspart des centrales éoliennes.

Trois méthodes de surveillance des centrales éoliennes ont été développées. La première fait la surveillance de la performance des éoliennes via leur courbe de puissance. Dans un premier temps, la courbe de puissance est modélisée avec une méthode inspirée de celle des casiers (bins) décrite dans la norme IEC 64100-12-1. Puis, le résidu entre la puissance observée et la puissance espérée par le modèle est analysé avec l’aide des cartes de contrôle Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) et Generally Weighted Moving Average (GWMA).

La deuxième méthode fait la surveillance du roulement principal de l’éolienne avec l’aide d’un modèle physique basé sur le transfert de chaleur. Un roulement défectueux va dégager advantage d’énergie thermique à cause d’une augmentation de la friction. Comme dans la première méthode, une carte de contrôle EWMA est utilisée pour identifier les cas problématiques. Deux études de cas sont présentées, illustrant ainsi l’intérêt de cette approche.

La troisième méthode proposée est basée sur les données (data driven). Elle fait appel à l’écart entre une éolienne et la moyenne des autres éoliennes de la centrale pour chaque propriété mesurée sur ces éoliennes (puissance, azimut, température des compostants, etc.) Pour determiner si un changement de comportement est subvenu, une carte de contrôle EWMA est utilisée.

Cette thèse émane d’un partenariat industriel. Les données utilisées pour développer et valider les méthodes de surveillance proposées proviennent des centrales éoliennes de Cartier Énergie Éolienne. À travers ce développement et l’implantation des méthodes, plusieurs problèmes de fonctionnement des éoliennes et de leurs compostants ont été rapportés. L’identification de cas problèmes témoigne du potentiel industriel du travail réalisé dans le cadre de ce projet de doctorat.

Titre traduit

WIND FARM UNDER-PERFORMANCE DETECTION WITH THE USE OF CONTROL CHARTS

Résumé traduit

The main objective of this thesis is to develop methods to monitor wind farms. This objective fulfills the actuals needs of wind farm operator. With the ageing of their assets, wind farms operators are concerned with the condition of their wind turbines. The developed methods aim to be applicable in an industrial context. Thus, they are based on operational data. There is no need to add more sensors on the wind turbines or to do regular inspections, hence facilitating the deployment of the proposed methods. The use of operational data increases the scope of the work achieved in this thesis by making it applicable to almost all the wind farms in operation.

Three wind farm monitoring methods have been developed. The first one follows the wind turbines performance with the monitoring of the power curve. First, the power curve is obtained with an approach inspired by the bins method defined in the IEC 64100-12-1 standard. Then, the residuals between the observed and the expected power are analyzed with an Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) and a Generally Weighted Moving Average (GWMA) control chart.

The second method is for the monitoring of the wind turbine main bearing. This method uses a physic model based on heat transfer. A badly conditioned bearing will emit more heat due to friction augmentation. As in the first monitoring method, an EWMA control chart is used to detect such issues. Two case studies are presented as for an illustration of the industrial potential of this monitoring method.

The last monitoring method developed is a data-driven approach. This method uses the difference between a single wind turbine and the average of the other wind turbines of the wind farm for each quantity measured on the wind turbines (power, azimuth, component temperature, etc.) An EWMA control chart is used to establish if the wind turbine suffered any behavior changes.

This thesis arises from an industrial collaboration. The data used for the development and the validation of the monitoring methods are from Cartier Énergie Éolienne’s wind farms. Through the development and the implementation of the monitoring methods, a certain number of issues regarding the wind-turbine performance or the condition of the wind turbines and their components have been reported. The identification of issues assesses the industrial potential of the various methode developed achieved in this thesis.

Type de document: Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires: "Thèse par articles présentée à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention du doctorat en génie". Comprend des références bibliographiques (pages 105-111).
Mots-clés libres: énergie éolienne, centrale éolienne, surveillance, cartes de contrôle, EWMA, detection de sous-performances, courbe de puissance
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Masson, Christian
Codirecteur:
Codirecteur
Tahan, Antoine
Programme: Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt: 20 janv. 2021 14:02
Dernière modification: 20 janv. 2021 14:02
URI: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/1900

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