19/03/2013 - Aérogénérateurs qui s'anticiperont pour ne pas échouer

Menéame

Au cours des deux prochaines décennies, l’Europe a proposé de s’élever au-delà de 20% la apport de l’énergie éolienne à la facture d’électricité. Pour ce faire, l’industrie éolienne européenne sait qu’elle doit réduire la taux de défaillance du système électrique qui laissent leurs éoliennes de temps en temps inactifs, quelque chose de particulièrement coûteux dans le cas des éoliennes marines.

L’Institut technologique d’Aragon, avec les autres partenaires d’un projet européen, s’efforce de l’éviter.

PROJET EUROPÉEN

Les éoliennes sont déjà des éléments habituels du paysage et de la production d’énergie électrique. Cependant, ils sont encore confrontés à des défis technologiques pour accroître leur efficacité et leur rentabilité, notamment ceux qui se trouvent en mer ('off-shore').

C’est pourquoi l’industrie éolienne et trois centres de recherche ont uni leurs forces dans le projet européen Windturbars (Online Intelligent Diagnostics and Predictive Sensor System Integrated), financé par le 7e programme-cadre, dont l’objectif est d’anticiper les défaillances potentielles des éoliennes.

El Institut technologique d’Aragon (ITA), qui relève du département de l’industrie et de l’innovation du gouvernement d’Aragon, représente l’Espagne dans ce consortium, qui est composé de neuf partenaires du Royaume-Uni, de France, de Turquie, de Croatie et d’Espagne, qui se sont réunis la semaine dernière à l’ITA.

CONTRE-VENT ET MAREA

Actuellement, le nombre d’éoliennes en mer augmente en raison
à leur plus grande possibilité d’exploitation et plus grande taille (environ 5 MW de puissance). Mais l’environnement maritime difficile fait que les éléments de l’aérogénérateur, en particulier ceux du système électrique, souffrent d’une plus grande usure et nécessitent une plus grande maintenance pour minimiser les failles , explique Fernando Arteche, ingénieur de la division des Systèmes Industriels de l’ITA. L’accès difficile à ces éoliennes rend leur entretien coûteux et difficile à planifier.

Un arrêt non planifié dû à une défaillance « » permet de passer de longues périodes d’inactivité (avec la perte économique qui en résulte) ou de nécessiter des réparations urgentes et risquées dans des conditions climatiques défavorables < " < . La meilleure façon de réduire au minimum les coûts et les risques associés à l’entretien des éoliennes de mer est détecter la dégradation prématurée d’un composant du système électrique, pour anticiper l’apparition d’une défaillance catastrophique" , explique Arteche. Ainsi, on peut, d’une part, appliquer des mesures qui évitent cette défaillance et, d’autre part, adapter la programmation des arrêts d’entretien de l’aérogénérateur, de manière à minimiser le nombre d’opérations d’entretien (en faisant correspondre plusieurs sites dans la même zone) et en les adaptant aux conditions climatiques de l’aéroport. Pour connaître l’état des composants du système électrique d’une éolienne, le courant et la tension électrique sont mesurés à différents points. En traitant ce signal, on peut savoir si un composant se dégrade.

 
Les principaux producteurs d’énergie éolienne marine sont le Royaume-Uni et le Danemark; en Espagne, des parcs sont en projet. Les systèmes en cours de développement dans le cadre du Windturbars sont également applicables aux éoliennes classiques, mais ils sont plus faciles à amortir dans les marins.

MAINTIEN PRÉDICTIF ET ALGORISMES INTEGRANTS

La technologie anticipe les problèmes pour les éviter. L’objectif du projet Windturbars est de développer et de construire un système de détection et de surveillance pour assurer l’entretien prédictif des composants du système électrique d’une éolienne.

L’ITA a pour tâche de déterminer les techniques de traitement du signal qui conviennent le mieux à l ’); En outre, un algorithme intelligent sera développé pour traiter les informations provenant des capteurs installés dans l’aérogénérateur. Si vous identifiez un motif de défaillance, le système enverra un signal d’alarme.

Une des nouveautés est que cet algorithme donne au système la capacité d’apprendre, car la prise de décision peut se baser sur l’historique des modèles de bogues qu’il a. Ainsi, le système de détection sera adapté à chaque éolienne.

MARIA PILAR PERLA MATEO

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ARAGON INVESTIGA / INSTITUT TECHNOLOGIQUE D’ARAGON

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