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Mécatronique et Numérique

Les éoliennes sous contrôle avancé

Un des enjeux majeurs du développement de la filière éolienne est la réduction du coût de l’énergie produite. La mise en œuvre de systèmes de contrôle avancé constitue un des leviers pour optimiser la performance des éoliennes et générer des gains de production.

Le déploiement de capteurs, tels que les Lidar (Light detection and ranging), permettant de mesurer les variations de la vitesse du vent avant qu’il n’atteigne l’éolienne, est une avancée importante. Pour faire de ces systèmes des éléments de contrôle avancé, il reste d’une part à tirer de la mesure une estimation du vent qui arrive réellement sur le rotor, et d’autre part, à savoir utiliser cette information pour contrôler l’éolienne(1).

Un premier logiciel développé par IFPEN fournit une estimation en temps réel du champ de vent qui atteint les pales, à partir des mesures effectuées en amont. Il permet de faire le lien entre les données fournies par le capteur et l’information utile pour le système de contrôle-commande de l’éolienne.

Un deuxième logiciel concerne les stratégies programmées de commande d’orientation des pales. Ces stratégies se décomposent en trois niveaux séquentiels, chacun agissant sur la stabilité et la sollicitation mécanique d’un composant de l’éolienne (rotor, mât, pales).

Au final, l’ensemble permet de faire le lien complet entre la réponse brute du capteur et le fonctionnement de l’éolienne, conduisant à réduire les efforts mécaniques dus au vent(2). Ceci permet de limiter la maintenance et d’augmenter la durée de vie des systèmes, d’où un effet bénéfique sur le coût de l’énergie.

À court terme, cette innovation sera testée en grandeur nature sur deux sites d’essais situés en France (projet ANR SmartEole) et au Canada, afin de consolider expérimentalement, et dans la durée, l’ensemble de ces développements.

 

Contact scientifique : jonathan.chauvin@ifpen.fr

Article paru dans Science@ifpen n° 21 - Juin 2015

Publications

  • (1) J. Chauvin and Y. Creff, Nonlinear two-stage control strategy of a wind turbine for mechanical load and extreme moment reduction. OMAE 2011.
    >> DOI: 10.1115/OMAE2011-49225
  • (2)  B. Bayon and J. Chauvin, Investigating Lidar sensing errors for wind turbine loads reduction. OMAE 2014.
    >> DOI:10.1115/OMAE2014-24034
     

 

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