WindEurope Technology Workshop : 3 posters et une conférence

Meteodyn participera activement au WindEurope Technology Workshop 2024, avec 3 présentations de posters et une session de conférence.

Cette année, le WindEurope Technology Workshop aura lieu du 10 au 11 juin, à Dublin. Le workshop se concentrera sur l’Estimation de la Ressource & l’Analyse des Parcs Éoliens en fonctionnement.

Meteodyn y sera représenté par Eric Tromeur, Directeur du Département Recherche, Innovation, Service et Expertise et y participera activement, avec 3 posters présentés et une session de conférence, tant sur des sujets onshore qu’offshore.

Une session de conférence sur l’Optimisation du cycle de vie

Le Mardi 11 Juin 2024, de 10:15 à 11:30, se tiendra la session de conférence sur l’Optimisation du cycle de vie des parcs éoliens. Lors de cette session, nous explorerons les stratégies permettant d’étendre la durée de vie, d’améliorer l’efficacité et de minimiser l’impact environnemental des pales d’éoliennes. Nous étudierons comment les techniques de mesure, les méthodologies basées sur les données et les modèles peuvent être utilisés pour optimiser l’opération et la maintenance de ces pales.

Eric Tromeur sera l’un des intervenants de cette conférence.

Application des données SCADA des éoliennes à la détection précoce des codes d’état nuisibles : une nouvelle approche utilisant un réseau neuronal artificiel (ANN)

Résumé
Avec le développement rapide des énergies renouvelables visant à atteindre l’engagement Net-Zeros, en particulier dans le domaine de l’énergie éolienne, la réduction des coûts de maintenance des éoliennes devient de plus en plus importante. Pour anticiper les défaillances des éoliennes, plusieurs études ont proposé l’installation d’un système de surveillance des conditions, qui est onéreux et difficile à mettre en œuvre. Dans cette étude, une approche utilisant uniquement les données SCADA des éoliennes est envisagée à l’aide d’un réseau neuronal artificiel. L’objectif de l’étude est d’examiner la faisabilité de l’utilisation des données SCADA pour détecter l’apparition de codes d’état nuisibles avant qu’ils ne surviennent.  Lire plus ↘

3 présentations de posters

PO111: Amélioration de la modélisation de la ressource éolienne en zones côtières grâce à des méthodes avancées de CFD et à l’intégration de données méso-échelles

Présenté par Ru Li, Ingénieure Recherche Senior à Meteodyn

Les régions côtières offrent un environnement idéal pour les parcs éoliens en raison de la régularité et de la force des vents provenant de la mer. Les parcs éoliens côtiers peuvent atteindre un rendement énergétique élevé car la brise de mer a tendance à être plus régulière et plus forte que les vents provenant de l’intérieur des terres, ce qui se traduit par une efficacité accrue et une alimentation électrique plus fiable. Les vastes espaces ouverts et la proximité des zones peuplées rendent ces sites attrayants pour le développement de projets éoliens, conduisant à une tendance croissante à la construction de parcs éoliens le long des zones côtières. Pour étudier l’écoulement du vent dans les régions côtières, les impacts provenant tant de la topographie à micro-échelle que des conditions climatiques régionales doivent être pris en compte. Ces effets sont couplés entre eux et ne peuvent être reproduits correctement qu’avec une chaîne de modèles bien conçue couvrant à la fois les phénomènes à micro-échelle et à méso-échelle. Dans Meteodyn WT, la méthode de couplage méso-micro-échelle combine des modèles méso-échelle qui capturent les conditions climatiques et les introduit dans le modèle micro-échelle, avec un modèle micro-échelle qui se concentre sur la complexité du terrain afin d’améliorer la modélisation de la ressource en vent dans la zone côtière. Lire plus et regarder la présentation vidéo ↘

PO058: Faire progresser l’estimation de la ressource en vent offshore : surmonter les défis post-subventions en Chine grâce à la technologie SARWind

 Présenté par Zixiao Jiang, Directeur Technique de Meteodyn Chine

L’ambition de la Chine en matière d’énergie éolienne offshore n’est pas freinée par la fin des subventions aux énergies renouvelables, alors que le pays s’est sérieusement engagé à atteindre la neutralité carbone d’ici à 2060. Cet engagement s’accompagne d’un défi de taille : les coûts de construction élevés des projets éoliens offshore, conjugués à la baisse des tarifs de rachat, soulignent la nécessité d’une estimation précise de la ressource vent, et ce dès la phase de planification préliminaire du projet. Le rapide développement de l’énergie éolienne en mer exige une connaissance précise de la ressource en vent, bien souvent avant les campagnes de mesure du vent sur site, ou seulement avec des données de mesure provenant de mâts ou de lidars flottants géographiquement éloignés de la zone d’intérêt. Alors que les modèles à méso-échelle couvrent de vastes zones, ils ne parviennent pas à capturer les phénomènes à petite échelle, entraînant des erreurs temporelles et spatiales potentiellement importantes, ce qui amplifie les risques lors des phases de planification et de conception des projets. Pour répondre à cette problématique, cette étude souligne un intérêt croissant pour l’exploitation des données satellitaires afin d’affiner les estimations de la vitesse du vent offshore. Nous présentons la méthodologie SARWind, qui utilise des données de radar à synthèse d’ouverture (SAR) associées à des algorithmes d’apprentissage automatique et à des modèles atmosphériques spécialisés. Lire plus et regarder la présentation vidéo ↘

PO044: Application des données SCADA des éoliennes à la détection précoce des codes d’état nuisibles : une nouvelle approche utilisant un réseau neuronal artificiel (ANN)

Présenté par Minh-Thang Do, Responsable Technique Énergies Renouvelables de Meteodyn Amérique du Nord

Avec le développement rapide des énergies renouvelables visant à atteindre l’engagement Net-Zeros, en particulier dans le domaine de l’énergie éolienne, la réduction des coûts de maintenance des éoliennes devient de plus en plus importante. Pour anticiper les défaillances des éoliennes, plusieurs études ont proposé l’installation d’un système de surveillance des conditions, qui est onéreux et difficile à mettre en œuvre. Dans cette étude, une approche utilisant uniquement les données SCADA des éoliennes est envisagée à l’aide d’un réseau neuronal artificiel. L’objectif de l’étude est d’examiner la faisabilité de l’utilisation des données SCADA pour détecter l’apparition de codes d’état nuisibles avant qu’ils ne surviennent. Les données SCADA de chaque éolienne consistent en plusieurs années de mesures telles que la température, la vitesse du vent, la puissance en provenance de divers capteurs et systèmes de contrôle. Ces données sont généralement archivées sous forme de séries temporelles, avec un pas de temps de 10 minutes. Cependant, les codes d’état de la machine apportant des informations sur l’état de fonctionnement sont généralement archivés sous la forme d’un journal d’événements. La préparation des données consiste à formater et à nettoyer les données SCADA, à convertir le journal des codes d’état en séries temporelles et à synchroniser les deux ensembles de données. Lire plus et regarder la présentation vidéo ↘