L'IA permet de contrôler les parcs éoliens
Une méthode innovante rend l'énergie éolienne moins chère et plus efficace
Réduction des coûts de maintenance nécessaires
L'énergie éolienne est une importante source d'énergie renouvelable. Cependant, la maintenance des parcs éoliens est un processus très complexe et coûteux. La réduction de ces coûts est essentielle pour que l'énergie renouvelable produite par les parcs éoliens soit réellement durable. Dans le cadre de son doctorat, Timothy Verstraeten (VUB) a étudié comment des stratégies de contrôle basées sur l'intelligence artificielle peuvent réduire les coûts de maintenance des parcs éoliens et rendre leur production d'énergie plus efficace.
"Comme l'état d'une éolienne dépend de plusieurs facteurs complexes, il existe un grand potentiel pour que les éoliennes interagissent plus intelligemment avec leur environnement et entre elles grâce à l'IA. Cela nous permettra de fournir de l'énergie renouvelable de manière stable et fiable", explique le Dr Verstraeten.
Il est difficile de passer en revue l'état des turbines
Il y a différents facteurs environnementaux tels que la vitesse et l'orientation du vent, la température, etc. qui influencent l'état d'une éolienne. Résultat: même pour les experts, il est difficile de passer entièrement en revue l'état d'une éolienne. C'est là que l'intelligence artificielle peut être utile. En trouvant automatiquement des relations complexes entre les stratégies de contrôle et l'état de l'éolienne, le système du parc éolien sait ce qui est bon ou mauvais pour la santé des éoliennes. Cela peut contribuer à réduire les coûts de maintenance.
Sous la direction du professeur Ann Nowé et du professeur Jan Helsen, le Dr. Verstraeten a développé une méthodologie dans laquelle l'intelligence artificielle aide à contrôler un parc éolien de manière évolutive et fiable. Pour ce projet, il a collaboré avec l'Artificial Intelligence Lab et avec l'Acoustics and Vibration Research Group/OWI-Lab.
Limiter les pertes de production
L'état d'une éolienne est passé en revue en combinant les résultats de la recherche mécanique, fournis par l'Acoustics and Vibration Research Group/OWI-lab, et l'expertise externe des exploitants de parcs éoliens. Dans le cadre de ses recherches, Verstraeten a ensuite entrepris d'utiliser l'IA pour relier intelligemment ces connaissances du domaine. Par exemple, il a commencé à utiliser les similitudes entre les éoliennes. Il leur a fait en quelque sorte partager des données pertinentes sur leur état. De cette façon, le système de contrôle obtient une vue plus large de l'état de chaque turbine. Il a également commencé à utiliser l'IA pour obtenir une vue d'ensemble et, par exemple, pour cartographier les dépendances entre les turbines. Une turbine située à l'avant et opérationnelle laissera derrière elle un flux de vent ralenti et agité. Les turbines situées à l'arrière produiront donc moins d'énergie. Grâce à l'IA, le système de contrôle atténue ce type de perte de production dans l'ensemble du parc éolien. "Grâce à notre étroite collaboration avec plusieurs exploitants de parcs éoliens, nous prévoyons de valider ce système de contrôle sur des parcs éoliens réels dans un avenir proche", déclare le Dr Verstraeten.
Source: VUB
