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ÉCOLE D’ÉTÉ MNOTSI Modélisation et Simulation Numérique Méthode des éléments fi

ÉCOLE D’ÉTÉ MNOTSI Modélisation et Simulation Numérique Méthode des éléments finis, Ondelettes Traitement du Signal et de l’Image – ENSA Kénitra du 25 au 28 juin 2012 Capteur Intelligent pour la Surveillance d’éoliennes par l’Analyse Spectrale à haute résolution 1Chakkor Saad, 2Baghouri Mostafa, 3Hajraoui Abderrahmane Laboratoire Systèmes de communication, Département de physique, Faculté des sciences, Université Abdelmalek Essaâdi, Tétouan, Maroc 1saadchakkor@gmail.com, 2baghouri.mostafa@gmail.com, 3ad_hajraoui@hotmail.com Résumé — L’énergie électrique éolienne a connu un grand essor vu la multiplication des parcs éoliens et leur exploitation dans l’approvisionnement du réseau électrique national avec un faible coût et des propres ressources. Les machines éoliennes nécessitent périodiquement certaines maintenances afin d’assurer une durée de vie acceptable. Notre but est de concevoir une architecture de télésurveillance et de diagnostic de défaillances (fatigue mécanique des roulements, engrenages de variateur de vitesse, cassures…) basée sur l’utilisation d’un capteur intelligent comme un véritable système embarqué autonome intégrant une technique d’analyse spectrale à haute résolution de la signature du courant statorique du générateur de l’éolienne, ayant pour rôle de cerner l’apparition d’éventuelles raies caractérisant les défauts. On présente dans cet article, une étude de conception de ce capteur intelligent, on montre les limitations de la méthode d’estimation de la Densité Spectrale de Puissance DSP et on propose l’application de la méthode d’estimation du spectre de raies à haute résolution de Pisarenko vu qu’elle présente une grande robustesse au bruit de mesures et une résolution fréquentielle acceptée. Mots clés : capteur intelligent; diagnostic; télésurveillance; courant statorique; analyse spectrale; éolienne, Pisarenko. I. INTRODUCTION L’arrêt d’une installation pour des opérations de maintenance non prévues (casse, défaillances) entraine des coûts très importants. Cette perte d’exploitation devient critique pour l’entreprise. Certes, le domaine de l’énergie éolienne est un marché où les besoins en maintenance conditionnelle sont importants, et où les applications présentent des conditions particulières (chaîne cinématique complexe pour la surveillance et conditions de fonctionnement aléatoires, conditions sévères d’utilisation en termes d’accessibilité). Il s’agit dans ce travail de développer une architecture centralisée basée sur l’utilisation des capteurs intelligents permettant de surveiller en temps réel l’état de santé d’une machine éolienne (collecter les mesures, diagnostiquer et signaler une éventuelle panne ou un disfonctionnement de la machine), sous des conditions de fonctionnement variables, afin de mettre en place une maintenance proactive. L’architecture proposée fait appel à une méthode de traitement du signal robuste et performante de Pisarenko pour la détection de défauts, à des lois de commande. Elle permet de fusionner les données de différents capteurs et d’intégrer le système de surveillance développé dans l’équipement afin de le rendre autonome et intelligent. II. DESCRIPTION DE L’ARCHITECTURE DE SURVEILLANCE : La structure centralisée du système de supervision et de télémaintenance d’un parc éolien proposée peut être décrite comme le montre la figure suivante : Figure 1. La structure de système de supervision d’un parc éolien Chaque centrale éolienne est munie d’un ensemble de capteurs intelligents : un capteur du courant statorique du générateur et un capteur de vitesse du vent, qui informent la station de surveillance de l’état de santé de différents paramètres d’éolienne. Ces capteurs intelligents, transmettent via une communication sans fil des mesures en temps réel en collaborant d’un côté avec le serveur de la station de supervision et de commande et de l’autre côté avec l’automate ÉCOLE D’ÉTÉ MNOTSI Modélisation et Simulation Numérique Méthode des éléments finis, Ondelettes Traitement du Signal et de l’Image – ENSA Kénitra du 25 au 28 juin 2012 de la centrale. Le serveur permet la gestion et l’exploitation de la base de données des prélèvements reçus de différentes centrales éoliennes dans le but de prendre une décision ou d’appliquer une commande à l’aide des algorithmes de diagnostic avertissant le personnel de maintenance de l’imminence ou de la présence d’un défaut sur le système éolien. En fonction du type de défaut et de son importance, il faudra procéder à l’arrêt de l’éolienne pour une phase de maintenance préventive ou de décider que le défaut est mineur et d’autoriser le fonctionnement de l’éolienne en présence de ce défaut. III. MACHINE EOLIENNE A VITESSE VARIABLE : On peut considérer trois composants essentiels dans une éolienne, le rotor, la nacelle et la tour, comme illustré sur la figure pour une machine de type « amont » : Figure 2. Les composants d’une éolienne L’éolienne à vitesse variable connectée au réseau est composée d’une turbine, un multiplicateur de vitesse, un générateur, un convertisseur de puissance. D’autres éléments comme des filtres et des capacités de compensation réactive sont aussi ajoutés pour améliorer la qualité de l’énergie produite. Les transformateurs assurent l’adaptation de la tension au point de connexion de l’éolienne avec le réseau. La partie électrique de l’éolienne, en général, se constitue d’un générateur électrique synchrone ou asynchrone [12], [14]. La figure suivante montre les constituants d’une éolienne à vitesse variable, elle se compose de deux parties : • Partie mécanique I. • Partie électrique II. Figure 3. Constituants de nacelle d’une éolienne Sur l’arbre de l’éolienne il y a la turbine, le multiplicateur de vitesse et le rotor du générateur. La turbine éolienne se compose de plusieurs pales fixes ou orientables. 80% des fabricants fabriquent des turbines tripales pour des raisons de stabilité, de poids et de fluctuations mécaniques. La turbine éolienne, en général, tourne à une vitesse nominale de 25 à 40 (tr/min). Le multiplicateur adapte la vitesse de la turbine éolienne à celle du générateur électrique qui tourne à environ 1500 (tr/min). L’élasticité et le frottement des pales avec l’air sont ignorés. Cp : Coefficient de puissance caractérisant la turbine éolienne. β : L’angle de calage des pales. Ωt : Vitesse angulaire mécanique (rad/s mécanique) de la turbine. v : Vitesse du vent (m/s). ρ : Densité de l’air à la pression atmosphérique à une température T. R : Rayon de la turbine = longueur de pale en (m). G : Rapport de multiplication (-). Cmec : Couple mécanique sur l’axe du générateur en (N.m). Ωmec : Vitesse du générateur (rad/s mécanique). Pt : Puissance de la turbine. Pélec : Puissance électrique produite. IV. STRATEGIE DE SURVEILLANCE DE L’EOLIENNE : L’éolienne se constitue d’un système mécanique de transmission de mouvement : le multiplicateur de vitesse qui sert à élever la vitesse de rotation entre l’arbre primaire et l’arbre secondaire qui entraîne la génératrice électrique [12]. Dans la mesure où les billes du roulement supportent le rotor, chaque défaut de roulements produira un mouvement radial du rotor par rapport au stator. Ce déplacement mécanique conduit à une modification de la répartition de l’induction au sein de la machine, ces variations génèrent alors des courants statoriques. Pour contrôler l’état de santé du système mécanique de la machine et par conséquent éviter son arrêt brusque, on propose la mise en application d’une technique de diagnostic qui se base sur l’analyse de la signature du courant statorique avec la méthode de haute résolution de Pisarenko, ayant pour rôle de cerner l’apparition d’éventuelles raies caractérisant les défauts. Ce diagnostic sera établi sur la base d’une comparaison entre les mesures effectuées et un signal de référence (sain) [10]. De l’autre côté, lorsque la vitesse du vent est trop élevée, les centrales éoliennes doivent être mises hors service afin d'éviter tout dommage : les pales sont mises en drapeau et le rotor est maintenu à l'arrêt par un frein mécanique. En cas d'orage ou de coup de vent, des avertissements préalables permettent de diminuer les risques. Pour mener à bien la gestion de démarrage de la machine lorsque la vitesse du vent est suffisante (de l’ordre de 5 m/s), gérer le pas des pales, le freinage de la machine, l’orientation de l’ensemble {rotor + nacelle} face au vent de manière à ÉCOLE D’ÉTÉ MNOTSI Modélisation et Simulation Numérique Méthode des éléments finis, Ondelettes Traitement du Signal et de l’Image – ENSA Kénitra du 25 au 28 juin 2012 maximiser la récupération d’énergie et réduire les efforts instationnaires sur l’installation, on met en application un capteur intelligent anémomètre qui fournie des données sur la vitesse du vent et sa direction et collabore avec l’automate pour gérer le freinage. La figure suivante montre la stratégie de supervision proposée : Figure 4. La stratégie de supervision Afin de rendre le système de surveillance autonome et intelligent on propose d’intégrer la technique d’analyse du spectre du courant statorique dans le capteur intelligent de courant. V. CAPTEUR INTELLIGENT : Un capteur intelligent est un appareil électronique de prélèvement d'information d'une grandeur physique sous forme d’un signal électrique, son intelligence réside dans sa capacité de vérification du bon déroulement d’un algorithme de métrologie, sa participation à la commande du système en intégrant des fonctions de commande-régulation, à la sécurité du système en offrant des possibilités d’alarme, à l’exploitation du système en diffusant des informations relatives à sa maintenance telles que la date du dernier entretien… La figure suivante donne les constituants d’un capteur intelligent [2,19] : Figure 5. Architecture matérielle générique d’un capteur intelligent VI. METHODE DE PISARENKO : Considérons l’observation réelle à temps discret : Ζ ∈ t , b(t) + a) s(t, = x(t) (1) uploads/Management/ capteur-intelligent-pour-la-surveillance.pdf