Analyse de données de surveillance et synthèse d'indicateurs de défauts et de dégradation pour l'aide à la maintenance prédictive de parcs de turbines éoliennes

par Alexis Lebranchu

Thèse de doctorat en Automatique et productique

Sous la direction de Sylvie Charbonnier et de Christophe Bérenguer.

Le président du jury était Vincent Cocquempot.

Le jury était composé de Frédéric Prévost.

Les rapporteurs étaient Antoine Grall, Moamar Sayed-Mouchaweh.


  • Résumé

    Le secteur de l’énergie éolienne est en pleine expansion depuis les 10 dernières années. Le nombre et la taille des éoliennes ont été multipliés, ce qui accroît la difficulté et la criticité de la maintenance, et impose aux industriels de passer d’une maintenance corrective et systématique à une maintenance conditionnelle et prédictive. L'objectif de ces travaux est de développer des indicateurs de dégradation, en utilisant les données numériques fournies par le SCADA, disponibles à faible coût mais enregistrées à une faible fréquence d'échantillonnage (10 min) dans un objectif de suivi de production. Une analyse bibliographique approfondie des travaux réalisés sur la surveillance de parcs éoliens à partir de données SCADA montre que deux types d’approches sont généralement proposés. Les méthodes dites mono-turbines où un modèle de comportement d’une turbine est appris sur des périodes de bon fonctionnement, à partir duquel il est possible de créer des résidus mesurant la différence entre la valeur prédite par le modèle et la mesure en ligne, qui servent d’indicateurs de défaut. Les modèles mono-turbines ont la particularité d’utiliser des variables provenant de la même turbine du parc. Les deuxièmes méthodes, dites multi-turbines, sont des méthodes où l'effet parc et la similarité entre machines sont utilisés. Là où les recherches les plus récentes proposent principalement de créer des courbes de performances pour chaque machine du parc pendant une période de temps et de comparer ces courbes entre elles, nous faisons la proposition originale de combiner les deux approches et de comparer les résidus mono-turbines à une référence parc traduisant le comportement majoritaire des turbines du parc. Nous validons de manière extensive ces indicateurs en analysant leurs performances sur une base de données composée d’enregistrements de variables SCADA d’une durée de 4 ans sur un parc de 6 machines. Nous proposons aussi des critères de performances pertinents permettant d’évaluer de manière réaliste les gains et éventuels surcoûts que généreraient ces indicateurs s’ils étaient intégrés dans un outil de maintenance. Ainsi, nous montrons que le taux d’interventions inutiles associées à des fausses alarmes produites par les indicateurs de défaut, et qui provoquent un surcoût très important pour l’entreprise, peut être fortement diminué par la fusion d’indicateurs mono-turbines que nous proposons, tout en conservant une avance à la détection suffisante pour planifier la mise en place d’interventions par les équipes de maintenance.

  • Titre traduit

    Monitoring data analysis and synthesis of deterioration & failure indicators for predictive maintenance decision-making. Application to offshore windfarms


  • Résumé

    The wind energy sector has rapidly gown in the last 10 years. The number and the size of wind turbines have multiplied, which increases the difficulty and the criticality of the maintenance, and forces the wind turbine industry to change from a corrective and systematic maintenance to a conditional and predictive maintenance. The objective of this research is to develop failure indicators using numerical SCADA data, available at a low price but with a very low sampling frequency (10 min), in order to make online monitoring.A thorough bibliographical analysis on the surveillance of wind farms using SCADA data shows that two types of approaches are usually suggested. The first approach, called mono-turbine, where a good behaviour model of a turbine is learnt over unfaulty periods. With this approach, it is possible to create residuals measuring the difference between the predicted value by the model and the on-line measure, which serves as failure indicators. The mono-turbine models have the peculiarity in that they use variables coming from the same turbine as the farms. The second approach, called multi-turbine, are methods where the similarity between machines is used. Where the most recent researches mostly suggest creating performance curves for every machine on the farm during a period of time and comparing these curves between each other, we make the original proposal to combine both approaches and compare mono-turbine residuals with a farm reference representing the behaviour of the turbines of the farm.We validate in an extensive way those failure indicators by analysing their performances on a database made up of SCADA variable recordings of a duration of 4 years on a windfarm of 6 machines. We also propose relevant performance criteria allowing an estimation in a realistic way of the gains and possible additional costs which would generate these indicators if they were integrated into a tool of maintenance. Therefore, we show that the rate of useless interventions associated with false alarms produced by the failure indicators, which cause a heavy additional cost for the company, can be strongly decreased by the mono-turbines indicators merging that we propose, while preserving a sufficient detection time for the maintenance teams to plan interventions.


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