Approche par contrôle actif dans le cadre de l'optimisation de la durée de vie des éoliennes

Active control for wind turbine lifetime expectancy optimization

• Auteur / Autrice : Jack Salameh
• Direction : Sébastien Cauët, Anas Sakout
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image, signal et automatique
• Date : Soutenance le 06/12/2019
• Etablissement(s) : La Rochelle
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Euclide (La Rochelle ; 2018-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire des Sciences de l’Ingénieur pour l’Environnement (La Rochelle)
• Jury : Président / Présidente : Jimmy Lauber
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sébastien Cauët, Anas Sakout, Jimmy Lauber, Xavier Brun, Philippe Micheau, Erik Etien, Jérôme Bosche, Nezha Maamri-Trigeassou
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Brun, Philippe Micheau

Mots clés

Mots clés contrôlés

Turbulence

Contrôle actif du bruit et des vibrations

Durée de vie (ingénierie)

Éoliennes

Mots clés libres

Profil du vent

Éolien

Perturbations

EKF

SWEMD

UIO

Contrôle LPV

Wind profile

Wind turbine

Disturbances

EKF

SWEMD

UIO

LPV control

Résumé

Cette thèse intitulée "Approche par contrôle actif dans le cadre de l'optimisation de la durée de vie des éoliennes » étudie le fonctionnement des éoliennes et vise à réduire les perturbations au moyen d'une stratégie de contrôle actif. Les éoliennes fonctionnent dans des conditions environnementales difficiles en raison de vitesses de vent aléatoires. Le profil du vent induit deux composantes de perturbation appelées cisaillement et ombre de la tour. Ces composants produisent un couple aérodynamique perturbé qui provoque des contraintes, de la fatigue et une défaillance des composants mécaniques. Le chapitre 1 introduit la théorie autour des éoliennes et tous les sous-systèmes mécaniques et électriques associés. Le filtre de Kalman étendu (EKF) est ensuite introduit pour évaluer la nécessité du traitement du signal et du diagnostic pour l'isolation et la détection des perturbations. Le chapitre 2 présente une nouvelle méthode modifiée de décomposition en mode empirique par fenêtre glissante (SWEMD) en tant que méthode de traitement du signal capable de mieux isoler les perturbations. On en conclut qu'après le SWEMD, on peut détecter la signature fréquentielle du cisaillement du vent et de l'ombre de la tour. Dans le chapitre 3, une méthode d'estimation basée sur l'observateur à entrée inconnue (UIO) est appliquée afin d'estimer la perturbation dans l'éolienne. L'UIO montre d'excellents résultats en estimant avec précision la perturbation. Le chapitre 4 présente la stratégie de contrôle actif basée sur un contrôleur linéaire à paramètres variants (LPV) dans le but d'atténuer les ondulations du couple aérodynamique. En fait, la perturbation isolée par le SWEMD et la perturbation estimée via l'UIO sont utilisées comme entrée de contrôle LPV afin de générer une référence de contrôle. La commande est ensuite injectée dans le générateur afin de réduire l'effet des perturbations. Tant pour l'isolation que pour l'estimation, les résultats montrent une bonne atténuation des perturbations aérodynamiques. On peut constater que l'UIO a montré des résultats supérieurs à ceux de la SWEMD. Le chapitre 5 présente le montage expérimental utilisé pour valider les travaux théoriques. Un banc d'essai de l'Université de Poitiers est utilisé pour imiter le fonctionnement de l'éolienne. Tous les résultats permettent la validation des techniques théoriques utilisées dans les simulations numériques.

This thesis entitled "Active control for wind turbine lifetime expectancy optimization" studies the operation of wind turbines and aims to reduce disturbance through an active control strategy. Wind turbines are known to operate under harsh environmental conditions mainly related to random wind speeds. The wind profile induces two disturbance components known as the wind shear and tower shadow. These components produce a disturbed aerodynamic torque causing stress, fatigue, and mechanical component failure. Chapter 1 introduces the wind turbine theory and all related mechanical and electrical subsystem. The extended Kalman filter (EKF) is then introduced to show the necessity of signal processing and diagnosis for disturbance isolation and detection. Chapter 2 presents a new modified Sliding Window Empirical Mode Decomposition (SWEMD) method as a signal processing method capable of better isolating the disturbance component. It is concluded that after the SWEMD one can accurately diagnose the wind shear and tower shadow disturbance frequency signature. In chapter 3 an estimation method based on the Unknown Input Observer (UIO) is applied in order to estimate the disturbance in the wind turbine. The UIO shows great results in accurately estimating the disturbance. Chapter 4 introduces the active control Linear Parameter Varying (LPV)-based strategy for torque ripple attenuation. The isolated disturbance by the SWEMD, and the estimated disturbance through the UIO are used as the LPV control input in order to generate a current control command. The control command is then injected into the generator in order to reduce the disturbance effect on the drivetrain. For both isolation and estimation results show good aerodynamic disturbance attenuation, while the UIO showed better results than those of the SWEMD. Chapter 5 presents the experimental setup used to validate the theoretical work. A test bench at the University of Poitiers is used to imitate the operation of the wind turbine. All the results matched the ones found in the theoretical tests.