3 September 2022
Smart Thermostatic Valves
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29 juin 2021
L'IA prédit les défaillances dans les éoliennes
Dans une éolienne, un composant défaillant peut coûter cher. Mais avec l’intelligence artificielle (IA), les pannes appartiennent de plus en plus au passé. Des data scientists du CSEM et de Proxima Solutions ont développé des algorithmes d’IA pour détecter les premiers signes d’anomalies dans le comportement des éoliennes. Ils permettent de prévenir les casses mécaniques en lançant de rapides mesures correctives. Testés avec succès dans les parcs éoliens de BKW en Europe, les algorithmes sont déjà intégrés dans des solutions commerciales.
Il suffit d’un problème dans certains composants d’une éolienne — par exemple, la casse d’un ventilateur dans le système de refroidissement d’un convertisseur — pour interrompre la production d’énergie pendant des semaines et entraîner de coûteuses réparations sur site. Un projet conjoint de Proxima Solution et du CSEM a permis de développer plusieurs algorithmes à même de repérer de manière précoce les anomalies des composants. On évite ainsi de coûteuses pannes mécaniques et arrêts de production. Par exemple, les algorithmes peuvent révéler des déviations répétées invisibles à distance. La conception de ces applications a duré une année ; elle a reposé sur les retours et les connaissances concrètes des techniciens de terrain. Une fois collectées, ces connaissances ont été passées en revue par des experts des questions éoliennes, en collaboration avec des data scientists. Grâce aux algorithmes d’IA, ils ont pu extraire les données pertinentes et les convertir en informations pratiques.
Le système a fait ses preuves lors d’une série d’essais pilotes dans les parcs éoliens de BKW en France, Allemagne, Italie et Suisse. « En 2020, les algorithmes nous ont permis de déceler les anomalies potentielles sur l’ensemble de nos éoliennes. Avec l’aide et la réactivité de nos techniciens de terrain, nous avons pu prévenir des pannes mécaniques et des arrêts de turbine qui auraient entraîné de considérables pertes financières », explique Arthur Chevalier, responsable technique et commercial de BKW Wind Service GmbH.
Comment ça marche
« Dans les éoliennes, de nombreux dysfonctionnements techniques prennent du temps pour se matérialiser. Pendant cette période de progression, on peut observer certains symptômes dans les signaux de capteurs, tels que des valeurs de températures anormales ou des vibrations
explique Baptiste Schubnel, data scientist au CSEM.
« Notre logiciel analyse en direct les relevés des capteurs SCADA pour détecter les problèmes mécaniques avant qu’ils ne conduisent à des arrêts majeurs. »
La solution, innovante, consiste en deux éléments : d’une part, un algorithme d’IA génère un double virtuel de l’éolienne. Il fournit en continu les valeurs de signaux attendues dans les conditions d’opération réelles.
D’autre part, un second algorithme compare ces valeurs avec les mesures relevées en direct sur l’éolienne. Il signale les différences suspectes. Il suggère également des diagnostics possibles, en associant ces différences aux problèmes sous-jacents les plus probables.
Enfin, le processus se développe de manière organique, sur la base des discussions techniques menées par les experts de terrain, les ingénieurs éoliens et les data scientists. Plus on détecte d’anomalies, plus les analyses des causes premières sont robustes, et plus les résultats sont pertinents.
Saluée comme une percée majeure, cette solution combine les approches les plus à la pointe des sciences des données avec les connaissances techniques des ingénieurs en énergie éolienne.
Lancement sur le marché
La solution est commercialisée à l’intention des exploitants de parcs éoliens.
« Nous avons intégré les algorithmes prédictifs dans Wind-Log, notre plateforme numérique de gestion des parcs éoliens. Nos clients bénéficient des recommandations prédictives pour accroître la disponibilité et la production d’énergie de leurs actifs »
explique Giuseppe Madia, directeur général de Proxima Solution GmbH.
« Bien sûr, l’intelligence artificielle ne remplacera pas les opérateurs et les techniciens. L’objectif est de leur offrir un soutien tout en améliorant l’efficacité ».
