Power curve based wind turbine fault detection : A critical performance comparison and proposition of a multi-turbine approach
Détection des défauts des éoliennes basée sur la courbe de puissance : Comparaison critique des performances et proposition d'une approche multi-turbines
Résumé
Since wind turbines are electricity generators, the electrical power produced by a machine is a relevant variable for monitoring and detecting possible faults. In the framework of this thesis, an in-depth literature review was first performed on fault detection methods for wind turbines using the electrical power produced. It showed that, although many methods have been proposed in the literature, it is very difficult to compare their performance in an objective way due to the lack of reference data, allowing to implement and evaluate all these methods on the basis of the same data.To address this problem, as a first step, a new realistic simulation approach has been proposed in this thesis. It allows to create simulated data streams, coupling the power output, wind speed and temperature, in normal conditions and in fault situations, in an infinite way. The defects that can be simulated are those that impact the shape of the power curve. The simulated data are generated from real data recorded on several French wind farms, located on different geographical sites. In a second step, a method for evaluating the performance of fault detection methods using the power produced has been proposed.This new simulation method was implemented on 4 different fault situations affecting the power curve, using data from 5 geographically remote wind farms. A total of 1875 years of 10-minute SCADA data was generated and used to compare the detection performance of 3 fault detection methods proposed in the literature. This allowed a rigorous comparison of their performance.In the second part of this research, the proposed simulation method was extended to a multi-turbine configuration. Indeed, several multi-turbine strategies have been published in the literature, with the objective of reducing the impact of environmental conditions on the performance of fault detection methods using temperature as a variable. In order to evaluate the performance gain that a multi-turbine strategy could bring, a hybrid mono-multi-turbine implementation of fault detection methods based on the power curve was first proposed. Then, the simulation framework proposed to evaluate mono-turbine methods was extended to multi-turbine approaches and a numerical experimental analysis of the performance of this hybrid mono-multi-turbine implementation was performed.
Les éoliennes étant des générateurs d'électricité, la puissance électrique produite par une machine est une variable pertinente pour la surveillance et la détection d'éventuels défauts. Dans le cadre de cette thèse, une analyse bibliographique approfondie a d'abord été réalisée sur les méthodes de détection des défauts des éoliennes utilisant la puissance électrique produite. Elle a montré que, bien que de nombreuses méthodes aient été proposées dans la littérature, il est très difficile de comparer leurs performances de manière objective en raison de l'absence de données de référence, permettant de mettre en œuvre et d'évaluer toutes ces méthodes sur la base des mêmes données.Pour répondre à ce problème, dans un premier temps, une nouvelle approche de simulation réaliste a été proposée dans cette thèse. Elle permet de créer des flots de données simulées, couplant la puissante produite, la vitesse du vent et la température, dans des conditions normales et dans des situations défauts, de manière infinie. Les défauts qui peuvent être simulés sont ceux qui impactent la forme de la courbe de puissance. Les données simulées sont générées à partir de données réelles enregistrées sur plusieurs parcs éoliens français, situés sur des sites géographiques différents. Dans un deuxième temps, une méthode permettant l'évaluation des performances des méthodes de détection des défauts utilisant la puissance produite a été proposé.Cette nouvelle méthode de simulation a été mise en œuvre sur 4 situations de défauts affectant la courbe de puissance différents, à l’aide de données provenant de 5 parcs éoliens géographiquement éloignés. Un total de 1875 années de données SCADA 10 minutes a été généré et utilisé pour comparer les performances en détection de 3 méthodes de détection de défauts proposées dans la littérature. Ceci a permis une comparaison rigoureuse de leurs performances.Dans la deuxième partie de cette recherche, la méthode de simulation proposée a été étendue à une configuration multi-turbines. En effet, plusieurs stratégies multi-turbines ont été publiées dans la littérature, avec comme objectif de réduire l'impact des conditions environnementales sur les performances des méthodes de détection de défauts utilisant comme variable la température. Pour évaluer le gain de performance qu'une stratégie multi-turbines pourrait apporter, une implémentation hybride mono-multi-turbines des méthodes de détection de défauts basées sur la courbe de puissance a été proposée dans un premier temps. Ensuite, le cadre de simulation proposé pour évaluer les méthodes monoturbines a été étendu aux approches multi-turbines et une analyse expérimentale numérique des performances de cette implémentation hybride monoturbines-multi-turbines a été réalisée.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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