Contrôle optimal d’une éolienne avec système de dégivrage à l’aide de prévisions et d’observations de givre

Énergie éolienne
Partenaires : Capstone Infrastructure Corporation
Période de réalisation : Décembre 2018 - mars 2023

Ce projet est notamment rendu possible grâce à la participation financière du gouvernement du Québec, via InnovÉÉ  et du gouvernement du Canada, via le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada CRSNG.

Projet

Le Parc Éolien Saint-Philémon (STP) au Québec et Glen Dhu Wind Energy LP (GDWE) en Nouvelle-Écosse sont deux parcs éoliens opérés par Capstone Ltd qui sont aux prises avec d’importantes pertes énergétiques causées par l’accumulation de givre sur leurs éoliennes.

L’objectif du projet est de contrôler automatiquement, sans intervention humaine, le système de dégivrage des éoliennes Enercon des deux parcs éoliens en fonction des prévisions de givre. Combinée aux prévisions météorologique fournies par Environnement et Changement Climatiques Canada, le modèle de givre GPEO développé par Nergica permet de prévoir le givre à la localisation des parcs éolien et d’en déterminer les pertes énergétiques.

Lorsqu’il y a une prévision d’événement de givre, le dégivrage des éoliennes est déclenché automatiquement au moment optimal pour limiter les impacts de l’accumulation de givre sur la production du parc éolien. Ce contrôle a permis aux opérateurs de parcs de maximiser l’utilisation du système de dégivrage des éoliennes de façon proactive.

Défis

  • Avertir automatiquement l’opérateur du parc éolien des événements de givre à venir.
  • Envoyer des commandes au contrôleur de l’éolienne en Python.
  • Optimiser les gains énergétiques selon l’événement de givre.
  • S’assurer que le contrôle d’éolienne développé soit en priorité basse comparé au contrôle interne de l’éolienne et du gestionnaire de parc.

Solutions

  • Analyser les résultats de notre modèle de givre GPEO et envoyer des alertes par courriel lorsqu’un événement de givre est prévu.
  • Développer une solution unique selon le contrôleur (serveur OPC) du parc éolien en utilisant des librairies Python existantes.
  • Développer des logiques de contrôle basées sur les pertes énergétiques provenant de notre modèle de givre.
  • Annuler le contrôle si les paramètres de l’éolienne ne sont pas ceux attendus et en informer automatiquement l’opérateur.

Faits saillants

  • Les alertes de givre ont été mises en place aux parcs éoliens STP et GDWE. Appréciées par le partenaire chez Capstone, ces alertes ont été configurées pour 3 et 7 nouveaux parcs en Nouvelle-Écosse et en Ontario respectivement.
  • Démarrage automatique du système de dégivrage des pales d’éolienne avant l’apparition de perte de performance détectée par l’éolienne.
  • Gains énergétiques semblables à l’intervention humaine proactive pour les éoliennes testées.
  • Création d’alertes de givre envoyées automatiquement à toutes les 6 heures.
  • Création d’un contrôle automatisé des éoliennes des deux parcs éoliens.