Fatigue-oriented data-driven individual pitch control strategies of wind turbines

Les eoliennes a axe horizontal, qui sont la figure de proue de l'energie eolienne sont devenues une technologie mature. Bien que l'eolien est une tendance mondiale a la hausse, l'accroissement de la capacite installee faiblit dans certains pays, a cause des reductions des subventions. Dans un contexte de rechauffement climatique et de transition energetique, il est de premiere importance d'optimiser le cout de l'eolien, de maniere a rendre cette energie competitive face aux energies fossiles, et ainsi permettre un developpement de l'eolienne moins dependant des subventions economiques. Le controle des eoliennes peut fortement contribuer a la reponse a cette problematique.Le controle individuel des pâles (IPC) d'eoliennes peut permettre de modifier les proprietes aerodynamiques du rotor, et ainsi reguler les charges desequilibrees induites par des vents asymetriques. Reguler ces desequilibres peut aider a reduire la fatigue des pieces de l'eoliennes en rotation, telle que les pâles. Par ailleurs, le controle IPC est connu pour accroitre l'activite des actionneurs de pâles, induisant une fatigue additionnelle sur les actionneurs ainsi que les roulements portant les pâles. Par consequent, le controle IPC peut avoir des effets positifs sur la fatigue de certaines pieces, mais negatifs sur d'autres. Pour optimiser le cout de l'energie eolienne, il est necessaire qu'un controleur IPC soit optimise de maniere a ponderer efficacement le compromis entre les fatigues des divers composants de l'eolienne.Pour repondre a cette problematique, une fonction de cout de la fatigue a ete definie comme la somme ponderee de la fatigue de divers composants de l'eolienne. Un controleur IPC doit etre concu de maniere a minimiser l'esperance du cout de la fatigue. Cependant, l'optimisation de la fatigue est une tâche complexe, car son expression en tant que fonction de cout ne suit pas les formes conventionnelles. Il est montre plusieurs fois au cours de cette these que les strategies de controle conventionnelles limitent le potentiel de reduction de la fatigue. Par ailleurs, combiner plusieurs strategies de controle conventionnelles parametrees differemment pourrait permettre des reductions significatives de l'esperance du cout de la fatigue, par rapport a des strategies conventionnelles a parametre fixes. La problematique adressee dans cette these est donc l'adaptation des parametres de strategies de controle IPC conventionnelles, pour une reduction efficace de la fatigue d'eoliennes. Deux approches sont ainsi developpees par la suite.La premiere consiste a approcher le cout de la fatigue par une fonction de cout orientee fatigue, grâce a une identification basee sur des donnees. Cette fonction de cout orientee fatigue utilisee dans un probleme de controle optimal permet de parametrer un probleme d'optimisation standard, qui approche le probleme d'optimisation de la fatigue autour de son optimum. Le probleme d'optimisation oriente fatigue permet ainsi des reductions efficaces du cout de la fatigue.La commande predictive (MPC) est une strategie de controle qui permet d'optimiser une fonction de cout specifique, en resolvant en ligne un probleme de controle optimal. Ensuite, un controleur IPC MPC est obtenue a partir de l'expression du probleme d'optimisation oriente fatigue. Ces controleurs ont ensuite ete mis en oe uvre en boucle fermee sur un modele d'eolienne simplifie, et ont montre un grand potentiel de reduction de l'esperance du cout de la fatigue, par rapport a un controleur MPC a parametres fixes.La seconde solution est une methodologie ou un superviseur base sur l'apprentissage, selectionne les parametres de controleurs candidats a partir des conditions de vent, de maniere a reduire efficacement le cout de la fatigue d'une eolienne. Une preuve de concept comportant un superviseur simple a montre que des reductions significatives de la fatigue sont possibles, ce qui encourage aussi le developpement de cette seconde approche.