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Montréal, le 18 juin 2013
2000 – 2002 Maitrise: Conception d’un site d’évaluation de performance d’éoliennes 2008 - … Doctorat: Évaluation et amélioration de performance de projets éoliens
1997 – 2000 GE: Moteurs d’avions et Hydro 2002 – 2004 Consultant chez GPCO inc. (Hatch) 2004 – 2008 Consultant chez Hélimax Énergie inc. (GLGH)
Depuis 2008 Consultant indépendant en énergie éolienne
1. Contexte 2. Outils typiques d’aide à la prise de
décision 3. Outils avancés d’aide à la prise de
décision 4. Conclusion
OBJECTIFS DE LA PRÉSENTATION
SALLE DE CONTRÔLE ET OPÉRATION Exemples de salle de contrôle dans le domaine éolien
SALLE DE CONTRÔLE ET OPÉRATION Une salle de contrôle typique en éolien
1ère ligne: Opérateurs
2e ligne: Analystes
3e ligne: Spécialistes
Réf.: Iberdrola (Renewable Energies Operation Center (CORE)
RESSOURCES EXTERNES (ou internes)
Centrale solaire
Centrale biomasse
Centrale hydraulique
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
Gestion des données et aide à la décision des opérateurs
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
Fréquence d’échantillonnage
Compression des données: Oui, mais attention !
Archiver le maximum d’information possible
« Nous ne connaissons pas ce que nous ne connaissons pas »
Si possible se connecter directement sur le contrôleur de l’éolienne exemple:
Power (1 sec)
SALLE DE CONTRÔLE ET OPÉRATION Éléments à considérer dans l’implantation d’une salle de contrôle
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION
Indicateurs de performance (« KPI – Key Performance Indicators »)
Disponibilité (ex.: Temps ou énergie, IEC61400-26…)
Production (ex.: Ratio production attendue vs prévue, « Windiness »…)
Fiabilité (ex.: Efficacité du redémarrage, MTBF…)
Financier (ex.: Ratio revenus réels vs budget…)
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION Outils de visualisation et de contrôle
Salle de contrôle Sous-station, réseau collecteur
et systèmes auxiliaires Mâts météorologiques
Détails d’une éolienne Vue d’ensemble d’un projet Vue d’ensemble des actifs de production
VISUALISATION EN CONTINU (« live »)
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION Outils de visualisation et de contrôle
VISUALISATION DE L’HISTORIQUE DES DONNÉES Graphiques de tendance (« Trend ») Graphiques 2D (Comparaison de variables) Autres graphiques
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
Rapports quotidiens (quart) Rapports mensuels Rapports comparatifs Rapports disponibilité Rapports météorologiques Rapports de fautes & alarmes Rapports par éolienne Rapports sous-station Rapports d’événements environnementaux & SST Rapports IT
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION Rapports typiques
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION
GESTION DES ALARMES ET CONTRÔLE DES ÉOLIENNES « Reset » des éoliennes (fautes) Démarrage à distance (période de givre) Tests sur les éoliennes: batterie, calage (pitch), système orientation Assistance durant les maintenances
ANALYSES PRÉVISIONNELLES Fournir les prévisions de production aux autorités Vente d’électricité sur le « spot market » Support à l’O&M
• Alertes météos • Givre • Éclairs • Pluie torrentielle
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE Limites des méthodes actuelles
Difficile à détecter avec méthodes standards
PU
ISSA
NC
E
Moyenne (10min ) Typique de l’industrie éolienne
Données à 1 seconde
Puissance (10 min)
Puissance (1 sec)
haute fréquence (1sec) vs
basse fréquence (10min)
Temps
1% d’écart
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE Méthodes Analytiques – Analyses croisées
Analyse puissance nominale
T X RPM
Pu
issa
nce
Problème d’encodeur (Données 1 seconde)
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE Méthodes Analytiques – Analyses croisées
Analyse puissance nominale
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE Méthodes analytiques – analyses croisées
Perf
orm
ance
én
ergé
tiq
ue
Disponibilité
MAINTENANCE NO.1
MAINTENANCE NO.2
0 MW 50 MW 100 MW 150 MW 200 MW
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE Méthodes analytiques – animations
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE Méthodes Analytiques – tests statistiques
Vitesse [m/s]
Pu
issa
nce
[kW
]
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE PRONOSTIC VS DIAGNOSTIC
Prévision de ce qui doit arriver
Analyse de ce qui est arrivé
PRONOSTIC DIAGNOSTIC
Réf.: Der Spiegel/DPA
Élaboration de modèles
Analyse de données
Éviter les bris avant qu’ils n’arrivent
Éviter que les bris (ou fautes) ne se répètent
Éviter les pertes financières
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE PRONOSTIC – Comparaison valeur attendue vs réelle
Type de modèles disponibles: Performance (Courbe de puissance) RPM, Couple, calage Température de l’huile Température roulements (Bearing) Vibration Température génératrice Système d’orientation (YAW) Contraintes
J F M A M J J A S O N D
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE PRONOSTIC – Comparaison valeurs attendues vs réelles
Poly-5 Poly-9Double
expLogistic k-NN IEC-121 IEC-122
Turb. Norm.
ANN-6P
WMAE 23.2 19.5 21.1 25.8 18.8 46.9 18.9 17.9 15.3
10.0
12.0
14.0
16.0
18.0
20.0
22.0
24.0
26.0
[kW
]
Puissances attendues
…
Ajustement en température
Ajustement pour les pertes électriques
Détermination de la production attendue
…
…
…
…
……
… …
…
…
…
…
…
𝑉𝑁𝐴𝐶𝑖
𝑉𝑁𝐴𝐶1
𝑉𝑁𝐴𝐶88
𝑃𝑎𝑡𝑛𝑖
𝑃𝑎𝑡𝑛1
𝑃𝑎𝑡𝑛88
𝑃𝑎𝑡𝑛𝑒𝑖
𝑃𝑎𝑡𝑛𝑒1
𝑃𝑎𝑡𝑛𝑒88
𝑇𝑎𝑐 𝑃𝑅𝑆𝑎𝑐 𝐻𝑅𝑎𝑐 𝑃𝑎𝑡𝑛 =
𝑃𝑎𝑡𝑛𝑖
6
88
𝑖=1
C.P.WT01
C.P.WTi
C.P.WT88
𝑃𝑅𝑎𝑡 = 𝑃𝑎𝑡𝑛𝑒𝑖
6
88
𝑖=1
𝑉𝑛𝑖
𝑉𝑛1
𝑉𝑛88
𝐼𝑇 𝑊𝑆 𝐷𝑖𝑟 𝑌𝑎𝑤𝑒𝑟𝑟
Réseau de neurones: 1 éolienne
Modélisation d’une centrale éolienne
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE PRONOSTIC – Cartes de contrôle
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE PRONOSTIC – « Condition Monitoring Systems (CMS) »
Réf.: IFM Electronic
Génératrice • Bobinage • Ovalisation • Température
Boîte d’engrenage • Usure • Vibration
Rotor • Vibration • Angle de calage • Dommages (éclairs)
Roulement • Vibration • Température • Détection de particules
Nacelle • Vibration • Erreur d’orientation • Pallier de butée
Tour • Vibration
• Déplacement • Température
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE
DIAGNOSTIC – Analyse des états et des fautes
Réf.: Wilkinson, 2011
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Nb
r cu
mu
lati
f d
e f
aute
s
No. semaine
Réf.: GLGH,2009
Nombre d’occurences
No
mb
re d
’éo
lien
nes
im
pac
tées
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
OUTILS AVANCÉS D’ANALYSE
Méthodes de forage de données:
Détection de valeurs aberrantes Association rule learning Méthode de classification Analyse de sous-groupe Arbre de décision Support Vector Machines Méthodes de réduction des données Analyse par composantes principales Analyse des correspondances simples
Réseau de neurones Factor analysis Multilinear subspace learning Analyse adimensionnelle Analyse de régression (Regression tree) Sequence mining Structured data analysis K-nearest neighbor, Bayes Algorithm, etc. Reconnaissance d’image
« BIG DATA » DATA MINING
DIAGNOSTIC – Forage de données « Data Mining »
CONCLUSION
S’assurer d’un archivage adéquat des données
Les outils actuels (KPI, rapports, écrans de visualisation) permettent de détecter les problèmes de performance les plus graves
Cependant, même les faibles sous-performances peuvent engendrer des pertes financières importantes à la longue
Dans le domaine éolien, des méthodes d’analyses avancées commencent à émerger
Méthodes analytiques
KPI
Rapports
ENVIRONNEMENT TYPIQUE D’UNE SALLE D’OPÉRATION
Indicateur de performance (« KPI »)
Availability Productivity Reliability Financial Time based vs Energy based Real production (MTD, YTD, CODTD) Percentage stops Ratio real revenu vs budget
Within wind speed Expect. Prod. (MTD, YTD, CODTD) Failure rates % EBITDA
Resource equivalent Avail. (REAF) Rolling CF (MTD, YTD, CODTD) Reset efficiency Royalty
Non availabilities by types of faults Net CF, Expected CF, budget CF Reliability of WT and WPP Green credits
Equipment Equivalent Avail. Net output factor (NOF) Mean time between failures (MTBF) TRI
Equip. Equiv. Forced Outage Ratio real vs expected Prod. Mean time to repair (MTTR) % budget O&M
Repair time vs maintenance time Total losses by types (unavailability) Return to service (RTS) Inventory value
Outage Factors According to WS Total losses by types (underperform.) Fault count (Pareto) %VAN
Outage Factors According to time Operating efficiency MTBSA Revenue losses
Database availability Top/Bottom 10 producers MTBCF …
Grid availability Revenue Equivalent Net CF …
IEC61400-26 Energy to speed ratio (EPV)
… Energy to downtime ratio (EDT)
GAG-NAG
Normalized production
Windiness (ratio)
…