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Minimiser le givrage des centrales éoliennes

Minimiser le givrage des centrales éoliennes

Gestion intelligente et prédictive des opérations (PiB) pour réduire les risques de givrage des centrales éoliennes

Les centrales éoliennes, et en particulier les pales du rotor, sont exposées non seulement à des contraintes structurelles particulières, mais parfois aussi à des influences environnementales extrêmes. Selon l'emplacement de la centrale, il existe un risque de formation de glace au bord du nez des pales du rotor, notamment en cas de basses températures et d'humidité élevée. Cela peut entraîner des pertes de puissance ou des dommages considérables pour la centrale et représente donc un facteur important pour la rentabilité des centrales éoliennes ainsi que pour les gestionnaires de réseau pour estimer les capacités disponibles des centrales.

Des partenaires associés étudient un système anti-givrage

Le projet de recherche PiB vise à développer une gestion intelligente des opérations afin de réduire le risque de givrage des centrales éoliennes et, par conséquent, un nouveau concept de système anti-givrage. Le projet PiB, débuté en janvier 2018, est coordonné par l'Université de Brême et mené en collaboration avec les partenaires energy & meteo systems, Spitzner engineers et wpd windmanager. L'objectif principal du projet commun est d'accroître la disponibilité réelle des centrales éoliennes et de permettre une exploitation économique même dans des zones à climat difficile.

Development of an intelligent forecast

Outre l'amélioration des modèles de prévision pour l'analyse des données météorologiques, le projet vise également à développer des méthodes pour analyser les données et à récupérer des informations sur la base de l'exploration des données. energy & meteo systems apportera son expérience dans les domaines de la modélisation et de la prévision des conditions environnementales météorologiques et de l'analyse intelligente de données, notamment en ce qui concerne l'énergie éolienne. Enfin, le développement d'un algorithme de prévision élargi basé sur des données météorologiques ainsi que de mécanismes permettant d'identifier des situations de givrage optimiseront la prévision de givrage et la détection du risque de formation de glace. Nos clients possédant des parcs éoliens aux États-Unis et en Scandinavie peuvent d'ores et déjà se réjouir.

Financé par le