Contrôle de parcs éoliens pour la maximisation de la puissance électrique

IFP Energies nouvelles - Sciences et Technologies du Numérique

Stage Data / Mathématiques Appliquées Hauts-de-Seine entre mars et août 2023 5 mois


IFP Energies nouvelles (IFPEN) est un acteur majeur de la recherche et de la formation dans les domaines de l’énergie, du transport et de l’environnement. De la recherche à l’industrie, l’innovation technologique est au cœur de son action, articulée autour de quatre priorités stratégiques : Mobilité Durable, Energies Nouvelles, Climat / Environnement / Economie circulaire et Hydrocarbures Responsables.

Dans le cadre de la mission d’intérêt général confiée par les pouvoirs publics, IFPEN concentre ses efforts sur :

  • l’apport de solutions aux défis sociétaux de l’énergie et du climat, en favorisant la transition vers une mobilité durable et l’émergence d’un mix énergétique durable ;
  • la création de richesse et d’emplois, en soutenant l’activité économique française et européenne et la compétitivité des filières industrielles associées.

Partie intégrante d’IFPEN, l’école d’ingénieurs IFP School prépare les générations futures à relever ces défis.

Contrôle de parcs éoliens pour la maximisation de la puissance électrique

IFP Energies Nouvelles souhaite développer des solutions pour le contrôle de parcs éoliens et plus particulièrement pour maximiser la puissance électrique fournie par ces parcs. En effet, la solution optimale pour produire le plus n’étant pas nécessairement de mettre toutes les turbines face au vent en raison de ce qu’on appelle « l’effet de sillage ». Lorsqu’une éolienne capture l’énergie cinétique du vent, il apparaît un déficit de vitesse dans la zone en aval du rotor. Or ce déficit peut avoir un impact sur la production électrique si une autre turbine se trouve dans ce sillage. Toutefois, ce sillage peut être modifié notamment en pilotant l’angle de lacet de la tour ce qui a pour effet de l’orienter pour que plus d’énergie cinétique parvienne à la turbine en aval. En revanche, cela a pour conséquence de réduire la puissance de la turbine dont on a modifié le lacet. Il y a donc un jeu d’angles optimal à trouver pour maximiser la puissance totale du parc.

Pour répondre à cette problématique, de nombreuses solutions existent déjà dans la littérature et l’objectif du stage serait de les mettre en œuvre en les adaptant aux besoins et aux outils de IFP Energies Nouvelles. Parmi celles-ci, les méthodes sans-modèle - où seules les mesures du parc sont disponibles - semblent prometteuses.

Comme base de réflexion, citons : [1] où des méthodes de descente de gradient et de quasi-Newton sont utilisées, [2] qui envisage un algorithme de théorie des jeux ou encore [3] qui propose un schéma d’ « Extremum Seeking Control ».

Programme de travail 

Le programme de travail prévoit les étapes suivantes :

  • Etude bibliographique sur la maximisation de la puissance,
  • Implémentation d’algorithmes existants,
  • Test et validation sur simulateurs,

Compétences :

  • Connaissance en optimisation et contrôle des systèmes dynamiques
  • Connaissance de Matlab/Simulink et/ou Python
  • Aptitude à lire en anglais, pour appréhender l’état de l’art sur le sujet
  • Autonomie et force de proposition
  • Intérêt pour la recherche appliquée

Bibliographie

[1] Gebraad, P. M., & van Wingerden, J. W. (2015). Maximum power‐point tracking control for wind farms. Wind Energy, 18(3), 429-447.

[2] Marden, J. R., Ruben, S. D., & Pao, L. Y. (2013). A model-free approach to wind farm control using game theoretic methods. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 21(4), 1207-1214.

[3] Johnson, K. E., & Fritsch, G. (2012). Assessment of extremum seeking control for wind farm energy production. Wind Engineering, 36(6), 701-715.


(PDF - Max : 5 Mo)
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Donatien Dubuc

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