Brevet FR3088971A1 — publié le 20200529

Description Titre de l'invention : procédé d'acquisition et de modélisation par un capteur LIDAR d'un champ de vent incident Domaine technique [0001] La présente invention concerne le domaine des capteurs LiDAR (Light Detection And Ranging ou détection et localisation par la lumière) utilisés comme moyen de télédétection pour mesurer la vitesse du vent. Elle concerne également le domaine des éoliennes équipées de capteur LiDAR, ainsi que le contrôle de celles-ci. Technique antérieure [0002] La détection des valeurs aberrantes est universelle pour de nombreuses tâches de traitement de données, couvrant un large éventail de domaines tels que le traitement du signal, le contrôle industriel, etc. Une bonne définition d'une valeur aberrante est une mesure qui s'écarte tellement des autres mesures que la suspicion que de celle-ci est provoquée par un mécanisme différent. [0003] Dans le domaine de l'énergie éolienne, au cours des dernières années, la détection et l'observation de la lumière à l'aide de Lidar sont apparues comme une technologie de télédétection fiable et réalisable pour la mesure de la vitesse du vent et la prévision de la vitesse du vent. [0004] En effet les progrès récents de la technologie Licha- facilitent le déploiement des Lidars pour les applications de contrôle en temps réel. Les Lidars peuvent fournir des mesures qui caractérisent le flux de vent en amont à des résolutions spatiales et temporelles élevées. La demande de brevet FR 3013777 (US 2015145253) décrit une telle application. Pour les Lidars, les mesures qui s'écartent sensiblement du schéma normal des données détectées sont considérées comme des valeurs aberrantes. Ces valeurs aberrantes peuvent être causées par des erreurs de capteur ou de transmission de données. [0005] Les prédictions de vent liées aux mesures dépendent fortement de la qualité des mesures du Lidar. Comme les données aberrantes sont inévitables pour ces données de mesure du Lidar, y compris les données erronées générées pour des raisons telles que des dysfonctionnements d'appareils ou des données valables représentant des modèles extraordinaires tels que des conditions météorologiques défavorables, les prédictions sont impactées et souvent, non optimales. [0006] De plus la reconstruction du champ de vent comprend l'estimation de la vitesse du vent et de l'intervalle de confiance, et en général, les deux reposent sur la qualité de la mesure du Lidar. [0007] Par conséquent, la détection de valeurs aberrantes donne un aperçu précieux pour 2 soutenir l'application des données Lidar. [0008] Motivée par le désir de récupérer plus d'informations utiles à partir des données du Lidar, l'invention vise à pallier aux inconvénients mentionnés précédemment et à développer une méthode permettant de supprimer les valeurs aberrantes en temps réel. L'approche est validée pour les systèmes Lidar montés sur nacelles avec des données de mesure réelles. Résumé de l'invention [0009] A cet effet un premier aspect de l'invention concerne un procédé de détection de valeurs aberrantes d'un champ de vent incident dans un espace situé en amont d'un capteur LiDAR, et le procédé se caractérise en ce qu'il comprend : a) Une étape d'acquisition et de modélisation de mesure rws(k) par le capteur LiDAR d'un champ de vent incident ; h) Unc étape d'estimation d'une médiane mr(k) et de l'écart absolu moyen dr(k) en temps réel des mesures du champ de vent incident ; c) Une étape de détection des valeurs aberrantes en temps réel en utilisant la médiane estimée mr(k) et l'écart absolu moyen dr(k), ladite étape de détection est réalisée par une formule du type : Irws(k) - mr(k)I 0 [0317] peut ainsi être négligé dans la fonction de coût. [0318] Il n'y a aucune relation entre la vitesse du vent à l'instant t et la vitesse du vent à l'instant t-1. Dans ce cas, on peut choisir Q très grand. Le terme suivant peut être négligé : [0319] )). [0320] - La variation de la vitesse du vent dans l'espace est très faible. Dans ce cas, on peut [0321] prendre R R. très petit. Le terme suivant est important dans la fonction de coût : [0322] 'tr7s)(1). [0323] On définit : [0324] [0325] La méthode des moindres canés récursifs pondérés utilisée pour résoudre le problème d'optimisation se présente de la façon suivante : [0326] - On initialise les variables d'optimisation de la manière suivante : [0327] [0328] PW) = [0329] - À chaque instant t : [0330] - on définit : [0331] où 0 est un vecteur nul de dimension appropriée. 24 [0332] - On calcule une matrice auxiliaire K telle que [0333] [0334] - On calcule la matrice P(1) telle que [0335] [0336] où / est une matrice d'identité de dimension appropriée. [0337] - La vitesse du vent à l'instant t est alors estimée ainsi : [0338] 103391 4. Reconstruction du champ de vent incident en trois dimensions (3D) et en temps réel 103401 Dans cette étape, un processeur intégré au capteur LiDAR récupère l'ensemble des données d'amplitude et de direction du vent mesurées et estimées durant les étapes précédentes. La récupération de ces données se fait en temps réel pour chaque point de mesure (PM) et d'estimation (PE) définis précédemment. Ainsi le capteur LiDAR est en mesure de reconstruire l'ensemble du champ de vent incident sur le LiDAR comme visible à la figure 7. 103411 Sur la même figure 7, un champ de vent reconstruit est représenté pour un temps à 68 secondes. En ordonnée, il est représenté l'altitude relative au sol (en m) et en abscisse il est représenté la distance à la nacelle (en m) et les positions relatives latérales au LiDAR (en m). 103421 L'invention concerne en second lieu un procédé de contrôle et/ou de surveillance d'une éolienne équipée avec un capteur LiDAR tel que décrit précédemment et un automate de pilotage 10 afférent qui comprend les étapes suivantes : 103431 i) Une étape d'élaboration d'une stratégie de contrôle (CON) par anticipation de ladite éolienne 1 en exploitant la reconstruction du champ de vent incident en trois dimensions et en temps réel obtenu par le procédé selon l'invention, [0344] ii) Une étape de pilotage (PIL) intégrant la stratégie de contrôle élaborée qui consiste notamment à piloter l'angle des pâles 7 ou l'orientation de la nacelle 3. [0345] La figure 8 représente le fonctionnement global d'une telle éolienne 1. L'éolienne 1 comprend à cet effet un capteur LiDAR 2 conforme à l'invention, et son unité de traitement, un dispositif informatique comprenant une solution logicielle de reconstruction 3D du champ de vent, un automate de pilotage intégrant la stratégie de contrôle et un dispositif de pilotage des pales et/ou de la nacelle de l'éolienne. En lien avec la figure 8, l'invention appliquée à une éolienne fonctionne de la manière suivante : (?: [0346] - Premièrement, le LiDAR effectue l'étape d'acquisition et de modélisation du champ de vent incident telle que décrite précédemment de manière à reconstruire un champ de vent incident 3D (étapes ME, MA, EST, MOD 3D de la figure 8), Deuxièmement, l'automate de pilotage 10 élabore la stratégie de contrôle (CON) et effectue le pilotage (PIL) des organes de l'éolienne 1 en tenant compte de la stratégie de contrôle élaborée. [0347] Cc procédé selon l'invention permet d'analyser en temps réel le vent incident ou détecter des rafales, des courbes de puissance et des intensités de turbulence ce qui peut servir à réguler ou superviser l'éolienne de manière à obtenir un meilleur alignement de l'éolienne, ce qui conduit à une optimisation de la production et une minimisation des charges et de la fatigue. 26 [Revendication 1] [Revendication 2]