FR 3103652 A1 20210528 FR 1913058 A 20191121 Un procédé de surveillance d’une machine électrique tournante notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne, dispositif et système. Le procédé comporte les étapes suivantes ; une étape de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et une étape de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et une étape de comparaison des données reçues avec la température théorique et une étape de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Figure pour l’abrégé : Fig. 1 Procédé, dispositif et système de surveillance d’une machine électrique tournante Domaine technique général et art antérieur La présente invention concerne le domaine général de la surveillance des machines électriques tournantes, par exemple les génératrices électriques qui peuvent être présentes dans les éoliennes. Plus particulièrement l’invention concerne la détection précoce des défauts dans des machines électriques tournantes en fonctionnement à l’aide de mesures, par exemple des mesures stockées dans un système SCADA. Le système SCADA pour Système de Contrôle et d'Acquisition de Données en anglais « Supervisory Control And Data Acquisition » est un système de télégestion à grande échelle permettant de traiter en temps réel un grand nombre de télémesures et de contrôler à distance des installations techniques. La production d’énergie renouvelable d’origine éolienne se développe rapidement. Tandis que les parcs éoliens en mer sont en phase de développement et de construction, les parcs terrestres sont plutôt en phase de gestion d’actifs et de maintenance. Les génératrices électriques d’éoliennes sont constituées d’un ensemble mobile entrainé en rotation par l’écoulement de l’air. Cet ensemble mobile comporte une génératrice électrique, qui est un composant important assurant la conversion de l’énergie mécanique en énergie électrique. Ces génératrices peuvent présenter des avaries qui occasionnent des pertes de production et des surcoûts de maintenance. Les défauts les plus rencontrés dans ce type de machines sont les défauts de court-circuit entre spires des bobinages statoriques et rotoriques et des défauts d’alimentation du rotor. Pour éviter la dégradation des défauts et augmenter la disponibilité des moyens en fixant à l’avance les arrêts pour les réparations, l’exploitant souhaite disposer d’un outil de diagnostic fiable des génératrices en fonctionnement qui permet une détection précoce des défauts pour la maintenance préventive. Les pratiques actuelles pour détecter les défauts dans les génératrices sont le diagnostic des génératrices à l’arrêt, le diagnostic vibratoire et le diagnostic électrique Le diagnostic à l’arrêt est efficace pour détecter les défauts mais il nécessite l’arrêt de la machine et ne permet pas un suivi de l’état de la génératrice. Ainsi, il intervient généralement après l’aggravation du défaut et la détérioration de la machine. Ce type de diagnostic est effectué majoritairement après les phases de fabrication et installation du matériel. Les différents types de tests pour le diagnostic des machines à l’arrêt sont : - Tests de tenue en tension des bobinages statoriques et rotoriques. - Mesures de la capacité, du facteur de dissipation et facteur de puissance. - Mesures des décharges partielles. - Mesures de la résistance d’isolement, de l’indice de polarisation et du rapport d’absorption diélectrique. - Mesures de la résistance des bobinages. - Analyse de la réponse au balayage en fréquence. Le diagnostic vibratoire est le diagnostic le plus utilisé dans les génératrices électriques d’éoliennes pour détecter les défauts dans les génératrices en fonctionnement et dans toute la partie électromotrice des génératrices électriques d’éoliennes. Le diagnostic vibratoire consiste à effectuer une analyse harmonique des signaux vibratoires mesurés à partir de capteurs installés sur les matériels à surveiller. L'’inconvénient est qu’il ne permet pas une détection efficace de défauts. Le diagnostic électrique est le diagnostic en ligne le plus efficace pour les génératrices électriques d’éoliennes puisqu’il donne une image précise de l’état de la machine électrique. Il se base sur les mesures électriques (courants, tensions, puissances électriques…) effectuées à haute fréquence d’échantillonnage (dizaine de kHz) et l’analyse harmonique de ces données (transformée de Fourrier, en ondelettes…). L’inconvénient de ce diagnostic est le besoin d’équiper la génératrice avec des capteurs de grandeurs électriques et des outils d’acquisition des mesures à hautes fréquences. Ce qui nécessite un investissement important (équipements et temps des personnes en charge de placer ces équipements) pour appliquer le diagnostic à toutes les éoliennes. De plus, ce diagnostic ne débute qu’au moment de l’installation des capteurs et ne permet pas d’étudier l’historique de données disponibles. Présentation générale de l’invention Un but général de l’invention est de pallier aux limitations de l’art antérieur, en particulier en proposant un procédé de surveillance d’une machine électrique permettant de planifier les opérations de maintenance et de réduire les coûts de maintenance. Le procédé et le dispositif de cette invention peuvent être appliqués pour toute machine électrique tournante (moteur ou alternateur). A cet effet notamment, l’invention propose un procédé de surveillance d’une machine électrique tournante notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne. Le procédé comporte les étapes suivantes ; une étape de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et une étape de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et une étape de comparaison des données reçues avec la température théorique et une étape de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Le procédé de surveillance peut être mis en œuvre de la manière suivante. Dans un mode de réalisation du procédé, la machine comporte un stator, le stator comporte au moins une phase et une bobine associée à la phase. De plus la partie de la machine dont sont extraites les données représentatives de températures est la bobine. Dans un mode de réalisation du procédé, la machine comporte un stator, le stator comporte au moins trois phases et trois bobines associées respectivement aux trois phases, la machine comporte au moins trois thermocouples placés sur trois têtes associées respectivement aux trois bobines. De plus l’étape de réception est configurée pour recevoir des données des trois thermocouples et l’étape de détermination d’une température théorique est configurée pour la détermination de trois températures théoriques à partir de trois modèles thermiques paramétrés et l’étape de comparaison des données reçues est configurée pour la comparaison des données reçues avec les trois températures théoriques. Dans un mode de réalisation, le procédé comporte en outre une étape de détermination du seuil prédéterminé, ce seuil prédéterminé étant fonction de températures de la partie de la machine, prises sur une machine saine et reçues durant un intervalle temporel. Dans un mode de réalisation, le procédé comporte en outre, avant l’étape de comparaison une première étape de suppression des données ne représentant aucune valeur et/ou une deuxième étape de suppression des données reçues en au moins deux exemplaires et/ou une troisième étape de suppression des données d’une valeur inférieure à un minimum et/ou des données d’une valeur supérieure à un maximum. Dans un mode de réalisation, le procédé comporte en outre, une étape de détermination d’une moyenne et/ou d’une valeur maximale et/ou d’une valeur minimale des données reçues durant un intervalle temporel ; de plus l’étape de comparaison des données reçues est configurée pour comparer la moyenne et/ou la valeur maximale et/ou la valeur minimale avec la température théorique. Dans un mode de réalisation, le procédé comporte une phase d’apprentissage pendant laquelle des mesures sont opérées sur une machine saine pour extraire et mémoriser des indicateurs permettant de calibrer le modèle thermique paramétré, par exemple sur une période de l’ordre d’un an, et une phase d’ajustement de seuil, et une phase de surveillance. Dans un mode de réalisation du procédé, les paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine comprennent des mesures puissances notamment puissance active en fonction du couple et/ou des mesures de courants et/ou des mesures de tensions et/ou des mesures vitesse de rotation et/ou les paramètres représentatifs de l’environnement comprennent une vitesse de vent et/ou une température ambiante. L’invention propose également un dispositif de surveillance d’une machine électrique tournante, notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne. Le dispositif comporte une entrée pour la réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et une unité de traitement de données configurée pour réaliser une étape de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et une étape de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et une étape de comparaison des données reçues avec la température théorique et une étape de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Dans un mode de réalisation du dispositif de surveillance, la machine comporte un stator, ce stator comporte au moins une phase et une bobine associée à la phase et la partie de la machine dont sont extraites les données représentatives de températures est la bobine. Dans un mode de réalisation du dispositif de surveillance la machine comporte un stator, le stator comporte au moins trois phases et trois bobines associées respectivement aux trois phases. De plus la machine comporte au moins trois thermocouples placés sur trois têtes associées respectivement aux trois bobines. L’entrée du dispositif de surveillance est configurée pour recevoir des données des trois thermocouples. De plus l’étape de détermination d’une température théorique est configurée pour la détermination de trois températures théoriques à partir de trois modèles thermiques paramétrés et l’étape de comparaison des données reçues est configurée pour la comparaison des données reçues avec les trois températures théoriques. L’invention propose également un système qui comporte une machine électrique tournante, notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne, et un dispositif de surveillance, relié à la génératrice. Le dispositif de surveillance comporte une entrée pour recevoir des données représentatives de températures d’une partie de la machine et une unité de traitement de données configurée pour réaliser une étape de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et une étape de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et une étape de comparaison des données reçues avec la température théorique et une étape de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Dans un mode de réalisation du système la machine comporte un stator, ce stator comporte au moins trois phases et trois bobines associées respectivement aux trois phases, la machine comporte au moins trois thermocouples placés sur trois têtes associées respectivement aux trois bobines, l’entrée du dispositif de surveillance est configurée pour recevoir des données des trois thermocouples. De plus l’étape de détermination d’une température théorique est configurée pour la détermination de trois températures théoriques à partir de trois modèles thermiques paramétrés et l’étape de comparaison des données reçues est configurée pour la comparaison des données reçues avec les trois températures théoriques. Dans un mode de réalisation le système comporte en outre une base de données configurée pour stocker les données. Dans un mode de réalisation du système la base de données est configurée pour déterminer une moyenne et/ou une valeur maximale et/ou une valeur minimale des données reçues durant un intervalle temporel. De plus l’étape de comparaison des données reçues est configurée pour comparer la moyenne et/ou la valeur maximale et/ou la valeur minimale avec la température théorique. Dans un mode de réalisation du système la moyenne et/ou la valeur maximale et/ou la valeur minimale des données reçues est déterminée avec une période de récurrence de l’ordre de 10 minutes. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront encore de la description qui suit, laquelle est purement illustrative et non limitative, et doit être lue en regard des figures annexées sur lesquelles : La figure 1 illustre un système conforme à la présente invention. La figure 2 illustre un procédé de surveillance conforme à la présente invention. La figure 3 illustre un apprentissage du comportement thermique d'une génératrice saine dans le cadre de la présente invention. La figure 4 illustre un ajustement du seuil de détection d'anomalie dans le cadre de la présente invention. La figure 5 illustre une surveillance en ligne du comportement thermique de la génératrice dans le cadre de la présente invention. La figure 6 illustre des données dupliquées. La figure 7 illustre un filtrage de la puissance active en fonction du couple dans le cadre de la présente invention. La figure 8 illustre une répartition de la puissance active pour chaque intervalle de vent de 0.5m/s. La figure 9 illustre différents prétraitements conforme à la présente invention. La figure 10 illustre un modèle thermique de la génératrice. La figure 11 illustre un modèle thermique de la génératrice et la température résiduelle moyennée. La figure 12 illustre une détection des génératrices en défaut sur les données de Salles-Curan. Description de modes de mise en œuvre et de réalisation La figure 1 représente un système 101 conforme à la présente invention. Ce système 101 comporte : - une machine électrique tournante 102, notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne, et - un dispositif de surveillance 103, relié à la génératrice. Le dispositif 103 de surveillance comportant : - une entrée 103-a pour recevoir des données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une unité de traitement 103-b de données. L’unité de traitement 103-b est configurée pour réaliser un procédé de surveillance tel que représenté figure 2. Ce procédé de surveillance comporte : - une étape 201 de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une étape 202 de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et - une étape 203 de comparaison des données reçues avec la température théorique et - une étape 204 de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Ainsi, le procédé de surveillance se base sur la comparaison de la température mesurée d’une partie de la génératrice et la température calculée à partir d’un modèle thermique. Ce diagnostic permet une détection précoce (plusieurs mois avant l’aggravation) et efficace des défauts dans la génératrice en fonctionnement et ceci pour toutes les plages de fonctionnement, avec les mesures moyennes en minimisant les capteurs à ajouter dans l’éolienne. Dans un mode de réalisation, la surveillance de la machine électrique, par exemple à titre illustratif la génératrice électrique d’éolienne, se base sur la comparaison entre les comportements attendu et mesuré de la température de bobinage d’une phase statorique de la génératrice. Le comportement attendu est issu d’un modèle thermique statistique entrainé sur une éolienne saine. Il tient compte des paramètres de fonctionnement et d’environnement de l’éolienne afin d’estimer la température d’une phase de bobinage statorique de la génératrice. L’écart entre la température mesurée et la prédiction du modèle thermique, aussi appelé température résiduelle, permet de quantifier l’écart de comportement. Il est alors possible de fixer un seuil sur cet écart au-delà duquel la génératrice sera considérée comme en défaut. La mesure des températures des bobinages statoriques de la génératrice peut par exemple être réalisé à l’aide de trois thermocouples. Chaque thermocouple est placé par exemple sur les têtes de bobines d’une des trois phases statoriques et mesure la température de bobinage de cette phase. D’autres mesures de fonctionnement de l’éolienne (puissances, courants, tensions, vitesse de rotation…) et de l’environnement (vitesse de vent, température ambiante…) sont aussi effectuées dans l’éolienne. L’ensemble des mesures sont transférées et stockées dans une base de données accessible à distance. Il est par exemple possible d’utiliser le système de télégestion appelé SCADA (Système de contrôle et d'acquisition de données). De manière avantageuse pour chaque période de 10 minutes la moyenne, le maximum ou le minimum de grandeurs observées durant cette période sont calculés. Le procédé de surveillance est, de manière illustrative et non limitative, réalisé en trois phases Une phase d’apprentissage illustrée figure 3 : Le modèle thermique de la génératrice est entrainé durant la phase d’apprentissage sur une génératrice électrique réputée saine. Ce modèle statistique donne une estimation de la température au niveau de chacune des phases de la génératrice, en tenant compte des différents paramètres de fonctionnement. Pour chaque technologie d’éolienne et de génératrice, un nouveau modèle devra être généré. Tel qu’illustré par l’élément 301 la phase d’apprentissage requiert de manière avantageuse 1 an d’historique de mesures sur une génératrice jugée saine. Une fois l’étape 302 de nettoyage des données, prétraitements et filtrage, une étape 303 d’extraction des indicateurs est réalisée. Ces indicateurs sont utilisés dans l’étape 304 en entrée du modèle thermique génératrice afin de calibrer les paramètres du modèle thermique de la génératrice saine. Les paramètres du modèle sont alors conservés pour pouvoir par la suite estimer la température attendue de chacune des phases de la génératrice. Phase d’ajustement du seuil illustrée figure 4 : Le seuil de défaut, fixé sur la température résiduelle moyennée sur plusieurs instants (par exemple à titre d’exemple non limitatif 144 points de mesures, ce qui équivaut à 24 heures pour des points de 10 minutes), va permettre de discerner les génératrices saines de celles en défaut. Des données historiques de génératrices saines et de génératrices en défaut sont nécessaires afin d’ajuster au mieux le seuil sur la température résiduelle moyennée. Ces données historiques sont stockées dans une base de données 401 de type SCADA. La température résiduelle étant obtenue par l’opération 402 de différence entre la température mesurée et la température calculée. Ensuite l’opération 403 correspond à une moyenne glissante de cette différence. Enfin il y a une opération 404 de comparaison avec un seuil. L’objectif étant de détecter tous les défauts thermiques (peu de vrai négatif) tout en limitant le nombre de mauvaises détections (peu de faux positifs). La valeur de ce seuil va dépendre du modèle et donc des technologies d’éoliennes et de génératrices. Une fois ajusté, il sera exploité en phase de surveillance. Phase de surveillance illustrée figure 5 : La phase de surveillance consiste à détecter au fil de l’eau les températures résiduelles moyennées de la génératrice dépassant le seuil. Elle va bénéficier des paramètres du modèle et du seuil de détection afin de discerner les comportements thermiques sains des comportements en défaut de la génératrice. Pour ce faire la base de données 501 de type SCADA va comporter les données reçues au fil de l’eau depuis la génératrice. L’application du filtre sur l’écart au modèle plutôt que la mise en place d’un seuil absolu sur les paramètres mesurés permet de suivre plus fidèlement le comportement de la génératrice vis-à-vis du fonctionnement de l’éolienne et offre ainsi un outil de détection d’anomalie plus performant. Les paragraphes suivants illustrent de manière non limitative le traitement des données. Les données utilisées pour réaliser ce diagnostic sont des données de type SCADA qui mesurent les grandeurs de différents paramètres physiques de l’éolienne (températures, puissances active et réactive, courants, tensions, vitesses de rotation, vitesse du vent…). Ces données sont stockées dans une base de données par exemple la base de données PI OSIsoft. Il est aussi possible de répliquer ces données par exemple dans la base de données REDSHIFT de l’entreprise Amazon Web Service. Les données utilisées sont les données moyennées au pas de temporel de 10 minutes. Les grandeurs récupérées sont les puissances, les tensions de chacune des phases, les courants de chacune des phases, les températures de chacune des phases, la vitesse de rotation de la génératrice, la température ambiante, la vitesse du vent. La première étape de prétraitements consiste à nettoyer les données mesurées, sans connaissance a priori du matériel à étudier. Pour commencer les données dupliquées sont traitées. Pour une même génératrice électrique, une même date, une même grandeur mesurée, il est possible d’avoir dans la base de données plusieurs valeurs différentes (comme illustré dans la figure 6). Elles représentent environ 2% du volume de données récupérées. Pour chaque triplet constitué de génératrice électrique, date et grandeur mesurée, nous avons conservé la valeur moyenne des grandeurs disponibles non nulles (au sens informatique, ici NaN signifie Not a Number « Pas un Nombre » en français). Ensuite les données nulles sont traitées. Les données nulles sont les mesures auxquelles n’est associée aucune valeur. Elles représentent jusqu’à 30% des données pour certaines grandeurs mesurées. Lorsqu’une des grandeurs est nulle à une date, l’ensemble des mesures à cette date sont éliminées de l’étude. La seconde étape de prétraitements consiste à nettoyer les données en rajoutant des connaissances liées à l’éolienne et en particulier à sa génératrice électrique. Ensuite une plage de valeurs acceptables est prise en compte. Chaque grandeur mesurée possède des plages de valeurs acceptables, et des plages de valeurs non physiques. Certaines de ces plages acceptables vont dépendre de la technologie de l’éolienne et des différents matériels qui la composent. Ainsi, des filtres sont appliqués sur les mesures de fréquence, de vitesse de vent ainsi que sur des mesures dépendant de l’éolienne telles que la puissance active, les températures et la tension des bobinages. Prise en compte des plages multi-mesures acceptables. Illustration de la puissance active en fonction du couple. La puissance active produite par l’éolienne évolue de façon linéaire avec le couple. Afin d’éliminer les valeurs qui s’éloignent de cette loi, nous avons utilisé une régression linéaire des données de puissance active en fonction du couple. Les mesures qui s’éloignent de plus de 150 kW de cette régression sont éliminées. La figure 7 qui représente la puissance active en fonction du couple, illustre ce prétraitement avec dans la partie 701 les données qui ne sont pas conservées après prétraitement, la droite 702 qui représente la régression linéaire et dans la partie 703 les mesures conservées après prétraitement. Le comportement de l’éolienne dépend de nombreux facteurs, comme les régimes de fonctionnement, l’usure des différents matériels qui la composent, etc. Afin de se focaliser uniquement sur le comportement de la génératrice électrique sans être perturbés par d’autres phénomènes, les données conservées sont les plus fidèles de la courbe de puissance en fonction du vent idéale. Cette sélection permet entre autres d’éliminer les périodes de bridage de l’éolienne, ainsi que les valeurs aberrantes correspondant à des périodes non stabilisées (dû à l’utilisation des grandeurs moyennées 10min). Pour chaque plage de vent de 0.5m/s, nous récupérons la valeur médiane de la puissance active. Ces données vont nous permettre de reconstruire la courbe théorique de puissance en fonction du vent. Lorsque les données s’éloignent au-delà d’un seuil de 300 kW de cette valeur médiane, les mesures sont écartées de l’étude. La figure 8 illustre la répartition de la puissance active pour chaque plage de vent de 0.5m/s avec l’histogramme de répartition, la médiane en représentée en 801 et différents quantiles (0.05, 0.25, 0.75 et 0.95) représentés par 801-a à 801-d. Les bandes représentent les plages de valeurs acceptées. La figure 9 illustre l’évolution des données suite aux deux étapes de prétraitements basées sur les plages acceptables multi-mesures. En 901 sont indiquées les mesures durant les premières étapes de prétraitements et en 902 les mesures après les dernières étapes du prétraitement. Le modèle thermique permettant le diagnostic de la génératrice prend en entrée des indicateurs calculés basés sur les mesures de type SCADA. Certains paramètres représentatifs permettent de représenter la connaissance physique de la génératrice et des échauffements aux bornes des phases. D’autres paramètres représentatifs permettent de caractériser l’environnement de l’éolienne, les échauffements générés dus à son fonctionnement et l’inertie de l’évolution de la température. Les paramètres représentatifs de l’environnement comprennent les températures des phases de la génératrice qui dépendent des conditions environnementales extérieures, notamment de la température extérieure. Les paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine comprennent les échauffements qui sont liés à la puissance produite par l’éolienne. A faible puissance, la génératrice aura une plus faible température qu’à puissance élevée. De plus, le fait d’avoir une puissance réactive plus importante va avoir tendance à générer des échauffements dans la génératrice. Les pertes de la génératrice dues à la résistance des bobinages sont proportionnelles aux courants au carré. Ces pertes correspondent à l’échauffement des bobines au passage du courant. De plus la température est une grandeur qui subit de l’inertie. La valeur à un instant donné dépend de la température à l’instant précédent. Le modèle utilise les puissances précédentes afin de tenir compte de cette inertie. Ainsi, à chaque instant, sont calculées ou récupérées les grandeurs présentées dans le tableau ci-dessous : Caractéristiques Calcul puissance_active puissance_reactive_abs puissance_apparente pertes_generatrice moyenne_courant moyenne_tension vitesse_generatrice temperature_ambiante vitesse_vent puissance_active_precedente puissance_active_moyenne Le modèle statistique utilisé est une régression linéaire multivariée tenant compte de l’ensemble de ces indicateurs afin d’estimer une température de phase théorique. Toute la partie concernant le comportement de la génératrice est portée par la connaissance physique et les lois potentiellement non linéaires intégrées dans les indicateurs calculés, voir en particulier la figure 10. Sur cette figure, les paramètres d’entrées qui permettent d’utiliser le modèle thermique de la génératrice sont la puissance active, la puissance réactive, la puissance apparente, les pertes génératrices, la moyenne des courants, la moyenne des trois tensions, la vitesse de la génératrice, la température extérieure, la vitesse du vent, la puissance active précédente et la moyenne des puissances actives. L’apprentissage du comportement de la génératrice saine se fait sur une valeur qui de manière avantageuse est supérieure à un an. Ceci permet d’avoir suffisamment de variété de données en entrée du modèle pour diminuer l’écart entre les valeurs calculées par le modèle et les valeurs mesurées, et ainsi rendre le modèle le plus fidèle à la réalité. En appliquant l’apprentissage sur 1 an d’une éolienne saine et en l’évaluant sur d’autres éoliennes saines, l’erreur moyenne dans l’estimation est inférieure à 3%. Cette performance d’estimation va permettre de fixer un seuil suffisamment fin afin de détecter des échauffements anormaux de la génératrice. La comparaison entre la température mesurée et la température attendue calculée par le modèle thermique donne la température résiduelle. Cette température résiduelle est ensuite moyennée sur une fenêtre glissante de 144 points, ce qui correspond à une journée, afin de lisser le signal résiduel avant la comparaison avec le seuil de défauts. La température résiduelle moyenne permet d’éviter les faux positifs (fausses alarmes) et d’avoir plus de certitude dans le résultat de diagnostic. Sur la figure 11 cette comparaison et ce filtrage sont réalisés par les éléments 1101 et 1102. La démarche présentée est appliquée simultanément aux trois phases statoriques de la génératrice. Ainsi, trois températures résiduelles moyennées sont comparées au seuil. Ce qui permet une meilleure vision de l’état de la génératrice et une possibilité de localiser la source du défaut dans la génératrice (stator, rotor ou refroidissement). Une fois les trois modèles ajustés, ils peuvent être exploités afin de calculer à chaque instant la température prédite de chacune des trois phases. Cette température calculée est comparée à la température mesurée phase par phase afin d’obtenir le signal résiduel moyenné. En fixant un seuil sur cette température résiduelle moyennée, il est alors possible de détecter des comportements jugés atypiques de l’échauffement de la génératrice. Pour valider la méthode de diagnostic et de détection, des données historiques de génératrices saines et en défaut ont été récupérées sur le site de Salles-Curan. Le modèle thermique a été généré sur une des génératrices saines. En rejouant cette méthode sur les données historique, les génératrices en défaut sont bien différenciées de celles qui sont saines et avec ce modèle, en fixant un seuil entre 12 et 14, il est possible de détecter précocement la survenue du défaut afin d’anticiper les opérations de maintenance comme ceci est représenté sur la figure 12 Suite à la détection d’un disfonctionnement il est possible d’en détecter la cause. Si une seule ou deux des trois phases se trouvent en écart, le défaut survient probablement sur la partie stator. Si les trois phases sont impactées, dans ce cas le défaut peut concerner soit le rotor soit le refroidissement. Pour aller plus loin dans le diagnostic du défaut, il faut alors regarder la température du circuit de refroidissement afin d’écarter ou non le système de refroidissement. Si la température de refroidissement est beaucoup plus élevée que celle donnée par le fabricant, le défaut est localisé probablement au niveau du système de refroidissement. Procédé de surveillance d’une machine électrique tournante (102), notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne, comportant les étapes suivantes : - une étape (201) de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une étape de (202) détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et - une étape (203) de comparaison des données reçues avec la température théorique et - une étape (204) de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Procédé de surveillance selon la revendication 1 dans lequel : - la machine comporte un stator, - le stator comporte au moins une phase et une bobine associée à la phase ; - la partie de la machine dont sont extraites les données représentatives de températures est la bobine. Procédé de surveillance selon la revendication 1 ou 2 dans lequel : - la machine comporte un stator, - le stator comporte au moins trois phases et trois bobines associées respectivement aux trois phases, - la machine comporte au moins trois thermocouples placés sur trois têtes associées respectivement aux trois bobines ; - l’étape (201) de réception est configurée pour recevoir des données des trois thermocouples ; - l’étape de (202) détermination d’une température théorique est configurée pour la détermination de trois températures théoriques à partir de trois modèles thermiques paramétrés et - l’étape de (203) comparaison des données reçues est configurée pour la comparaison des données reçues avec les trois températures théoriques. Procédé de surveillance selon l’une des revendications 1 à 3 comportant en outre : - une étape de détermination du seuil prédéterminé, ce seuil prédéterminé étant fonction de températures de la partie de la machine, prises sur une machine saine et reçues durant un intervalle temporel. Procédé de surveillance selon l’une des revendications 1 à 4 comportant en outre, avant l’étape de comparaison : - une première étape de suppression des données ne représentant aucune valeur et/ou - une deuxième étape de suppression des données reçues en au moins deux exemplaires et/ou - une troisième étape de suppression des données d’une valeur inférieure à un minimum et/ou des données d’une valeur supérieure à un maximum. Procédé de surveillance selon l’une des revendications 1 à 5 comportant en outre, - une étape de détermination d’une moyenne et/ou d’une valeur maximale et/ou d’une valeur minimale des données reçues durant un intervalle temporel ; de plus ; - l’étape (203) de comparaison des données reçues est configurée pour comparer la moyenne et/ou la valeur maximale et/ou la valeur minimale avec la température théorique. Procédé de surveillance selon l’une des revendications 1 à 6 comprenant : - une phase d’apprentissage pendant laquelle des mesures sont opérées sur une machine saine pour extraire et mémoriser des indicateurs permettant de calibrer le modèle thermique paramétré, par exemple sur une période de l’ordre d’un an, et - une phase d’ajustement de seuil, et - une phase de surveillance. Procédé de surveillance selon l’une des revendications 1 à 7 dans lequel les paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine comprennent des mesures puissances notamment puissance active en fonction du couple et/ou des mesures de courants et/ou des mesures de tensions et/ou des mesures vitesse de rotation et/ou les paramètres représentatifs de l’environnement comprennent une vitesse de vent et/ou une température ambiante. Dispositif (103) de surveillance d’une machine électrique tournante (102), notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne, comportant : - une entrée (103-a) pour la réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une unité (103-b) de traitement de données configurée pour réaliser : - une étape (201) de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une étape (202) de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et - une étape (203) de comparaison des données reçues avec la température théorique et - une étape (204) de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Dispositif de surveillance selon la revendication 9 dans lequel : - la machine comporte un stator, - le stator comporte au moins une phase et une bobine associée à la phase ; - la partie de la machine dont sont extraites les données représentatives de températures est la bobine. Dispositif (103) de surveillance selon la revendication 9 ou 10 dans lequel : - la machine (102) comporte un stator, - le stator comporte au moins trois phases et trois bobines associées respectivement aux trois phases, - la machine comporte au moins trois thermocouples placés sur trois têtes associées respectivement aux trois bobines ; - l’entrée du dispositif de surveillance est configurée pour recevoir des données des trois thermocouples ; - l’étape (202) de détermination d’une température théorique est configurée pour la détermination de trois températures théoriques à partir de trois modèles thermiques paramétrés et - l’étape (203) de comparaison des données reçues est configurée pour la comparaison des données reçues avec les trois températures théoriques. Système comportant : - une machine (102) électrique tournante, notamment d’une génératrice électrique, telle qu’une génératrice électrique d’éolienne, et - un dispositif (103) de surveillance, selon l’une des revendications 9 à 11, relié à la génératrice ; le dispositif de surveillance comportant : - une entrée (103-a) pour recevoir des données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une unité (103-b) de traitement de données configurée pour réaliser : - une étape (201) de réception de données représentatives de températures d’une partie de la machine et - une étape (202) de détermination d’une température théorique à partir d’un modèle thermique paramétré par des paramètres représentatifs du fonctionnement de la machine et/ou des paramètres représentatifs de l’environnement et - une étape (203) de comparaison des données reçues avec la température théorique et - une étape (204) de comparaison de l’écart entre les données reçues et la température théorique avec un seuil prédéterminé. Système selon la revendication 12 dans lequel : - la machine comporte un stator, - le stator comporte au moins trois phases et trois bobines associées respectivement aux trois phases, - la machine comporte au moins trois thermocouples placés sur trois têtes associées respectivement aux trois bobines ; - l’entrée (103-a) du dispositif de surveillance est configurée pour recevoir des données des trois thermocouples ; - l’étape (202) de détermination d’une température théorique est configurée pour la détermination de trois températures théoriques à partir de trois modèles thermiques paramétrés et - l’étape (203) de comparaison des données reçues est configurée pour la comparaison des données reçues avec les trois températures théoriques. Système selon la revendication 12 ou 13 comportant en outre une base de données configurée pour stocker les données. Système selon la revendication 14 dans lequel : - la base de données est configurée pour déterminer une moyenne et/ou une valeur maximale et/ou une valeur minimale des données reçues durant un intervalle temporel ; - l’étape (203) de comparaison des données reçues est configurée pour comparer la moyenne et/ou la valeur maximale et/ou la valeur minimale avec la température théorique. Système selon la revendication 15 dans lequel la moyenne et/ou la valeur maximale et/ou la valeur minimale des données reçues est déterminée avec une période de récurrence de l’ordre de 10 minutes.