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ÉOLIEN ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
En plus de l’électricité, les éoliennes produisent une grande quantité de données. Celles-ci peuvent concerner les conditions de vent, la configuration et l’orientation des turbines ou l’état des équipements. L’intelligence artificielle offre les moyens d’exploiter ces informations et ouvre la voie à de nouveaux usages dans l’exploitation et la maintenance des parcs éoliens.
Prédire et optimiser la production
Pour prévoir la production d’un parc éolien, les exploitants s’appuient sur des algorithmes de machine learning capables d’analyser de très grandes quantités de données météorologiques et historiques. Concrètement, ces modèles croisent en permanence les mesures de vent (vitesse, direction, turbulence) avec les performances passées des éoliennes afin d’estimer au mieux l’énergie qui pourra être produite. Pour l’équilibrage du réseau électrique, cette capacité d’anticipation est particulièrement précieuse. Les opérateurs peuvent affiner les prévisions de production qu’ils sont tenus de fournir aux gestionnaires de réseau et réduisent ainsi le risque de pénalités financières liées aux écarts de production.
L’intelligence artificielle optimise aussi le pilotage des machines en temps réel. Les données collectées sont notamment utilisées pour ajuster l’orientation de la nacelle qui fait face au vent et pour régler l’angle des pales. Cette optimisation accroît la production d’électricité et maximise le facteur de charge, tout en réduisant les contraintes mécaniques qui fatiguent les composants au fil du temps.
Cette finesse de pilotage pourrait, dans le futur, se faire non plus au niveau de l’éolienne seule, mais à l’échelle du parc dans son ensemble, pour limiter les effets de sillage. En effet, lorsqu’une éolienne capte le vent, elle crée derrière elle une zone de vent turbulent, qui peut impacter la performance des machines situées en aval et dégrader leur production. Pour y remédier, il peut être pertinent de réduire légèrement la production de la première rangée pour améliorer les conditions de vent de la suivante et, au final, accroître la production totale du parc. La recherche essaie de formuler des stratégies pour coordonner le fonctionnement des différentes éoliennes afin d’optimiser la production totale plutôt que celle de chaque machine prise isolément. Ce pilotage global reposera nécessairement sur l’intelligence artificielle, qui pourra intégrer en temps réel l’ensemble des données du parc, analyser les conditions de vent et ajuster automatiquement les paramètres de chaque turbine. Ce pilotage à l’échelle du parc est particulièrement pertinent pour les sites offshore, où les éoliennes sont souvent très rapprochées et les effets de sillage plus marqués.
Un allié pour la maintenance
L’intelligence artificielle trouve également des applications dans la maintenance prédictive des parcs éoliens. Chaque machine est équipée de capteurs et de microphones qui enregistrent en continu de nombreux paramètres (température des composants, vibrations mécaniques, bruit émis par les pales). Ces informations sont ensuite analysées par des algorithmes avancés de classification et de détection d’anomalies capables d’identifier des comportements inhabituels ou annonciateurs de pannes. Lorsqu’une anomalie est détectée, les techniciens reçoivent des recommandations d’intervention ciblées, ce qui leur permet de se concentrer uniquement sur les zones réellement à risque.
En complément, l’intelligence artificielle joue également un rôle dans les opérations d’inspection. Par exemple, des drones autonomes, équipés de caméras haute résolution, effectuent des contrôles réguliers des pales et de la nacelle, et prennent des milliers de photos. Ces images sont ensuite traitées par des modèles reposant sur la vision par ordinateur capables de repérer automatiquement les signes d’usure (fissures, traces d’érosion, corrosion). Contrairement aux inspections traditionnelles, qui sont souvent longues, coûteuses et parfois risquées, cette méthode permet de réduire considérablement la durée d’immobilisation des turbines et de sécuriser les interventions des techniciens.
Réduire l’impact sur la biodiversité
La protection de la biodiversité mobilise de plus en plus l’intelligence artificielle dans les parcs éoliens. Des systèmes fondés sur la vision par ordinateur assurent une surveillance en temps réel de la faune volante à proximité des turbines. En analysant continuellement les images, ces dispositifs peuvent détecter la présence d’oiseaux ou de chauves-souris et estimer le risque de collision. Lorsque ce risque dépasse un certain niveau, le système peut déclencher différentes mesures, comme l’activation de dispositifs d’effarouchement, une réduction ciblée de la vitesse de rotation ou, si nécessaire, l’arrêt temporaire de la machine concernée.
Ce cas d’application présente deux avantages. Il contribue d’abord à réduire la mortalité aviaire. Il permet également de limiter les pertes de production d’électricité en adaptant le fonctionnement des machines au risque réellement observé. Les exploitants évitent ainsi les plages d’arrêt prédéfinies et systématiques qui étaient traditionnellement appliquées pour réduire les collisions mais qui se révèlent souvent plus pénalisantes pour la production.
LEXIQUE
Un algorithme est une suite d’instructions précises et ordonnées permettant de traiter une information ou de résoudre un problème. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, il organise les étapes nécessaires à l’analyse des données et définit les règles selon lesquelles un système produit un résultat, une décision ou une prédiction.
Le machine learning (ou apprentissage automatique) est un domaine de l’intelligence artificielle fondé sur des méthodes permettant à un système d’apprendre à partir de données. Il ajuste progressivement ses paramètres afin d’améliorer ses performances et de produire des prédictions, des classifications ou des décisions à partir d’exemples.
La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle consacré à l’analyse et à l’interprétation des images et des vidéos. Elle regroupe des méthodes permettant à un système d’identifier, de localiser et de reconnaître des éléments visuels. Elle s’appuie sur des algorithmes capables d’extraire et de traiter des informations issues de données visuelles, afin d’automatiser des tâches telles que la détection d’objets, la reconnaissance de formes ou l’analyse de scènes.