l'Énergie Éolienne
Développez et testez virtuellement
la technologie des éoliennes
Augmentez la durée d’exploitation et réduisez la maintenance
Tout au long de leur cycle d’exploitation, qui dure 20 ans, les éoliennes doivent fonctionner de manière fiable dans des conditions environnementales très diverses. Afin de tester leurs caractéristiques et d’évaluer les risques de panne, la modélisation numérique est essentielle pour les fabricants. Les tests physiques, très coûteux, ne sont possibles que dans des circonstances limitées en raison de la taille des éoliennes et du manque de contrôle des conditions de vent. Grâce à ses logiciels et à ses services de prototypage virtuel, ESI aide les acteurs du secteur de l'énergie éolienne à relever ces défis et à comprendre les subtilités de la conception et les interactions entre sous-systèmes dans les différentes conditions environnementales. Nos solutions permettent également d’analyser la physique des matériaux pour fabriquer des composants de manière rentable
Fiabilité des composants mécaniques
Les solutions d’ESI permettent d’effectuer des simulations dynamiques du système mécanique (boîte de vitesses, transmission) en tenant compte de la flexibilité de la structure portante. Il est ainsi possible de prévoir la durée de vie et le risque de panne, ce qui représente la première cause de défaillance des éoliennes.
SimulationX nous permet d’optimiser les composants de la boîte de vitesse et de la transmission de l’éolienne afin de réduire les charges dynamiques, ce qui augmente la fiabilité et la disponibilité de l’éolienne.
Stefan Schemmert, Research & DevelopmentEickhoff Antriebstechnik
Surveillance optimale de l’état des
éoliennes grâce à WindTwin™
Assurer une surveillance optimale de l’état des éoliennes et réduire les coûts d’exploitation et de maintenance, tout en garantissant des niveaux de performance élevés, reste le plus grand défi pour les parcs éoliens. Aujourd’hui, de nouvelles approches permettent de contrer ces problématiques (comme la disponibilité des données, leur représentativité et le comportement physique), et de prendre en compte les spécificités de chaque parc.
Dans ce webinaire, nous illustrons comment le couplage d’un modèle basé sur la physique avec l’analyse de données et l’apprentissage des machines (machine learning) enrichit la surveillance des turbines et ouvre de nouvelles perspectives pour les propriétaires de parcs éoliens dans leur stratégie de maintenance prédictive.
Bruit des éoliennes
Le bruit rayonné est une préoccupation majeure lorsqu’il s’agit de planifier l’implantation des éoliennes, notamment le bruit généré par les pales et le bruit rayonné par la nacelle. Les solutions d’ESI offrent une large gamme d’options de modélisation, comme la mécanique des fluides numérique (CFD) avec des composants en mouvement, l’analyse statistique énergétique (SEA), les éléments finis (FE), la méthode des éléments frontière (BEM) et la méthode hybride FE/SEA, pour déterminer le rayonnement en champ proche et lointain des panneaux et des ouvertures.
Fabrication de pales de très grande taille
Avec l’augmentation constante des dimensions des éoliennes, la fabrication de pales de très grande taille est devenue un défi important pour cette industrie. Le processus traditionnel d’essais physiques par tâtonnement devient financièrement inabordable. La solution Virtual Manufacturing d’ESI offre une approche alternative efficace pour l’optimisation de la fabrication de pales de très grandes dimensions grâce au procédé de moulage par transfert de résine, permettant de définir une stratégie d’injection optimale.
Conditions naturelles de vent
Les fluctuations de puissance constituent l’un des principaux problèmes qui se posent lors du raccordement d’un parc éolien au réseau électrique. Alors que les services publics d’électricité demandent de plus en plus aux fabricants de leur fournir des indications sur le niveau des fluctuations, celles-ci ne peuvent généralement être déterminées qu’après les essais de prototypes en grandeur réelle et dans des conditions réelles de vent. ESI a développé un modèle numérique de vent naturel qui correspond aux statistiques de profils et de rafales de vent. Ce modèle peut être appliqué à des modèles réalistes d’éoliennes pour prédire les fluctuations de puissance avant fabrication du premier prototype.