Détection en temps réel de sous-performance énergétique dâéoliennes
Notice bibliographique
Résumé
Le projet a été réalisé dans le cadre d'une collaboration entre BBA, l'École de technologie supérieure, le Technocentre éolien (TCE) et Osisoft Canada. Le TCE a fourni les données pour une période d'un an des deux éoliennes Repower MM92 du site nordique expérimental en éolien CORUS (SNEEC). L'objectif est de développer et d'intégrer des outils de suivi de performance des éoliennes, une branche des systèmes de maintenance conditionnelle. Les outils développés sont la méthode Caselitz, les cartes de contrôle et la méthode des moments centraux. Tous les outils sont développés dans l'environnement Matlab. Les outils Caselitz et \nCartes de contrôle sont également intégrés dans le système Osisoft PI du TCE. Ils sont développés à partir de deux modèles de prédiction de la puissance, soit un basé sur la \nméthode des « bins » et un de type réseau de neurones. Les modèles sont entrainés avec des données s’échelonnant sur une période de 143 jours en utilisant une moyenne 10 min glissante sur 2 min et une moyenne 1 min. \n \nLa méthode de Caselitz a été développée pour les modèles « bins ». Les cartes de contrôles ont été développées avec les indicateurs ratio de performance et le résidu afin d'avoir une unité de mesure de la performance indépendante de la vitesse d'opération. Les limites sont calculées avec l'écart-type séparé par « bins » de vitesse de 0.5 m/s des indicateurs pour les données de bon fonctionnement. La méthode des moments centraux a été déterminée par essai-erreur. La méthode des moments centraux avec l'indicateur résidu est celle qui concorde le plus avec la méthode des moments centraux. \n \nLes indicateurs journaliers : durée (%), pertes (% et kWh) et distance (%) pour des moments centraux sont développées pour chacune des méthodes de détection de sous-performance. Une analyse de corrélation permet de déterminer les méthodes les plus performantes. Pour l'analyse des causes, les 29 journées avec le plus de pertes pour une des deux éoliennes seulement ont été étudiées. Pour ce faire, nous avons utilisé une méthode d’analyse graphique d’indicateurs de givre ainsi que des codes d'erreur de l'éolienne. Les résultats sont décrits dans un tableau sommaire.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,009 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».