Modélisation et optimisation de la production d'un grand parc éolien en climat nordique
Bibliographic record
Abstract
Le parc Le NORDAIS. installé en 1999 sur les sites de Matane et Cap-Chat, est composé de 133 turbines à pas fixe NEG MICON de modèle NM750/48-60 Hz Artic détenues et gérées par la compagnie AXOR jusqu'en 2007. Ce parc québécois, depuis racheté par la compagnie CANADIAN HYDRO DEVELOPERS, unique de par sa taille et la technologie à pas fixe qu'il emploie, enregistre durant l'hiver de nombreux arrêts prolongés causés par un phénomène mal compris de surpuissance durant lequel la turbine dépasse sa puissance nominale. Ce phénomène entraine une surproduction énergétique considéiable. L'objectif principal de ce travail de thèse est de proposer et d'évaluer une solution, autre que le calage plus profond des pales,à ce problème de surcharge énergétique. La solution retenue consiste en un contrôle actif de la puissance par effacement du rotor de l'axe du vent. Afin d'estimer la pertinence de cette solution, un modèle prédictif de la puissance de sortie d'une turbine opérant en climat nordique et des événements de surpuissance a été mis au point. Le modèle proposé, basé sur la méthode IEC 61400-12 et corrigé par deux facteurs fonction de la turbulence et du nombre de Reynolds, a été élaboré à partir de l'étude paramétrique expérimentale des courbes de puissance et des événements de surcharge enregistrés de 2000 à 2003. Un réglage optimal des pales des turbines a ainsi pu être calculé pour chacun des deux ites, afin de minimiser les problèmes de surcharge, tout en maximisant la production énergétique grâce au contrôle par effacement. Ce travail a mis en évidence le lien entre l'arrivée d'un front froid et l'apparition du phénomène de surpuissance. Par ailleurs, le scénario de contrôle et les ajustements optimaux proposés permettent un gain de production estimé à 105 GWh pour les 20 ans de durée de vie restante du parc, soit l'équivalent de huit mois de production. Ceci représente un bénéfice monétaire d'environ 9 millions de dollars.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".