Systèmes de gestion de l'énergie : comment ils apportent efficacité et fiabilité à l'énergie éolienne

Dans un monde idéal, les systèmes d'énergie éolienne devraient fonctionner comme un organisme unique et unifié, mais dans la réalité, nous voyons le plus souvent un monstre de Frankenstein assemblé à partir de pièces qui refusent d'être amies.

Nous considérons l'efficacité et la fiabilité comme des problèmes au niveau du système, car l'énergie éolienne est un réseau distribué où les dépendances sont étroites, et un goulot d'étranglement dans une couche nuit inévitablement aux performances d'une autre.

Lorsque nous décomposons l'efficacité, nous constatons qu'elle s'évanouit exactement aux points d'intégration :

• Production d'électricité présente généralement un décalage entre la courbe de puissance théorique et la production réelle en raison d'un manque de coordination entre le contrôle local et les opérations de la flotte régionale.
• Pertes de transmission et de distribution sont généralement dues à la résistance des lignes, des transformateurs ou à la congestion du réseau qui agit comme un goulot d'étranglement de la bande passante, étranglant l'énergie avant même qu'elle n'atteigne le compteur.
• Gestion de la charge devient un jeu de devinettes sans données historiques de consommation à votre disposition pour gérer les charges, ce qui signifie que vous êtes aveugle sur les pics de demande.
• Contrôle et optimisation est la couche d'orchestration où un SME doit équilibrer ces entrées, faute de quoi l'ensemble du système ne fonctionne pas de manière optimale.

La fiabilité devient pour nous un problème au niveau du système parce que.. :

• Redondance et tolérance aux pannes se transforme en un cauchemar de dépendance où une défaillance de l'onduleur peut provoquer une réaction en chaîne qui fait tomber tout le secteur comme un effet domino.
• Temps de latence élevé pour la communication (transmission de données) peut dégrader les performances des systèmes de contrôle à grande échelle, ce qui risque d'affecter les marges de stabilité du système.
• Surveillance prédictive est devenue une course contre la montre où les anomalies non détectées dans le flux de données s'aggravent, transformant un bogue mineur en un temps d'arrêt critique qui entraîne l'effondrement de l'ensemble de l'environnement de production.

À quoi cela conduit-il ? L'optimisation des systèmes énergétiques en temps réel est impossible, et la gestion glisse vers un mode réactif de réponse aux accidents.

En d'autres termes, les pertes d'énergie dues aux temps d'arrêt, aux prévisions météorologiques inexactes, aux pics de demande manqués (puisque vous n'avez pas d'algorithmes ML ajustés) et au fonctionnement des équipements dans des modes sous-optimaux absorbent une grande partie des bénéfices. Les anciennes méthodes de gestion telles que “c'est encore tombé en panne, envoyez une équipe” n'ont plus aucun sens économique.

• Une turbine se déclenche en raison d'une surchauffe de roulement et vous déployez une équipe (perte de production et dépense d'argent pour le déplacement du camion).
• La prévision du vent ne correspond pas à la réalité parce que vous ne disposez pas de suffisamment de données historiques pour entraîner vos modèles, et vous êtes frappé par des pénalités de déséquilibre du réseau.
• Même de petits changements, tels que des réglages de pas différents de ceux nécessaires pour la turbulence actuelle, entraînent une diminution de l'efficacité de l'ordre de 1-2%. Bien que cela puisse sembler insignifiant, le coût de cette différence se chiffre en millions de dollars par an.

Tant que vos données seront fragmentées, il n'y aura pas de AI dans la gestion de l'énergie, donc pour transformer ce chaos en un système, vous devez d'abord mettre en œuvre une solution architecturale appropriée.