Wind Velocity Estimation for Wind Farms

Estimation de la vitesse du vent dans un parc éolien Cette thèse propose des algorithmes pour estimer la vitesse et la direction du vent pour des éoliennes et des parcs éoliens.Tout d'abord, nous proposons des méthodes basées sur les données pour estimer la vitesse effective du rotor (REWS) sans nécessiter la connaissance de certains paramètres physiques de l'éolienne, qui pourraient être inconnus de l'opérateur. Nous fournissons deux méthodes basées sur les données, l'une basée sur la régression par processus gaussien et l'autre combinant la régression par processus gaussien avec un observateur grand gain.Ensuite, en nous basant sur cette estimation locale de la REWS, au niveau d'une éolinenne, nous abordons la question de l'estimation du vent en écoulement libre au niveau du parc éolien.Nous commençons par nous concentrer sur l'estimation de la vitesse du vent, pour une direction du vent connue. Pour un parc éolien de géométrie simple, nous démontrons qu'une mesure locale de la vitesse perturbée par la présence des éoliennes peut être utilisée pour estimer la vitesse du vent en écoulement libre. Nous fondons notre méthodologie d'estimation sur une modélisation simplifiée de l'effet de sillage qui consiste en des équations aux dérivées partielles hyperboliques du premier ordre en cascade, et dont la vitesse de transport est la vitesse du vent en écoulement libre. Nous proposons d'utiliser une solution analytique de ces équations, impliquant des retards de transport, pour effectuer une estimation de la mesure locale et mettre à jour l'estimation de la vitesse du vent en écoulement libre. Nous démontrons formellement la convergence de cette estimation et illustrons numériquement l'efficacité de cette méthode.Enfin, nous passons à une configuration plus générale où à la fois la vitesse et la direction du vent en écoulement libre sont inconnues. Nous proposons d'utiliser une modélisation bidimensionelle du sillage et de nous appuyer sur une méthode basée sur l'optimisation. Le problème d'identification que nous formulons se révèle être particulièrement difficile en raison de l'apparition de retards de transport, mais nous montrons comment contourner cette difficulté en considérant une valeur moyenne de l'historique de la vitesse du vent en écoulement libre. Des résultats de simulation obtenus avec le simulateur FAST.Farm illustrent l'intérêt de la méthode proposée.