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Utilisation de la maintenance prédictive pour les éoliennes onshore/offshore
En collaboration et avec le soutien de la Wirtschaftsförderung und Technologietransfer Schleswig-Holstein GmbH (WTSH), le service de développement de logiciels de Deutsche Windtechnik sur le site d’Ostenfeld travaille sur le projet « Predictive Maintenance Wind Turbine » (Maintenance prédictive des éoliennes).
L’objectif est d’utiliser le « machine learning » en tant que branche de l’intelligence artificielle (IA) pour établir la maintenance prédictive des éoliennes. Pour cela, il convient de développer un procédé innovant (logiciel) pour la détection précoce et le diagnostic de défauts sur les éoliennes à des fins de maintenance prédictive.
- Maintenance des éoliennes en fonction des besoins
- Réduction des temps d’immobilisation des éoliennes (disponibilité accrue)
- Augmentation de la sécurité des éoliennes
- Prolongation de la durée de vie des éoliennes
- Amélioration de la qualité du service et de la satisfaction des clients
- Offre de service élargie
- Prévention des interventions de maintenance cumulées (préservation des ressources)
- Développement/modification de pièces de rechange sur la base des connaissances acquises sur l’évolution des dommages
- Disponibilité et planification plus constantes de l’électricité éolienne pour le réseau électrique (mot-clé : transition énergétique)
La solution visée doit fournir des recommandations d’action et désigner, entre autres, les composants à contrôler et, le cas échéant, à emporter pour l’intervention de maintenance. Il en résulte des améliorations de la rentabilité et de la performance des éoliennes, un moment optimal pour la maintenance et un stockage/achat optimisé des composants. De même, le projet tient compte des besoins du secteur de l’énergie éolienne en matière d’analyse de systèmes basée sur des données.
La particularité de cette approche est qu’il n’est pas nécessaire d’installer des capteurs supplémentaires sur l’éolienne et qu’il n’y a donc pas de coûts pour les exploitants.
