Les pales d'éoliennes affrontent des conditions extrêmes chaque jour. Pourtant, jusqu'à récemment, la surveillance de ces composants reposait essentiellement sur des inspections visuelles annuelles. Une nouvelle collaboration entre Turbit et Weidmüller Monitoring Systems démontre comment la surveillance continue des pales peut influencer les opérations d'un parc éolien et ouvrir de nouvelles perspectives en matière de gestion des risques.

Les limites de la surveillance traditionnelle des pales

Daniel Schingnitz, Directeur des ventes et du marketing chez Weidmüller Monitoring Systems, décrit cette évolution du secteur : « Au départ, les clients se concentraient uniquement sur la détection de glace en raison des réglementations. Mais nous observons un intérêt croissant pour les systèmes de surveillance d'état depuis cinq à six ans, à mesure que les coûts de réparation des pales augmentent significativement et que les délais s'allongent. »

Les approches traditionnelles présentent des limites évidentes :

  • Les inspections manuelles ne fournissent qu'une vue instantanée, sans permettre de suivre l'évolution des dommages
  • Les inspections par drone offrent une meilleure couverture, mais ne capturent toujours que des instants isolés dans le temps
  • Les évaluations visuelles peuvent passer à côté de problèmes structurels internes qui se développent progressivement

« Ce n'est qu'un aperçu partiel de l'état de la pale », explique Schingnitz. « Vous contrôlez l'état sur une courte période. Ce n'est pas une surveillance continue permettant d'observer la progression des dommages sur des semaines ou des jours. »

Surveillance continue des pales avec l'IA

La collaboration Turbit-Weidmüller répond à ces lacunes grâce à une surveillance continue utilisant des accéléromètres piézoélectriques installés à l'intérieur des pales. Ces capteurs, positionnés approximativement au tiers de la longueur de la pale, capturent les vibrations dans les directions de battement et de traînée à haute fréquence.

Le Dr Richard Kunert, Directeur Data Science de Turbit, explique leur approche innovante : « Nous nous sommes inspirés des modèles modernes de traitement du langage naturel, l'architecture transformer utilisée dans des systèmes comme ChatGPT. Cette technologie excelle dans le traitement des problèmes de fréquence et de séries temporelles, ce qui la rend étonnamment efficace pour l'analyse des données de vibration des pales. »

Le système fonctionne en apprenant les schémas de comportement normaux des pales en bon état, puis en comparant les données en temps réel à ces références. Lorsque des anomalies apparaissent, les opérateurs reçoivent des alertes immédiates plutôt que d'attendre les inspections planifiées.

Détection de problèmes plus larges sur l'éolienne

Une découverte inattendue a émergé lors de leur programme pilote portant sur 30 éoliennes : les capteurs de pales peuvent détecter des problèmes au-delà des pales elles-mêmes.

« Le comportement vibratoire de la pale est influencé par des paramètres externes tout à fait différents », note Schingnitz. « On peut observer des écarts générés par la chaîne cinématique dans des plages de fréquences spécifiques sur les trois pales. Nous sommes capables d'analyser les écarts provenant des composants de la chaîne cinématique. Cela ne remplace pas une surveillance dédiée de la chaîne cinématique, mais apporte un éclairage supplémentaire. »

Cette capacité de détection élargie offre aux opérateurs une visibilité sur :

  • Les problèmes de palier principal
  • Les irrégularités de la chaîne cinématique
  • Les problèmes de roulement de pale
  • Les anomalies structurelles

Le programme pilote a identifié au moins deux problèmes significatifs sur la flotte de test de 30 éoliennes, validant ainsi l'efficacité du système même sur des portefeuilles de taille modeste.

Du réactif au préventif

L'argumentaire économique en faveur de la surveillance continue des pales va au-delà de la simple détection des dommages. Schingnitz estime que les opérateurs font généralement face à des problèmes significatifs liés aux pales à deux reprises au cours de la durée de vie d'une éolienne, ce qui rend les systèmes de surveillance rentables grâce à la seule intervention précoce.

Les bénéfices économiques s'étendent toutefois plus loin :

Intégration assurantielle : Les partenariats avec des assureurs comme HDI Global ouvrent de nouveaux modèles de couverture. La surveillance continue peut réduire les évaluations de risques, améliorant potentiellement les conditions d'assurance ou permettant une couverture pour des scénarios jusqu'alors non assurables.

Optimisation des inspections : Les exigences traditionnelles d'inspections visuelles annuelles — coûteuses et dangereuses pour les techniciens — peuvent être réduites ou supprimées lorsque la surveillance continue offre une visibilité supérieure.

Planification de la maintenance : La détection précoce permet des réparations ciblées lors des fenêtres de maintenance planifiées plutôt que des arrêts d'urgence.

Perspectives : une gestion intégrée des risques

La collaboration continue d'évoluer vers une surveillance plus complète. Weidmüller prévoit d'introduire deux positions de capteurs par pale ainsi que des capteurs MEMS tridimensionnels afin d'améliorer la précision de localisation des dommages.

Du point de vue de Turbit, la surveillance des pales représente une source de données supplémentaire alimentant leur vision plus large d'une intelligence intégrée de l'éolienne. « Nous souhaitons que l'intelligence artificielle combine des informations provenant de différentes sources pour créer une vue holistique de la santé de l'éolienne », explique le Dr Kunert.

Cette approche d'intégration dépasse les systèmes de surveillance cloisonnés pour tendre vers une infrastructure de gestion des risques complète sur laquelle les opérateurs peuvent s'appuyer pour prendre des décisions critiques.

Points clés à considérer pour les exploitants de parcs éoliens

Pour les opérateurs qui évaluent des solutions de surveillance des pales, plusieurs facteurs méritent attention :

Qualité des données : L'efficacité de la surveillance par IA dépend fortement de la fiabilité des capteurs et de la cohérence des données.

Capacité d'intégration : Les solutions qui combinent plusieurs sources de données (SCADA, capteurs de vibration, historiques de maintenance) offrent des informations plus complètes que les systèmes autonomes.

Scalabilité : Les approches par IA qui apprennent les schémas de comportement individuels de chaque éolienne passent à l'échelle plus efficacement que celles nécessitant une expertise manuelle pour chaque installation.

Justification économique : Au-delà de la détection des dommages, prenez en compte les bénéfices assurantiels, les économies sur les coûts d'inspection et l'optimisation de la maintenance lors du calcul du ROI.

Construire l'avenir de l'exploitation de l'énergie éolienne

L'association d'une technologie de capteurs éprouvée à une analyse par IA avancée crée de nouvelles possibilités pour l'exploitation des parcs éoliens. À mesure que les éoliennes gagnent en taille et opèrent dans des conditions toujours plus difficiles, la surveillance continue devient une infrastructure essentielle plutôt qu'un avantage supplémentaire.

« Les deux entreprises se sont réunies pour faire avancer le secteur éolien », souligne le Dr Kunert. « Nous avons créé un nouveau produit qui peut véritablement faire la différence sur le marché. »

Cette collaboration illustre une tendance plus large vers une gestion intégrée des risques dans l'énergie éolienne, passant d'une maintenance réactive à des opérations prédictives qui maximisent la valeur des actifs tout en minimisant les défaillances imprévues. À mesure que le secteur continue de progresser vers 100 % d'énergie renouvelable, des innovations comme le Blade Monitoring deviendront des éléments fondamentaux pour des opérations de parcs éoliens fiables et efficaces.

Vous souhaitez en savoir plus sur la façon dont la surveillance des pales peut bénéficier à vos opérations de parc éolien ? Écoutez l'épisode complet du podcast dans lequel notre CEO Michael Tegtmeier s'entretient avec le Dr Richard Kunert et Daniel Schingnitz, et approfondissez les détails techniques et les applications concrètes du Blade Monitoring.