La plupart des gestionnaires d’éoliennes ne disposent pas aujourd’hui d’une vue précise de la situation réelle de leurs installations. La start-up namuroise P4A a dès lors imaginé avec IBM un assistant virtuel à base de cloud et d’IA pour fournir des informations en temps réel sur les performances et les pannes potentielles des éoliennes. Les données de leur application permettent en outre de faire de la maintenance ciblée, ce qui se traduit par une optimisation des performances.
Au total, la Flandre comptait fin 2018 541 éoliennes de grande dimension. Dans le cadre des objectifs européens sur les énergies renouvelables, les pouvoirs publics entendent étendre sensiblement ce parc. Pour augmenter le rendement et la durée de vie de ces installations, l’intelligence artificielle est désormais utilisée.
Jeux de données et IBM Cloud
” Naguère encore, les gestionnaires d’éoliennes ne disposaient que de peu d’informations sur les performances réelles de leurs infrastructures. Alors même que la durée de vie estimée d’une turbine se situe entre 20 et 25 années, les fabricants de pièces détachées ne proposent des contrats d’entretien que pour une période de 12 à 15 ans, explique Philippe Mol, responsable technique chez Performance For Assets (P4A). Dès qu’un contrat vient à expiration, une prolongation se révèle compliquée. En effet, le partenaire chargé de la maintenance ne dispose pas d’informations suffisantes sur l’état dans lequel se trouve l’éolienne. ”
P4A puise ses racines dans la maintenance préventive, corrective et prévisionnelle, le ‘data mining’, le suivi de performances et la certification. Cette start-up namuroise avait développé à cet effet la plateforme Wintell permettant le monitoring de machines sur base d’analyses fondées sur des données. L’entreprise unit désormais ses forces avec IBM afin d’assurer un suivi des performances d’éoliennes grâce à une plateforme cloud flexible et évolutive. ” Notre logiciel analyse les données provenant de capteurs et les informations émanant du système de contrôle des turbines. Nous combinons les données physiques dans l’IBM Cloud avec les données de maintenance et les informations météo. Ces données sur le temps sont notamment importantes pour estimer le meilleur moment d’intervention. C’est ainsi qu’une interruption minime sera planifiée de préférence au moment où les prévisions annoncent un vent le plus faible possible. ”
Nestor le ‘chatbot’
Le logiciel d’IBM et de P4A analyse et consolide les données sous forme de tableaux de bord. L’utilisateur peut ainsi savoir quelles pièces ne fonctionnent plus de manière optimale et la conséquence au niveau de l’énergie fournie. ” Une usure ou une défaillance minime se traduit souvent par une perte de rendement considérable. Le gestionnaire peut dès lors localiser directement le problème “, poursuit Philippe Mol. Un assistant conversationnel basé sur l’IBM Watson Assistant, peut répondre à la plupart des questions urgentes des utilisateurs. Nestor – tel est le nom de ce ‘chatbot’ – génère les informations nécessaires au départ des jeux de données disponibles et des tableaux de bord. ” Une seule question suffit pour connaître le niveau de performances d’une turbine. ”
Anticiper grâce au temps réel
L’application avertit l’utilisateur en temps réel sur des baisses de performances ou des défaillances potentielles. Le gestionnaire du parc d’éoliennes est dès lors en mesure d’anticiper plus rapidement et limiter toute perte d’énergie ou baisse de son chiffre d’affaires. L’application offre en outre une plus grande transparence aux compagnies d’assurances et les sociétés de maintenance. ” Une fois que le contrat de service initial arrive à échéance, le gestionnaire peut faire les bons choix grâce à l’application. Il sait ce que coûte un nouveau contrat de service actualisé, connaît le rendement de sa turbine et voit les composants qui devront bientôt être remplacés. Cette combinaison de facteurs permet de déterminer s’il est intéressant ou non de conserver ou de remplacer certaines pièces. “
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