Détection et isolation de défauts capteurs dans la régulation de

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Détection et isolation de défauts capteurs dans la régulation depuissance des éoliennes

Manuel Gálvez, Laurent Rakoto

Service d’Automatique et d’Analyse des SystèmesUniversité Libre de Bruxelles

Mons, 16 mars 2011

L. Rakoto Université Libre de Bruxelles Mons, 16 mars 2011 1

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Plan

1 IntroductionÉnergie éolienne: tendancesSupervision des éoliennesMachine asynchrone à double alimentation


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Plan


2 Motivation et objectifsMotivationsObjectifs


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Plan



3 Systèmes de diagnostic proposésHypothèsesApproches proposéesValidations


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Plan




4 Conclusions


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IntroductionMotivation et objectifs

Systèmes de diagnostic proposésConclusions

Énergie éolienne: tendancesSupervision des éoliennesMachine asynchrone à double alimentation

Plan


2 Motivation et objectifs

3 Systèmes de diagnostic proposés

4 Conclusions


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Tendances

Puissance éolienne installéeaugmente de manière significative

De plus en plus d’éoliennesoffshorepour produire plus d’énergie etdiminuer l’impact visuel

Réseau électrique plus dépendant deséoliennes: participation de manièreactive à la régulation de la fréquenceet de la tension

La sûreté de fonctionnement deséoliennes devient un aspect importantpour la sécurité du réseau électrique. Annual wind power installations in EU in MW

(source: EWEA)


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Causes et conséquences des défauts dans les éoliennes

Controlled wind turbine subject to faults in (a) actuators, (b) plant/process,(c) sensors

Causes et conséquences

Environnement hostile (par ex. : forte humidité) et perturbations sévères

Des défauts peuvent affecter des capteurs, actionneurs, ouun composant particulier etprovoquer des défaillances.

Pertes de production d’énergie et coûts de maintenance importants (offshore).


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Supervision des éoliennes

Systèmes de supervision

Éviter les pertes de performance, réduire le coût de la maintenance

Intégration de la maintenance prédictive, via le suivi en ligne de l’état de "santé" duprocédé

Systèmes de diagnostic : détection de défauts de faible amplitude.


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Système de diagnostic

Fault diagnosis

Détection de défauts

Générateur de résidus: produit des signaux (r) dont les caractéristiques (moyenne,variance) changent après l’apparition d’un défaut (f)

Algorithme de décision: Traite les résidus et permet la détection du défaut, détermine lacomposante en défaut, estime l’amplitude du défaut (f)


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Machine asynchrone à double alimentation (MADA) pour les éoliennes

Scheme of a wind-driven DFIG

MADA (ou DFIG): génératrice la plus utilisée pour les éoliennes

Puissance nominale supérieure à 1 MW

Vitesse de rotation entre−40% et+30% autour de la vitesse synchrone

Fonctionnement dans une large plage de vitesses de vent


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Défauts sur une MADA

Controlled DFIG subject to faults

Actionneurs : les composants du convertisseur de puissance

Internes : court circuits dans les enroulements statoriques ou rotoriques

Capteurs : dérives ou variations du gain de la chaîne d’instrumentation


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MotivationsObjectifs

Plan

1 Introduction



4 Conclusions


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Pourquoi se concentrer sur la détection de défauts capteurs?

Défauts capteurs

Régulation : dégradation de laperformance

Sollicitation anormale : fatigueprématurée (par ex. : oscillation ducouple)

Supervision erronée

Validation des mesures

⇒ Détection défauts capteurs

0 2 4 6 8 100

1

2

3

4

5

6

7

8

9

time [s]

ℓ-th

faulty

senso

r

fus,a= 2%

fis,c= 5%

fir,b= 5%

0 2 4 6 8 100.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

time [s]

Tg

[p.u

.]

Faulty sensor (top) and torque (bottom)


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Particularités de la MADA et objectifs pour le système de diagnostic

0 5 10 15 20 250

0.2

0.4

0.6

0.8

1

V [m/s]

Pe

[p.u

.]

0 4 8 12 16 20 24 28−0.4

−0.3

−0.2

−0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

V [m/s]

s[.]

Variable operating conditions: Electrical power (top)and slip (bottom) vs. wind speed

Pour assurer le contrôle de lapuissance

œuvrer à vitesse variable dans unelarge plage de fonctionnementVariation de paramètres :

résistances statoriques et rotoriques(variation de température)inductances (saturation magnétique)


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Particularités de la MADA et objectifs pour le système de diagnostic

0 5 10 15 20 250

0.2

0.4

0.6

0.8

1

V [m/s]

Pe

[p.u

.]

0 4 8 12 16 20 24 28−0.4

−0.3

−0.2

−0.1

0

0.1

0.2

0.3

0.4

V [m/s]

s[.]

Variable operating conditions: Electrical power (top)and slip (bottom) vs. wind speed

Pour assurer le contrôle de lapuissance

œuvrer à vitesse variable dans unelarge plage de fonctionnementVariation de paramètres :

résistances statoriques et rotoriques(variation de température)inductances (saturation magnétique)

Le système de diagnostic doit

pouvoir opérer dans une large plagede fonctionnement

être robuste v.à.v. de la variation desparamètres

être capable de détecter et isoler desdéfauts de faible amplitude


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HypothèsesApproches proposéesValidations

Plan

1 Introduction



4 Conclusions


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Défaut de capteurs dans une MADA avec commande

Scheme of a wind-driven DFIG with sensor faults

Modèle du défaut:ym

abc(k) = yabc(k) + v(k) + f(k) (1)

Défauts additifs (biais, dérives) :

f(k) = [fa(k), fb(k), fc(k)]T , fj(k) 6= 0 pourj ∈ {a, b, c}

Défauts multiplicatifs (variation du gain) :

f(k) = (ǫ(k)− I3)yabc(k)

oùǫ(k) = diag{ǫa(k), ǫb(k), ǫc(k)}, ǫj(k) 6= 1 pourj ∈ {a, b, c}


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Hypothèses

MADA, filtre de ligne et convertisseur de puissance équilibrés

Réseau idéal : tensions statoriques triphasées équilibrées

En l’absence de défaut capteur, les signaux (courants et tensions) sonttriphasés équilibrés.

⇒ Un défaut sur un des capteurs modifie le caractère triphasé équilibré dessignaux.


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Modélisation

Système de signaux (tensions ou courants) triphasés équilibrés

ma = M sin(ωe(t)t + φ) (2a)

mb = M sin

(

ωe(t)t −2π

3+ φ

)

(2b)

mc = M sin

(

ωe(t)t +2π

3+ φ

)

(2c)

Modélisation en variables d’état[

x1(t)x2(t)

]

=

[0 ωe(t)

−ωe(t) 0

]

︸︷︷︸

Aco(ωe(t))

[x1(t)x2(t)

]

(3a)

mambmc

=

1 0

− 12 −

√

32

− 12

√

32

︸︷︷︸

Co

[x1(t)x2(t)

]

(3b)


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Pour les tensions et courants statoriques

Caractéristiques

Les tensions et courants statoriques sont peu affectés par la loi de réglage.

Générateur de résidus :

Observateur multiple : isolation de défautObservateur basé surle modèle des signaux triphasés équilibrés

⇒ Traitements des signaux sinusoïdaux et non-sinusoïdaux (avec harmoniques)

⇒ Robuste v.à.v. des variations de paramètres

Scheme of a sensor FDI system based on GOS

Incidence table using GOSr f1 f2 f3

r1,1 0 1 0r1,2 0 0 1r2,1 1 0 0r2,2 0 0 1r3,1 1 0 0r3,2 0 1 0


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Pour les courants rotoriques

Génération de résidus en deux étapes

La loi de réglage atténue le défaut sur le capteur défaillantet le propage vers les deuxautres mesures. Solution: génération de résidus en deux étapes.

1ère étape: basée sur le modèlenominalde la MADA

⇒ robuste v.à.v. des changements de consigne/perturbations

2èmeétape: basée sur le modèle des signaux triphasés équilibrés

⇒ robuste v.à.v. des variations de paramètres

Scheme of a combined signal- and model-based FDI system


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Validation de la génération de résidus en deux étapesVariation des paramètres


Résidus après la première étape

0 2 4 6 8 10−0.6

−0.4

−0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

time [s]

ri

[.]


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Validation de la génération de résidus en deux étapesVariation des paramètres


Résidus après la première étape

0 2 4 6 8 10−0.6

−0.4

−0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

time [s]

ri

[.]

Résidus après la deuxième étape

0 2 4 6 8 10−0.6

−0.4

−0.2

0

0.2

0.4

0.6

0.8

time [s]

ri[.]


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Validation de la génération de résidus en deux étapesParcours de la plage de fonctionnement

0 5 10 15−0.3

−0.2

−0.1

0

0.1

0.2

time [s]

s[.]

0 5 10 150

0.05

0.1

fa

[.]

0 5 10 150

0.05

0.1

time [s]

fc

[.]

0 5 10 150

0.05

0.1

fb

[.]

0 5 10 150.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

time [s]

Tg

[p.u

.]

Applied slip (top left), location and amplitude of the fault (top right), andreference and resulting generatortorque (bottom)


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Résultats : parcours de la plage de fonctionnement


0 5 10 15−0.1

−0.050

0.050.1

r1

[.]

0 5 10 15−0.1

−0.050

0.050.1

r2

[.]

0 5 10 15−0.1

−0.050

0.050.1

r3

[.]

time [s]

r3,2

r3,1

r1,1

r1,2

r3,2

r3,1

r1,2

r1,1

r2,1

r2,2

0 5 10 15−0.1

−0.050

0.050.1

r1

[.]

0 5 10 15−0.1

−0.050

0.050.1

r2

[.]

0 5 10 15−0.1

−0.050

0.050.1

r3

[.]

time [s]

r1,2

r3,1

r3,2

r1,1

Intermediate residual signals (left) and filtered residual signals (right)


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Détection et isolation de défauts avec algorithme multi-CUSUM


0 5 10 150

1

g∗ 1

[.]

0 5 10 150

1

g∗ 2

[.]

0 5 10 150

1

g∗ 3

[.]

time [s]

CUSUM decision functions for fault detection and isolation


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Plan

1 Introduction



4 Conclusions


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Contributions : Diagnostic de défaut capteur pour MADA

Controlled DFIG with sensor FDI system

Caractéristiques

Approches combinent les idées del’électrotechnique et de la théorie dessystèmes

Utilisation d’une méthodologiesystématique de la conception jusqu’à lavalidation

Approches

Basées sur le modèle des signauxtriphasés équilibrés pour DID descapteurs de tensions et de courantsstatoriques

Exploitation de l’effet équilibré desincertitudes paramétriques pour uneMADA : DID des capteurs de courantsrotoriques


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Recherche future

Controlled DFIG with sensor FDI system

Diagnostic et régulation tolérante aux défauts

Influence d’autres types de défauts et descas non-équilibrés dans la performancedes systèmes de DID proposés

Étude de l’interaction entre le système deDID et la stratégie de reconfiguration

Conception d’une régulation tolérante auxdéfauts

Validation expérimentale


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C’est fini.....

Merci de votre attention


Documents

Détection et isolation de défauts capteurs dans la régulation de