Détection et prédiction de défaillances dans un parc d'éoliennes à l'aide de réseaux bayésiens - LINA-DUKE Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2016

Détection et prédiction de défaillances dans un parc d'éoliennes à l'aide de réseaux bayésiens

Résumé

Dans le domaine de la production d'énergie éolienne, une des pistes les plus promet-teuses pour la maîtrise des coûts en phase opérationnelle passe par la prédiction et la détection précoce des défaillances. Dans cette étude nous présentons une première approche qui se veut réaliste et applicable facilement sur des données réelles. Notre approche repose sur l'utilisa-tion de réseaux bayésiens et essaie d'utiliser l'ensemble des informations qui remontent des outils de surveillance et de gestion des parcs d'éoliennes : informations SCADA spécifiques au fonctionnement de chaque éolienne, informations qui concernent la ferme dans son ensemble et informations de maintenance.
Fichier principal
Vignette du fichier
JFRB01.pdf (168.78 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Loading...

Dates et versions

hal-01347808 , version 1 (21-07-2016)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01347808 , version 1

Citer

Toader Gherasim, Bouthayna Ed-Dahmouni, Philippe Leray. Détection et prédiction de défaillances dans un parc d'éoliennes à l'aide de réseaux bayésiens. 8èmes journées francophones de réseaux bayésiens (JFRB 2016), 2016, Clermont-Ferrand, France. ⟨hal-01347808⟩
387 Consultations
1360 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More