Maintenance prédictive des installations de production d’énergie renouvelable

La nécessité mondiale de s’orienter vers des sources d’énergie durables favorise l’essor de l’industrie des énergies renouvelables. Préserver un fonctionnement efficace et fiable des systèmes éoliens, solaires et autres systèmes renouvelables devient critique à mesure qu’ils se multiplient. Dans ce cas, la maintenance prédictive (PdM) est une stratégie révolutionnaire en matière d’entretien des systèmes d’énergie renouvelable, car elle utilise des technologies de pointe qui permettent d’anticiper et de prévenir les pannes d’équipement avant qu’elles ne se produisent. 

Cet article examine le rôle, l’importance, les avantages et les challenges de la mise en œuvre de la maintenance prédictive dans les installations d’énergie renouvelable. Il se concentre également sur la façon dont les technologies de maintenance prédictive, telles que l’analyse des vibrations, l’imagerie thermique et les diagnostics pilotés par l’IA, sont utilisées pour optimiser les performances et la durée de vie des éoliennes, des panneaux solaires et d’autres équipements de production d’énergies renouvelables.

Maintenance prédictive des installations de production d’énergie renouvelable

La taille du marché de la maintenance prédictive dans le secteur de l’énergie devrait atteindre 1,79 milliards USD en 2024 et se développer à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 25,77 % pour atteindre 5,62 milliards USD d’ici 2029. Dernièrement, la maintenance prédictive a gagné en popularité dans l’industrie. Dans ce contexte, en tant que technicien de maintenance, ingénieur, électricien ou responsable d’exploitation, il se peut que vous mettiez déjà en œuvre la maintenance prédictive dans les installations d’énergie renouvelable.

Contrairement aux stratégies de maintenance traditionnelles, telles que la maintenance réactive (réparation de l’équipement après une défaillance) et la maintenance préventive (entretien programmé quel que soit l’état de l’équipement), la maintenance préventive utilise des données en temps réel, des analyses avancées et l’apprentissage automatique pour prédire le moment où l’équipement est susceptible de tomber en panne. Elle permet d’anticiper le moment précis où la panne va avoir lieu et d’intervenir juste à temps pour la prévenir. Elle est particulièrement utile pour les installations d’énergie renouvelable, où les temps d’arrêt imprévus peuvent avoir un impact significatif sur la production d’énergie et les rendements économiques.

Rôle clé de la maintenance dans les installations de production d’énergie renouvelable

Assurer un fonctionnement fiable et efficace des équipements pendant toute leur durée de vie est une fonction essentielle de la maintenance dans les projets d’énergie renouvelable. Pour maximiser la production d’énergie et optimiser le retour sur investissement, les activités de maintenance jouent un rôle essentiel dans la prévention prévenir des pannes imprévues et la réduction des temps d’arrêt. 

Les spécialistes de la maintenance contribuent à l’identification précoce des problèmes et à leur atténuation en procédant à des inspections de routine et à des travaux de maintenance préventive, et en apportant rapidement une réponse dès que des problèmes surviennent. Pour ce faire, ils surveillent l’état de santé et les performances de l’équipement. Par exemple, à l’aide de capteurs sophistiqués et d’analyses de données, la maintenance prédictive vérifie en permanence le fonctionnement et l’état de santé de l’équipement. L’identification précoce de problèmes sur des éléments tels que les onduleurs, les panneaux solaires et les pales d’éoliennes dépend de cette surveillance en temps réel.

En outre, les tâches de maintenance permettent de prolonger la durée de vie des équipement de production d’énergies renouvelables, de limiter le nombre de remplacements nécessaires et d’avoir un impact négatif moindre sur l’environnement. En général, la maintenance est essentielle pour garantir la performance et la durabilité des projets d’énergie renouvelable à long terme.

Avantages de la maintenance prédictive dans les énergies renouvelables

L’importance de la maintenance prédictive tient à plusieurs facteurs clés, allant de l’efficacité opérationnelle aux impacts économiques et environnementaux. Voici quelques-uns des principaux avantages de la maintenance prédictive dans le domaine des énergies renouvelables :

• Réduction des coûts : il est possible de gérer la maintenance de manière proactive, de minimiser les temps d’arrêt et d’éviter les réparations d’urgence coûteuses en anticipant les défaillances éventuelles avant qu’elles ne se produisent.
• Augmentation de la fiabilité : en permettant un diagnostic précoce de la dégradation des équipements, la maintenance prédictive garantit un fonctionnement optimal aux systèmes d’énergie renouvelable pendant de longues périodes.
• Optimisation des performances : la maintenance prédictive maximise la production d’énergie et l’efficacité en permettant d’apporter des corrections de manière proactive grâce à une surveillance continue de l’état de l’équipement.
• Augmentation de la sécurité : la détection précoce des défaillances éventuelles de l’équipement réduit les problèmes de sécurité liés aux sources d’énergie renouvelables, protégeant ainsi les personnes et les équipement.
• Augmentation de la durée de vie des équipements : les équipements de production des énergies renouvelables peuvent avoir une durée de vie plus longue et un meilleur retour sur investissement grâce à une surveillance régulière et à une maintenance appropriée basée sur l’analyse prédictive.

Difficultés de la mise en œuvre de la maintenance prédictive

La mise en œuvre de la maintenance prédictive dans les systèmes d’énergie renouvelable n’est pas sans poser de problèmes Tout d’abord, il peut être difficile et coûteux d’acquérir et d’intégrer les technologies de capteurs et l’infrastructure d’analyse des données nécessaires. Le traitement de l’énorme volume de données générées et la mise en place d’une connexion transparente avec les systèmes de contrôle actuels exigent un haut niveau de compétences et une grosse quantité de ressources. Ensuite, il pourrait être difficile de prévoir avec précision les pannes en raison de la nature imprévisible des sources d’énergie renouvelables, telles que le solaire et l’éolien, ainsi que des interactions complexes entre les différents composants du système. 

De plus, les entreprises pourraient ne pas être ouvertes au changement, de sorte que les experts habitués à des pratiques de maintenance réactives devraient s’adapter à des pratiques prédictives. L’utilisation de solutions basées sur le cloud pour l’analyse, la sécurisation et la confidentialité des données ajoutent encore à la complexité. Malgré ces difficultés, les surmonter peut apporter des avantages significatifs en termes d’économies, de fiabilité et d’amélioration des performances dans l’utilisation d’énergies renouvelables.

Comment optimiser les équipements de production d’énergies renouvelables grâce aux technologies de maintenance prédictive

Maintenant que vous connaissez les avantages et les difficultés de la mise en œuvre de la maintenance prédictive dans le secteur des énergies renouvelables, le moment est venu de trouver des moyens pour optimiser vos équipements. Le recours à des technologies innovantes permet d’améliorer les performances et de prolonger la durée de vie des installations d’énergie renouvelable. Vous trouverez ci-dessous quelques-unes des technologies qui peuvent vous aider à entretenir vos installations d’énergie renouvelable :

Analyse des vibrations : permet d’améliorer la fiabilité des éoliennes

En raison de leur complexité et du grand nombre de pièces mobiles, les éoliennes sont sujettes à l’usure. L’analyseur de vibrations est un outil PdM essentiel pour surveiller la santé de ces composants. 

Comment fonctionne l’analyse des vibrations :

• Le multiplicateur, le générateur et les pales d’une éolienne font partie des pièces maîtresses sur lesquelles sont installés des accéléromètres et d’autres capteurs de vibrations.
• Ces capteurs recueillent en permanence des données sur les vibrations et les envoient en temps réel à un système de surveillance central.
• Les modèles de vibrations sont analysés par des algorithmes sophistiqués afin de détecter les anomalies qui signalent des problèmes éventuels tels qu’un défaut d’alignement, un déséquilibre ou l’usure d’un roulement.

Avantages :

• Détection précoce des défauts : l’analyse des vibrations permet d’identifier les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
• Réduction des temps d’arrêt : un entretien régulier peut être programmé pendant les périodes de faible vent afin de réduire l’impact sur la production d’énergie.
• Augmentation de la durée de vie des composants : les interventions préventives issues de l’analyse des vibrations prolongent la durée de vie des composants critiques, en réduisant ainsi les coûts de remplacement.

Imagerie thermique  : amélioration de l’efficacité des panneaux solaires

Les panneaux solaires sont très efficaces mais peuvent présenter des problèmes tels que des points chauds et des cellules défectueuses, qui réduisent leur production d’énergie. L’imagerie thermique est une puissante technique de PdM utilisée pour contrôler l’état des panneaux solaires.

Comment fonctionne l’imagerie thermique :

• Des drones ou des appareils portatifs équipés de caméras thermiques capturent des images thermiques des panneaux solaires.
• Les différences de température à la surface du panneau sont visibles sur ces photos, en montrant clairement les points chauds et autres irrégularités.
• Les images thermiques sont analysées par un logiciel spécialisé afin de détecter les cellules défectueuses, les défauts de connectivité et d’autres problèmes.

Avantages :

• Diagnostics rapides et précis : des diagnostics rapides et précis avec des caméras thermiques.
• Augmentation de la production d’énergie : la rapide résolution des problèmes permet de maintenir des performances optimales.
• Maintenance économique : la production d’énergie sans interruption pendant l’imagerie permet une réduction des coûts.

Diagnostics pilotés par l’IA : une révolution dans la gestion des équipements

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique transforment la maintenance prédictive en fournissant des diagnostics sophistiqués et des capacités prédictives pour un large éventail d’équipements de production d’énergies renouvelables.

Comment fonctionnent les diagnostics pilotés par l’IA :

• Les systèmes d’IA intègrent des données provenant de différentes sources, notamment des capteurs de vibrations, des caméras thermiques, des prévisions météorologiques et des historiques de maintenance.
• Ces systèmes utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les données, identifier des modèles et prédire les défaillances potentielles.
• Les plateformes pilotées par l’IA surveillent en permanence la santé des équipements de production d’énergies renouvelables, en envoyant des alertes en temps réel et des recommandations pour la maintenance.

Avantages :

• Meilleure précision : l’AI détecte des modèles nuancés permettant des prédictions bien plus précises qu’avec les méthodes traditionnelles.
• Planification optimale de la maintenance : l’AI prévoit les défaillances, ce qui permet d’optimiser la planification de la maintenance et donc de minimiser les coûts et les ruptures
• Prise de décision éclairée : les données collectées par l’IA guident les opérateurs dans l’optimisation des performances et l’allongement de la durée de vie des équipements.

Exemples concrets de maintenance prédictive pilotée par l’IA

« La maintenance prédictive, rendue possible par l’IA, a révolutionné le paysage des énergies renouvelables en prédisant et en prévenant les pannes des équipements avant qu’elles ne se produisent. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, l’IA analyse de grosses quantités de données provenant de capteurs et de performances historiques afin d’identifier des schémas indiquant des défaillances susceptibles de se produire »

L’ intelligence artificielle (AI) dans les énergies renouvelables : un examen de la maintenance prédictive et de l’optimisation de l’énergie, World Journal of Advanced Research and Reviews

Logiciel ABB de maintenance prédictive

Les solutions de maintenance prédictive d’ABB, pionnier mondial des technologies en matière d’électrification et d’automatisation, aident les entreprises à surveiller et à entretenir leurs équipements vitaux. Les algorithmes d’IA sont utilisés par le logiciel de maintenance prédictive AbilityTM d’ABB pour évaluer les données en temps réel, détecter les anomalies et anticiper les pannes. ABB aide les entreprises à réduire les coûts de maintenance, à augmenter la productivité et à minimiser les temps d’arrêt en utilisant l’analyse prédictive.

Plateforme Renewables Forecasting d’IBM

La plateforme Renewables Forecasting d’IBM basée sur l’IA, aide à l’élaboration de modèles météorologiques et à l’optimisation de la production d’électricité pour les parcs solaires et éoliens en utilisant des analyses avancées, des capteurs loT et des données météorologiques de haute qualité afin d’obtenir des prévisions de production d’énergie extrêmement précises pour les parcs éoliens et solaires. Elle maximise la production d’énergie renouvelable, facilite l’intégration au réseau électrique et encourage l’utilisation d’énergie durable.

Maintenance prédictive via l’IA générative de Siemens

Pour transformer la maintenance prédictive en maintenance prescriptive et la rendre plus conversationnelle, Siemens a ajouté une fonctionnalité d’IA générative à son système de maintenance prédictive Senseye. Grâce à cette évolution, la maintenance prédictive devient plus naturelle et conversationnelle. Siemens vise à améliorer les compétences d’apprentissage automatique avec l’IA générative pour rendre la maintenance prédictive et les interactions homme-machine plus rapides et plus efficaces.

Conclusion

Dans le domaine des énergies renouvelables, la maintenance prédictive est une stratégie révolutionnaire qui offre des avantages significatifs en termes de fiabilité, d’efficacité et d’économies financières. Les exploitants d’équipements de production d’énergies renouvelables peuvent optimiser les performances de leurs installations en anticipant et en prévenant les pannes grâce à l’utilisation de technologies sophistiquées telles que le big data, l’IA, l’apprentissage automatique et l’internet des objets. L’importance de la maintenance prédictive augmentera au fur et à mesure du développement de l’industrie afin de garantir une production fiable et durable d’énergie renouvelable.