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Interpolation des signaux de stress d'une turbine à travers différentes conditions d'opérations à l'aide de l'apprentissage profond

Date :
Cet événement est passé.
Type :
Conférences et séminaires
Lieu :
Local C1-5013 de la Faculté de génie et via la Plateforme Microsoft Teams
Coût :
gratuit

Description : Avec l'essor de la production éolienne et solaire, le réseau électrique devient de plus en plus instable aux grés des vents et des nuages. Les turbines doivent maintenant opérer de nouvelles manières pour permettre aux réseaux de s'adapter. Cependant, ces nouvelles méthodes engendrent des contraintes supplémentaires plus dommageables pour les turbines, dont les impacts sont méconnus. Afin de mieux comprendre l'impact de ces changements, les signaux de stress sont désormais mesurés sur une courte période et à plusieurs endroits de la turbine lors de sa mise en service, mais seulement sur une plage discrète d'opérations, alors que la plage réelle d'opérations est continue. L'interpolation statistique permet de comprendre le stress sur la plage continue, mais cette méthode demande beaucoup de ressources humaines et les résultats présentent des lacunes de performance dans le domaine fréquentiel. En collaboration avec Hydro-Québec, nous proposons une nouvelle méthode d'interpolation utilisant l'apprentissage profond afin de combler ces lacunes.

Conférencier : Dérick Houde, étudiant à la maîtrise en génie électrique