Au-delà des modèles : des stratégies plus fiables
De nombreuses approches ont été proposées dans la littérature scientifique pour résoudre ce problème : modèles aérodynamiques, apprentissage par renforcement en utilisant l’intelligence artificielle, méthodes d’optimisation dites « boîte noire » qui cherchent la meilleure solution sans modèle précis, ou encore « théorie des jeux » qui décrit les différentes interactions entre plusieurs objets. Si certaines donnent de bons résultats en simulation, leurs performances réelles restent souvent inférieures aux prévisions.
L’axe de recherche développé par Delphine Bresch-Pietri vise à dépasser ces limites en s’appuyant sur des méthodes d’Extremum Seeking Control, une famille d’algorithmes capables d’optimiser un système sans connaître précisément son modèle, en se basant uniquement sur les mesures disponibles. Ses travaux s’attachent en particulier à adapter ces méthodes à des systèmes avec retard, en introduisant des mécanismes prédictifs permettant d’anticiper les effets différés des actions de contrôle.
L’objectif : concevoir des stratégies de pilotage compatibles avec les conditions réelles d’exploitation, capables de s’adapter aux variations du vent tout en limitant la sollicitation mécanique des éoliennes.
Le Trimestre Recherche comme laboratoire pédagogique
Ces recherches ne se développent pas seulement dans le cadre de thèses ou de projets scientifiques, mais aussi dans le cadre de la formation des élèves-ingénieurs. À Mines Paris – PSL, le Trimestre Recherche (TR), notamment du domaine CONTROL, permet aux élèves de deuxième année de s’immerger pendant trois mois dans un laboratoire, sur un véritable sujet de recherche. Encadrée par Delphine Bresch-Pietri, Aurélie Chopard-Lallier a ainsi travaillé sur la façon de déterminer, par le calcul, la meilleure stratégie d’orientation des éoliennes lorsque les effets du vent se propagent avec retard d’une machine à l’autre.
Son projet a consisté à formuler cette question comme un problème de contrôle optimal, c’est-à-dire à chercher l’évolution des angles d’orientation qui maximise la production globale d’électricité, avec un modèle dynamique donné et sous réserve de connaître des prévisions exactes de vent. Pour résoudre le problème de l’effet des actions soumis à un délai lié à la dynamique des sillages, il est nécessaire d’introduire des outils spécifiques, notamment des méthodes numériques permettant de simplifier l’information temporelle et de transformer les équations continues en systèmes exploitables par ordinateur. Cette solution peut alors servir de référence à d’autres techniques de contrôle.
Sur le plan scientifique, ce travail contribue à mieux intégrer les effets dynamiques des sillages dans les modèles de pilotage des parcs éoliens, condition indispensable pour concevoir des stratégies plus réalistes. Sur le plan pédagogique, il place l’élève dans une véritable démarche de recherche : construction d’un modèle, choix d’une méthode de résolution, analyse de résultats. Le Trimestre Recherche illustre ainsi le lien étroit entre formation et recherche, notamment en mathématiques, en montrant comment des outils théoriques deviennent des leviers concrets pour optimiser les systèmes énergétiques.
Retard hydraulique (bleu) sur un intervalle de temps de 600 secondes, calculé à partir de données réelles LIDAR filtrées de vitesse du vent qui ont été interpolées (vert)
Retard hydraulique (bleu) sur un intervalle de temps de 600 secondes, calculé à partir d’hypothèses fictives de vitesse du vent (vert) : ici une vitesse constante, sauf à deux étapes de 50 secondes chacune.
Vue schématique du wake steering. L’éolienne de gauche a un angle de lacet permettant de dévier son sillage de l’éolienne de droite