Soutenance mémoire
Développement des logiciels finaux pour la génération du vent non stationnaire selon le modèle de Kaimal
INTRODUCTION
Depuis plusieurs années, les considérations environnementales, l’augmentation constante des coûts et l’épuisement des énergies fossiles (pétrole, charbon, gaz naturel, etc.) sont à l’origine de nombreux efforts effectués autant par les scientifiques, les ingénieurs que les politiciens .La nécessité de trouver des alternatives fiables et durables a conduit à la fulgurante croissance des énergies renouvelables, notamment celle de l’énergie éolienne. Ces énergies ont pour source le vent, l’eau , les vagues, la marée, le soleil, la géothermie et la bio-énergie. Elles sont propres, abondantes et les différentes technologies déjà développées permettent de les considérer comme des alternatives économiques et fiables par rapport aux sources conventionnelles. Utilisée pour remplacer l’énergie que produirait une centrale électrique fonctionnant au mazout, par exemple, l’énergie éolienne – et les énergies renouvelables en général – permet de réduire la pollution de l’air en évitant l’émission de dioxyde de soufre et d’oxydes d’azote ainsi que la libération de particules de suie. L’installation d’un mégawatt d’éolien éviterait, annuellement,l’émanation de plusieurs milliers de tonnes de ces produits (2 000 tonnes de C02, 13 tonnes de 802, 10 tonnes de NOx et 1,3 tonne de particules de suies) et permettrait par conséquent de réduire l’émission des gaz àeffet de serre.
Les lois de cisaillement du vent
On appelle «loi de cisaillement du vent}) une équation permettant de calculer à partir d’une donnée de vitesse de vent connue, la vitesse du vent à une altitude différente, dans la plupart des cas plus élevée. En effet, dans la majorité des cas, les capteurs de vitesses des tours de mesures ne sont pas situés à la même hauteur que les nacelles d’éoliennes. Même si pour remédier à ce problème, les tours de mesure sont construites de plus en plus hautes, les éoliennes elles aussi ont tendance à être de plus en plus hautes afin de capter le plus de vent possible. Le problème est donc seulement déplacé. Il existe plusieurs lois de cisaillement possédant chacune des paramètres caractéristiques reliés au site étudié.
Variation de la densité spectrale de puissance
Les données provenant du programme du MRN ne sont pas suffisantes pour permettre d’obtenir des résultats pertinents dans l’étude de la densité spectrale de puissance. En effet, puisque le spectre représente l’influence des variations temporelles, afin de pouvoir observer l’influence des variations annuelles il est nécessaire d’étudier au moins deux ans de données. Et, dans notre cas, seule une station , la station TV, possède des données sur plus de deux ans. De plus, pour les hautes fréquences (turbulence), les données disponibles pour l’étude sont des moyennes aux d.ix minutes seulement et ne permettent pas de faire une analyse approfondie.Cependant, en faisant l’analyse de toutes les stations on obtient des résultats assez similaires avec un maximum pour une fréquence proche de 10-2 Hz (période d’une journée), ce qui confirme une partie des conclusions apportées par Van der Hoven.
La loi de cisaillement: étude de la variation du coefficient de puissance a
Le calcul du coefficient de puissance a été réalisé à partir des moyennes de vitesses de vent de toutes les stations pour lesquelles les données à 20 m et à 40 m ont été validées pour chaque mois en utilisant la relation (1.3.39). Ne bénéficiant pas de beaucoup de stations utilisables pour l’estimation de ce facteur – 17stations seulement – seuls les résultats moyens par mois sont présentés . Les résultats sont assez surprenants puisque la valeur du coefficient de puissance est toujours supérieure à la valeur 0,17 utilisée dans le premier «Atlas éolien du Québec». On obtient alors des différences dans la valeur de a variant de 37% à78% par rapport à l’utilisation de la valeur 0,17.
Ces grandes différences de valeurs sont très importantes puisque l’utilisation de tours de mesure vise à connaître le potentiel éolien d’un site mais elles ne peuvent en général être placées aussi hautes que les éoliennes elles-mêmes. Il est donc nécessaire de faire une extrapolation des valeurs en utilisant ce type de loi pour le cisaillement vertical. En utilisant un facteur de puissance de 0,17 avec une tour de mesure de 40 m, on obtient une erreur de 12% sur la valeur de la vitesse calculée pour une éolienne de 80 m! Ces résultats devraient être confirmés avec une étude plus approfondie et il faudrait notamment essayer d’utiliser une autre loi pour l’estimation du cisaillement vertical, particulièrement une loi qui tiendrait compte de la rugosité qu’il faudra alors déterminer (cf. (1.3.40)). Cependant, ils semblent montrer que l’utilisation d’un facteur fixe pour tous les sites est erronée, que des sites situés dans des climats comme celui du Québec ont un plus grand cisaillement vertical et qu’il est nécessaire d’installer des tours de mesures avec au minimum deux anémomètres à des hauteurs différentes pour déterminer ce cisaillement.
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Table des matières
AVANT PROPOS
RÉSUMÉ
TABLE DES MATIÈRES
LISTE DES TABLEAUX
LISTE DES FIGURES
LISTE DES SYMBOLES ET ABRÉVIATIONS
INTRODUCTION
CHAPITRE 1 ANALYSE DES DONNEES REELLES DE VENT
1.1. Problématique
1.1 .1. Variabilité temporelle
1.1.2. Variabilité spatiale
1.2. Objectifs
1.3. Méthodologie
1.3.1. Étude temporelle
1.3.1.1 La loi de Weibull
1.3.1 :2 La loi de Rayleigh
1.3.1.3 La turbulence
1.3.2. Étude spatiale
1.3.2.1 Les lois de cisaillement du vent
1.3.2.2 La rose des vents
1.4. Présentation des outils d’analyse
1.5. Résultats
1.5.1. Le choix des sites étudiés
1.5.2. Étude temporelle
1.5.2.1 Influence des années
1.5.2.2 Influence des saisons
1.5.2.3 Influence des mois
1.5.2.4 Influence de la localisation
1.5.2.5 Influence de la topographie
1.5.2.6 Variation de la densité spectrale de puissance
1.5.3. Étude spatiale: Étude du cisaillement vertical
1.5.3.1 La loi de cisaillement: étude de la variation du coefficient de puissance u
1.5.3.2 Influence de la hauteur pour le paramètre k de la loi de Weibull
1,6. Conclusions
1.6.1. Le facteur de forme k de la loi de Weibull
1.6.2. Le facteur d’échelle c de la loi de Weibull
1.6.3. L’intensité de turbulence 1
CHAPITRE 2 LE GENERATEUR NUMERIQUE DE VITESSES DE VENT
2.1. Problématique
2.2. Objectifs
2.3. Méthode 1 : Utilisation de la loi de Weibull inverse
2.3.1. Méthodologie
2.3.1.1 Description de la loi de Weibull inverse
2.3.1.2 Classement des nombres
2.3.2. Résultats
2.4. Méthode 2 : Utilisation des spectres
2.4.1. Méthodologie
2.4.1.1 Caractérisation géographique du site
2.4.1.2 Calcul de l’intensité de turbulence
2.4.1.3 Calcul de la longueur de turbulence (Iength scale)
2.4 .1.4 Génération numérique des spectres de Kaimal et de von Karman et des caractéristiques de fréquence non paramétriques de ces spectres
2.4.1.5 Obtention des filtres de formation rationnels
2.4.1 .6 Principe de génération de la vitesse du vent comme processus aléatoire non stationnaire
2.4.1.7 Validation du principe
2.4.1.8 Développement des logiciels finaux pour la génération du vent non stationnaire selon le modèle de von Karman
2.4.1 .9 Développement des logiciels finaux pour la génération du vent non stationnaire selon le modèle de Kaimal
2.4.2. Conclusion: Comparaison von Karman – Kaimal..
CONCLUSION
BIBLIOGRAPHIE
ANNEXE 1La loi de Betz
ANNEXE Il Calcul de la puissance et de l’énergie associée à la loi de Weibull, définitions de vitesses particulières
ANNEXE III Calcul de la puissance et de l’énergie associée à la loi de Rayleigh, définitions de vitesses particulières ANNEXE IV Autre exemple de calcul de la puissance éolienne
ANNEXE V Description des autres méthodes de détermination des paramètres de la loi de Weibull
ANNEXE VI Tableaux récapitulatifs représentant les pourcentages d’observation pour les différents types de données pour les phases 1à IV
ANNEXE VII Tableaux d’évaluation des paramètres mi pour chaque cas avec la méthode générale
ANNEXE VIII Les bloqueurs
ANNEXE IX Théorie sur les bruits blancs
ANNEXE X Cartes des emplacements des différentes tours de mesures du programme du MRN
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