Development of new maintenance strategies integrated with spare parts management Application: Supply chain of the renewable energy system
Développement de nouvelles stratégies de maintenance intégrée à la gestion des pièces de rechange Application : Chaîne d'approvisionnement du système des énergies renouvelables
Résumé
On a global scale, the development of wind farms is experiencing unprecedented growth, as evidenced by the annual increase in installed wind power capacity and global wind energy production. The year 2020 marked a historic milestone for the global wind industry, and it is projected that the installation of new wind turbines will be three times faster over the next decade. Any energy production system is vulnerable to random failures, thus disrupting production plans. Aging, breakdowns, and maintenance intervals are examples of random phenomena frequently observed in these systems. In the specific case of wind turbines, the highly volatile and unpredictable nature of the wind implies that the duration of maintenance operations must be minimized to maximize the availability of each turbine and, consequently, its energy production. The risks associated with maintenance make it the leading cause of accidents in the wind energy sector. Furthermore, the lack of training for maintenance technicians and the absence of prevention plans exacerbate the situation. It is therefore imperative to develop a maintenance plan to optimize the number and duration of interventions, thus significantly reducing the technical, economic, and human consequences of these operations. Maintenance, production, and spare parts management are three essential functions for any production activity. In practice, these functions are often managed separately, although they are intrinsically linked. Indeed, integrating these policies improves productivity and significantly reduces costs. In the scope of this research, the main objective of this thesis is to develop new maintenance policies integrated with energy production and spare parts management for wind farms. Three maintenance strategies, integrated with spare parts management, were examined: a perfect maintenance strategy, an imperfect maintenance strategy, as well as a mixed approach combining both perfect and imperfect operations. Additionally, another mixed maintenance strategy, involving the use of machine learning with adaptation to energy production, was evaluated to ensure an optimal level of service while considering operational constraints. For each of these developed strategies, the goal is to simultaneously determine an economical energy production plan and an optimal maintenance plan, aiming to minimize the total cost of energy production and maintenance, integrating spare parts management. An important feature of this study is the consideration of the impact of energy production variation on wind turbine degradation. The problem was formalized through the development and optimization of analytical models, which were subsequently validated using numerical examples and sensitivity analyses, thus demonstrating the robustness of the developed analytical models.
À l'échelle mondiale, le développement des parcs éoliens connaît une croissance sans précédent, manifestée par l'augmentation annuelle de la puissance éolienne installée et de la production éolienne mondiale. L'année 2020 a marqué un jalon historique pour l'industrie éolienne mondiale, et il est prévu que l'installation de nouvelles éoliennes soit trois fois plus rapide au cours de la prochaine décennie. Tout système de production d'énergie est vulnérable aux pannes aléatoires, perturbant ainsi les plans de production. Le vieillissement, les pannes et les intervalles de maintenance sont autant d'exemples de phénomènes aléatoires fréquemment observés dans ces systèmes. Dans le cas spécifique des éoliennes, la nature hautement volatile et imprévisible du vent implique que la durée des opérations de maintenance doit être réduite au minimum afin de maximiser la disponibilité de chaque éolienne et, par conséquent, sa production énergétique. Les risques associés à la maintenance font de celle-ci la principale cause des accidents dans le secteur éolien. En outre, le manque de formation des techniciens de maintenance et l'absence de plan de prévention viennent aggraver la situation. Il est donc impératif d'élaborer un plan de maintenance afin d'optimiser le nombre et la durée des interventions, réduisant ainsi de manière significative les conséquences techniques, économiques et humaines de ces opérations. La maintenance, la production et la gestion des pièces de rechange sont trois fonctions essentielles pour toute activité de production. Dans la pratique, ces fonctions sont souvent gérées de manière distincte, bien qu'elles soient intrinsèquement liées. En effet, l'intégration de ces politiques permet d'améliorer la productivité et de réduire considérablement les coûts. Dans le cadre de cette recherche, l'objectif principal de cette thèse est de développer de nouvelles politiques de maintenance intégrées à la production d'énergie et à la gestion des pièces de rechange pour les parcs éoliens. Trois stratégies de maintenance, intégrées à la gestion des pièces de rechange, ont été examinées : une stratégie de maintenance parfaite, une stratégie de maintenance imparfaite, ainsi qu'une approche mixte combinant à la fois des opérations parfaites et imparfaites. De plus, une autre stratégie de maintenance mixte, impliquant l'utilisation de l'apprentissage automatique avec une adaptation à la production d'énergie, a été évaluée afin de garantir un niveau de service optimal tout en tenant compte des contraintes opérationnelles. Pour chacune de ces stratégies développées, l'objectif est de déterminer simultanément un plan de production d'énergie économique et un plan de maintenance optimal, visant à minimiser le coût total de production d'énergie et de maintenance, intégrant la gestion des pièces de rechange. Une caractéristique importante de cette étude est la prise en compte de l'impact de la variation de la production d'énergie sur la dégradation des éoliennes. Le problème a été formalisé par le développement et l'optimisation de modèles analytiques, qui ont ensuite été validés à l'aide d'exemples numériques et d'études de sensibilité, démontrant ainsi la robustesse des modèles analytiques développés.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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