Surveillance des centrales hydroélectrique par identification de paramètres physiques.

Monitoring algorithm for hydroelectric power plants by an identification method.

• Auteur / Autrice : Augustin Alonso
• Direction : Gildas Besançon
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Automatique - Productique
• Date : Inscription en doctorat le 07/03/2022
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale électronique, électrotechnique, automatique, traitement du signal (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Grenoble Images parole signal automatique (2007-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : MODUS

Mots clés

Mots clés libres

Identification

Machine synchrone

Modélisation

Identification

Synchronous machine

Modelisation

Résumé

Les travaux prévus pour cette thèse ont pour objectif de développer une approche complète et originale d'estimation temps réel des paramètres physiques (mécaniques et électriques) associés aux groupes hydroélectriques complété par une couche de diagnostic pour localiser le défaut et évaluer sa sévérité. Il s'agit d'identifier un système à temps continu à partir de mesures échantillonnées. C'est un système multi-physique (hydraulique, mécanique et électrique) constitué d'un actionneur (servo-positionneur équipé d'un vérin hydraulique), d'une turbine hydraulique (Pelton, Francis ou Kaplan) et d'une machine synchrone à pôles saillants. Le système a 2 entrées (consigne d'ouverture vannage en entrée du servo-positionneur et courant rotor de l'alternateur) et 3 sorties (puissance active, puissance réactive et tension stator). Le challenge du projet est d'obtenir un algorithme générique robuste vis-à-vis des perturbations affectant les mesures (bruit de mesure pas toujours Gaussien, impulsions parasites...) et du comportement non linéaire du process (abaque puissance-ouverture vannage, saturation du circuit magnétique...). Il s'agit en effet d'être peu sensible aux incertitudes de modèle afin de ne pas générer de fausses alarmes, mais suffisamment sensible pour détecter un dysfonctionnement. Pour répondre à ce besoin de robustesse, on pourra par exemple s'appuyer sur des méthodes d'algèbre linéaire numérique (factorisation QR...).

The objective of this thesis is to develop a complete and original approach for real-time estimation of physical parameters (mechanical and electrical) associated with hydroelectric generators, complemented by a diagnostic layer to locate the fault and assess its severity. The aim is to identify a continuous time system from sampled measurements. It is a multi-physics system (hydraulic, mechanical and electrical) consisting of an actuator (servo positioner equipped with a hydraulic cylinder), a hydraulic turbine (Pelton, Francis or Kaplan) and a synchronous machine with salient poles. The system has 2 inputs (servo positioner opening setpoint and alternator rotor current) and 3 outputs (active power, reactive power and stator voltage). The challenge of the project is to obtain a generic algorithm robust to the disturbances affecting the measurements (measurement noise not always Gaussian, spurious pulses...) and the non-linear behavior of the process (power-valve opening chart, saturation of the magnetic circuit...). The aim is to be insensitive to model uncertainties in order to avoid false alarms, but sensitive enough to detect a malfunction. To meet this level of robustness, we can, for example, rely on numerical linear algebra methods (QR factorization, etc.).