CA3226598A1

CA3226598A1 - Procede de determination de la vitesse du vent au moyen d'un capteur de teledetection par laser monte sur une eolienne

Info

Publication number: CA3226598A1
Application number: CA3226598A
Authority: CA
Inventors: Hoai-Nam NGUYEN; Olivier Lepreux; Fabrice Guillemin
Original assignee: IFP Energies Nouvelles IFPEN
Current assignee: IFP Energies Nouvelles IFPEN
Priority date: 2021-08-20
Filing date: 2022-08-08
Publication date: 2023-02-23
Also published as: WO2023020866A1; EP4388195A1; FR3126248B1; CN117795194A; US20240427023A1; FR3126248A1

Abstract

La présente invention concerne un procédé qui met en oeuvre des mesures d'un capteur LiDAR (2) monté sur une éolienne (1), et des mesures d'au moins un capteur de mouvement (CAM), ainsi qu'un modèle de la mesure LiDAR (MOD M) et un modèle du vent (MOD V). Ensuite, le procédé met en oeuvre un filtre de Kalman adaptatif informatif (KAL) pour déterminer la vitesse de vent (v) en certains points d'estimation. On peut en déduire alors éventuellement au moins une caractéristique de la vitesse du vent (CAR), par exemple dans le plan du rotor.

Description

PROCEDE DE DETERMINATION DE LA VITESSE DU VENT AU MOYEN D'UN CAPTEUR
DE TELEDETECTION PAR LASER MONTE SUR UNE EOLIENNE
Domaine technique La présente invention concerne le domaine des énergies renouvelables et concerne plus particulièrement la mesure de la ressource des éoliennes flottantes, le vent, dans des objectifs de prédiction du vent, de contrôle (orientation, régulation de couple et de vitesse) et/ou de diagnostic et/ou de surveillance de l'éolienne flottante et/ou de modélisation/simulation numérique de l'éolienne flottante.
Une éolienne permet de transformer l'énergie cinétique du vent en énergie électrique ou mécanique. Pour la conversion du vent en énergie électrique, elle se compose des éléments suivants :
- un mât permettant de placer un rotor à une hauteur suffisante pour permettre son mouvement (nécessaire pour les éoliennes à axe horizontal) ou de placer ce rotor à une hauteur lui permettant d'être entraîné par un vent plus fort et régulier qu'au niveau du sol. Le mât abrite éventuellement une partie des composants électriques et électroniques (modulateur, commande, multiplicateur, générateur, ...) ;
- une nacelle montée au sommet du mât, abritant des composants mécaniques, pneumatiques, certains composants électriques et électroniques, nécessaires au fonctionnement de la machine (modulateur, commande, multiplicateur, générateur, ...). La nacelle peut tourner pour orienter le rotor dans la bonne direction ;
- un rotor, fixé à la nacelle, comprenant plusieurs pales (en général trois) et le nez de l'éolienne.
Le rotor est entraîné par l'énergie du vent, il est relié par un arbre mécanique directement ou indirectement (via un système de boîte de vitesse et d'arbre mécanique) à une machine électrique (générateur électrique...) qui convertit l'énergie recueillie en énergie électrique. Le rotor est potentiellement doté de systèmes de contrôle tels que des pales à
angle variable ou des freins aérodynamiques ;
- éventuellement une transmission, composée notamment de deux axes (arbre mécanique du rotor et arbre mécanique de la machine électrique) reliés par un multiplicateur (boîte de vitesse).

FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

2 Lorsqu'une éolienne est flottante, le mât de l'éolienne repose sur un support flottant appelé
également flotteur. Un tel support flottant peut être relié au fond de l'eau par des lignes d'ancrage.
Depuis le début des années 1990, l'énergie éolienne a connu un regain d'intérêt, en particulier dans l'Union Européenne où le taux de croissance annuel est d'environ 20 %.
Cette croissance est attribuée à la possibilité inhérente de production d'électricité sans émissions de carbone.
Afin de soutenir cette croissance, le rendement des éoliennes doit continuer à
être amélioré.
La perspective d'augmentation de production d'énergie éolienne nécessite le développement d'outils de production efficaces, et d'outils de contrôle avancé pour améliorer les performances des machines. Les éoliennes sont conçues pour produire de l'électricité à un prix aussi bas que possible. Par conséquent, les éoliennes sont en général construites de manière à
atteindre leur performance maximale pour une vitesse, dite nominale , du vent d'environ 12 m/s. Il n'est pas nécessaire de concevoir des éoliennes qui maximalisent leur rendement à
des vitesses de vent plus élevées, celles-ci étant peu fréquentes. En cas de vitesses de vent supérieures à la vitesse de vent nominale de l'éolienne, il est nécessaire de perdre une partie de l'énergie supplémentaire contenue dans le vent afin d'éviter tout endommagement de l'éolienne. Toutes les éoliennes sont donc conçues avec un système de régulation de la puissance.
Pour cette régulation de la puissance, des contrôleurs sont conçus pour des aérogénérateurs à vitesse variable. Les objectifs des contrôleurs sont de maximiser la puissance électrique récupérée, de minimiser les fluctuations de vitesse du rotor et de minimiser la fatigue et les moments extrêmes de la structure (pales, mât et plate-forme).
Technique antérieure Pour optimiser le contrôle, il est important de connaître une caractéristique de la vitesse du vent. Pour cela, différentes techniques ont été mises au point.
Selon une première technique, l'utilisation d'un anémomètre permet d'estimer une vitesse du vent en un point, mais cette technologie imprécise ne permet pas de mesurer l'ensemble d'un champ de vent ou de connaître les composantes tridimensionnelles de la vitesse du vent.
Selon une deuxième technique, on peut utiliser un capteur LiDAR (acronyme de l'expression en langue anglaise light detection and ranging pouvant être traduite par télédétection par Laser). Le LiDAR est une technologie de télédétection ou de mesure optique basée sur l'analyse des propriétés d'un faisceau renvoyé vers son émetteur. Cette méthode est utilisée notamment pour déterminer la distance à un objet au moyen d'un laser à
impulsions. A la FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

3 différence du radar basé sur un principe similaire, le capteur LiDAR utilise de la lumière visible ou infrarouge au lieu d'ondes radio.
Dans le domaine des éoliennes, le capteur LiDAR est annoncé comme étant un capteur indispensable au bon fonctionnement des grandes éoliennes, tout particulièrement alors que leur taille et leur puissance augmentent (aujourd'hui, 8 MW, bientôt 15 MW en offshore). Ce capteur permet la mesure à distance du vent, permettant dans un premier temps de calibrer les éoliennes pour qu'elles puissent fournir une puissance maximum (optimisation de la courbe de puissance). Pour cette étape de calibration, le capteur peut être positionné au sol et orienté
verticalement (profiler), ce qui permet de mesurer la vitesse de vent et sa direction, ainsi que le gradient de vent selon les altitudes. Cette application est tout particulièrement critique puisqu'elle permet de connaître la ressource productrice d'énergie. Ceci est important pour les projets éoliens, puisque cela conditionne la fiabilité financière du projet.
Une seconde application est le placement de ce capteur sur la nacelle de l'éolienne, pour mesurer le champ de vent en amont de l'éolienne en étant orienté quasiment horizontalement.
A priori, la mesure du champ de vent en amont de l'éolienne permet de connaître à l'avance la turbulence que va rencontrer l'éolienne quelques instants plus tard.
Toutefois, les techniques actuelles de contrôle et de surveillance d'une éolienne ne permettent pas de prendre en compte une mesure réalisée par un capteur LiDAR en estimant précisément la vitesse moyenne du vent, c'est-à-dire dans le plan du rotor. Une telle application est décrite notamment dans la demande de brevet FR 3013777 (US 2015145253).
En outre, une spécificité de l'utilisation du capteur LiDAR est que les distances des plans de mesure par rapport au plan du rotor de l'éolienne peuvent être imposées par l'utilisateur du LiDAR, peuvent être différentes d'un capteur LiDAR à l'autre, et peuvent être inconnues. Dans ce cas, il n'est pas possible d'utiliser des procédés de détermination de la vitesse du vent tels que décrits dans les demandes de brevet FR3068139 (US 2020/0124026), FR3088971 (US
2020/0166650), qui nécessitent d'imposer la distance des plans de mesure par rapport au plan du rotor de l'éolienne.
Lorsque l'éolienne est flottante, l'éolienne est soumise aux mouvements de la houle et/ou à la force du vent, qui peuvent entraîner des mouvements de translation et/ou de rotation de l'éolienne flottante. Ces mouvements génèrent un déplacement dynamique du capteur LiDAR
par rapport à un référentiel fixe (par exemple le référentiel terrestre). Ce déplacement du capteur LiDAR perturbe l'analyse des mesures du capteur LiDAR, en effet, les faisceaux du capteur LiDAR n'ont plus constamment la même origine, ni la même orientation dans le référentiel fixe, ce qui modifie également en continu la position des points de mesure. Cette modification de la position des points de mesure est d'autant plus importante que le plan de FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

4 mesure est éloigné de l'éolienne. Par exemple, pour un point de mesure appartenant à un plan de mesure à 400 m du capteur LiDAR, le décalage du point de mesure dans le temps entre deux positions extrêmes peut être d'environ 40m. De plus, en raison de la fréquence de la houle et des modifications du vent, les mouvements restent variables dans le temps, ce qui génère une variation de la position du point de mesure dans le temps. Par conséquent, pour cette situation, la détermination de la vitesse du vent peut être erronée lorsque la houle est importante et/ou lorsque la sollicitation du vent est importante.
Les figures 1 et 2 illustrent schématiquement et de manière non limitative, cette problématique.
La figure 1 illustre une éolienne flottante en position verticale, et la figure 2 illustre une éolienne flottante ayant subi un mouvement lorsqu'il y a des sollicitations de vent et/ou de houle. Sur ces figures, le niveau de la mer est noté MSL. L'éolienne flottante 1 comprend une nacelle 3, des pales (non représentées), un mat 4 et un flotteur 8. Le point 0 correspond à un point fixe de référence associé au repère terrestre ou inertiel. Typiquement, le point 0 peut être un point du support flottant au niveau de la mer. Le repère RO est un repère orthonormé
direct fixe qui a pour origine 0, son axe x pointe horizontalement suivant l'orientation de la nacelle, son axe z est vertical ascendant et son axe y est disposé de telle sorte à compléter la base orthonormée, la grille Rep est associée à ce repère fixe. Le point N désigne un point géométrique situé dans la nacelle. Le point L désigne l'origine des faisceaux du capteur LiDAR
2. Le segment de droite b représente un faisceau de mesure du capteur LiDAR.
Le point P
désigne un point géométrique de mesure du faisceau b du capteur LiDAR 2. Les autres points de mesure du lidar peuvent être déduits de manière similaire en étant placé
sur des faisceaux de mesure. Le point Nf est le point lié au repère RO coïncidant avec le point N lorsque l'ensemble éolienne et flotteur est au repos (position verticale de la figure 1). Le repère Rb est un repère variable, qui a pour origine le point N et dont l'orientation des axes est identique à
ceux de RO lorsque l'ensemble éolienne et flotteur est au repos. On remarque que, dans le repère fixe RO et la grille Rep associée, l'inclinaison du faisceau de mesure b et la position du point de mesure P varient fortement entre les figures 1 et 2.
Les éoliennes terrestres (dites onshore ) ou les éoliennes posées en mer, sont soumises également à des mouvements qui pénalisent la mesure du capteur LiDAR.
Résumé de l'invention L'invention a pour but de déterminer au moins une caractéristique de la vitesse du vent, de manière précise, même pour des mesures perturbées par des mouvements de l'éolienne, de préférence d'une éolienne flottante, pouvant être dues à des sollicitations de la houle ou vent.
Pour cela, la présente invention concerne un procédé qui met en uvre des mesures d'un FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

5 capteur LiDAR, et des mesures d'au moins un capteur de mouvement, ainsi qu'un modèle de la mesure LiDAR et un modèle du vent. Ensuite, le procédé met en oeuvre un filtre de Kalman adaptatif informatif pour déterminer la vitesse de vent en certains points d'estimation. On peut en déduire alors éventuellement au moins une caractéristique de la vitesse du vent, par exemple dans le plan du rotor. Les mesures du mouvement permettent de prendre en compte les sollicitations de l'éolienne, en particulier lorsque l'éolienne est flottante. De plus, l'association de ces mesures avec le modèle du vent qui prend en compte la cohérence spatiale et la cohérence temporelle et avec le filtre de Kalman adaptatif informatif permet de tenir compte des mouvements dynamiques de l'éolienne pour la détermination de la vitesse du vent.
L'invention concerne un procédé de détermination de la vitesse du vent au moyen d'un capteur LiDAR monté sur une éolienne, de préférence une éolienne flottante, et au moyen d'au moins un capteur de mouvement monté sur ladite éolienne. Pour ce procédé, on met en oeuvre les étapes suivantes :
a. On construit un modèle desdites mesures LiDAR;
b. On construit un modèle du vent en prenant en compte la cohérence spatiale et la cohérence temporelle de la vitesse du vent ;
c. On mesure au moyen dudit capteur LiDAR le vent en au moins un plan de mesure distant de ladite éolienne ;
d. On mesure au moyen dudit au moins un capteur de mouvement le mouvement de la nacelle de ladite éolienne dans un repère fixe ; et e. On détermine la vitesse du vent en différents points d'estimation au moyen d'un filtre de Kalman adaptatif informatif qui met en oeuvre ledit modèle desdites mesures LiDAR construit à l'étape a., ledit modèle de vent construit à l'étape b., lesdites mesures dudit capteur LiDAR obtenues à l'étape c. et lesdites mesures dudit au moins un capteur de mouvement obtenues à l'étape d., lesdits points d'estimation étant dans ledit repère fixe.
Selon un mode de réalisation, ledit au moins un capteur de mouvement comprend une centrale inertielle, ladite centrale inertielle comprenant de préférence au moins un accéléromètre et au moins un gyroscope.
Conformément à une mise en oeuvre, ledit modèle desdites mesures LiDAR s'écrit :
avec m la mesure, x la direction longitudinale, j un faisceau de mesure dudit capteur LiDAR, mi, la mesure sur le faisceau de FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

6 mesure j à la distance x, k le temps discret, v la vitesse du vent, vi,x la composante longitudinale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, vi,, la composante transversale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, vi,, la composante verticale de la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, ai, 4, c; des coefficients de mesure pour le faisceau de mesure j.
Selon un aspect, cohérence spatiale dudit modèle de vent est fonction d'une cohérence transversale, d'une cohérence verticale, et d'une cohérence longitudinale.
Selon une caractéristique, ladite cohérence temporelle dudit modèle de vent s'écrit :
avec k le temps discret, w un vecteur qui comporte d'abord les composantes longitudinales de la vitesse du vent en n points d'estimation prédéfinis, et les composantes transversales de la vitesse du vent pour lesdits n points d'estimation prédéfinis, As est une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenue par un spectre de Kaimal.
Conformément à un mode de réalisation, on applique ledit filtre de Kalman adaptatif informatif aux équations suivantes et = WE,y1 (k) ¨
ft(1'.,..,..2(e),y - 1/2) - x2, vi, y2, ;:-.1, -.%2 = 1;), , a 1..)%
¨ W ( x,22 '221) ' Ev (X) . -r' , Yi, Y21 Zi = -:.:21 Nr : Vz. ,õ (k) ¨ f : r õ(k) , x 1 ¨ ;r2) ,-- f: 1 (xi, x2 . yi., y2, z1, z2, k),

7 =
ne(k) =-- ajtvi,,i.(k) +ui bjlyi., /c) , . r ;,z(U i 4- En. (k) avec k le temps discret, y la vitesse du vent, x la composante longitudinale, yi et y2 deux positions transversales ayant les mêmes valeurs longitudinale et verticale, xi, x2 deux positions longitudinales ayant les mêmes valeurs transversale et verticale, z1, z2 deux positions verticales ayant les mêmes valeurs longitudinale et transversale, vx,y, la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position 1, . v ,. v x,y2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position y2, ft une fonction prédéfinie, vx,,i la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position xi, vx,x2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position x2, fi une fonction prédéfinie, vx,71 la composante longitudinale de la vitesse du vent à
la position zi, vx,z2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position z2, a le coefficient de la loi de puissance, j un faisceau de mesure dudit capteur LiDAR, mi,x la mesure sur le faisceau de mesure j à la distance x, vi,x la composante longitudinale la vitesse du vent FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

pour le faisceau de mesure j, vi,y la composante transversale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, v,,z la composante verticale de la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, ai, bi, c, des coefficients de mesure pour le faisceau de mesure j, n le bruit de l'équation d'état, gt le bruit transversal, c,, le bruit vertical, el le bruit longitudinal, cm le bruit de mesure, As est une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenu par un spectre de Kaimal.
Selon une mise en oeuvre, on détermine ladite vitesse de vent en différents points en mettant en oeuvre les équations suivantes :
f Ar = 0 ¨ _ 1 ,..(' ' /,' ¨ 1 1 --- . , 7, /: ¨ p =
T /. _ 1 ________________________________________________ - 1 :, 1.. ¨ I=i'y ¨ I 'j ,.
f,i:_õ,. i;,= :/,, :, = .._:, k : .'"'''' (/: l.' ) - h 1 i, /. - H - (ii)( ' ' - ,.. .
, et . ( i: ! i-,7 ) ¨ .', i,- J, = ¨ i .,. ( ,/, ! /, = ', avec k le temps discret, s le vecteur d'état d'information dudit filtre de Kalman adaptatif-informatif, S la matrice d'information dudit filtre de Kalman - ., .. adaptatif-informatif, 1) l'estimation de s(k) étant donné les mesures à partir du temps ¨r k-1, l'estimation de s(k) étant donné les mesure à partir du temps k, la matrice d'information de s(k) étant donné les mesures du temps k-1, .L est la matrice d'information de s(k) étant donné les mesures du temps k, A, une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenu par le spectre de Kaimal, Q et R les matrices de covariance de bruits c(k) et ri(k), Ca est obtenu en linéarisant les équations de sortie autour de , y(k) comprend les mesures dudit capteur LiDAR.
Selon un mode de réalisation, le procédé comprend une étape supplémentaire dans lequel on détermine au moins une caractéristique de ladite vitesse du vent, de préférence une FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

8 caractéristique de la vitesse du vent dans un plan vertical, en particulier dans le plan vertical du rotor de ladite éolienne.
De plus, l'invention concerne un procédé de contrôle d'une éolienne, de préférence une éolienne flottante. Pour ce procédé, on met en oeuvre les étapes suivantes :
a. on détermine au moins une caractéristique de ladite vitesse du vent au moyen du procédé selon l'une des caractéristiques précédentes ;
b. on contrôle ladite éolienne en fonction de l'au moins une caractéristique de ladite vitesse du vent.
L'invention concerne également un produit programme d'ordinateur qui comprend des instructions de code agencés pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé
selon l'une des caractéristiques précédentes, lorsque le programme est exécuté sur une unité
de contrôle et/ou de diagnostic de ladite éolienne, de préférence ladite éolienne flottante.
L'invention concerne aussi un capteur LiDAR qui comprend une unité de traitement mettant en uvre un procédé selon l'une des caractéristiques précédentes.
En outre, l'invention concerne une éolienne, de préférence une éolienne flottante, qui comporte un capteur LiDAR selon une des caractéristiques précédentes, ledit capteur LiDAR
étant de préférence placé sur la nacelle de ladite éolienne ou dans le nez de l'éolienne.
D'autres caractéristiques et avantages du procédé et du système selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisation, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après.
Liste des figures La figure 1, déjà décrite, illustre une éolienne flottante en position verticale.
La figure 2, déjà décrite, illustre une éolienne flottante en position modifiée à la suite d'une sollicitation (par exemple houle).
La figure 3 illustre les étapes du procédé de détermination de la vitesse moyenne du vent selon un mode de réalisation de l'invention.
La figure 4 illustre une éolienne flottante équipée d'un capteur LiDAR selon un mode de réalisation de l'invention.
La figure 5 illustre pour un exemple comparatif des courbes de la vitesse moyenne du vent, respectivement au moyen d'un procédé selon l'art antérieur, pour un plan de mesure à 50 m FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

9 de l'éolienne, pour un plan de mesure à 400 m de l'éolienne et au moyen du procédé selon un mode de réalisation de l'invention.
Description des modes de réalisation La présente invention concerne un procédé de détermination de la vitesse moyenne du vent pour différents points d'estimation, au moyen d'un capteur LiDAR agencé sur une éolienne, de préférence sur une éolienne flottante.
Dans la suite de la description, le mode de réalisation préféré mettant en uvre une éolienne flottante est décrit, car ce type d'éolienne est soumis à des mouvements plus importants.
Toutefois, l'invention peut s'appliquer également à une éolienne terrestre (µÇ
onshore ,) ou une éolienne posée en mer.
Selon l'invention, le capteur LiDAR permet de mesurer la vitesse du vent sur au moins un plan de mesure en amont de l'éolienne. Il existe plusieurs types de capteur LiDAR, par exemple les capteurs LiDAR scannés, LiDAR continus ou LiDAR pulsés. Dans le cadre de l'invention, on utilise de préférence un LiDAR pulsé. Cependant, les autres technologies de LiDAR peuvent être utilisées tout en restant dans le cadre de l'invention.
Le capteur LiDAR permet une mesure rapide. Par conséquent, l'utilisation d'un tel capteur, permet une détermination rapide en continu de la vitesse du vent. Par exemple, le taux d'échantillonnage du capteur LiDAR peut être compris entre 1 et 5 Hz (voire plus dans le futur), et peut valoir 4 Hz. De plus, le capteur LiDAR permet d'obtenir des informations relatives au vent en amont de l'éolienne, ces informations sont liées au vent qui va arriver sur l'éolienne.
Par conséquent, le capteur LiDAR peut être utilisé pour la prédiction de la vitesse du vent dans le plan du rotor de l'éolienne.
La figure 4 représente, de manière schématique et non limitative, une éolienne 1 à axe horizontal équipée d'un capteur LiDAR 2 pour le procédé selon un mode de réalisation de l'invention. Le capteur LiDAR 2 est utilisé pour mesurer la vitesse du vent à
une distance donnée sur une pluralité de plans de mesure PM (seulement deux plans de mesure sont représentés). La connaissance en avance de la mesure de vent permet a priori de donner beaucoup d'informations. Sur cette figure, sont représentés également les axes x, y et z. Le point de référence de ce repère est le centre du rotor. La direction x est la direction longitudinale, correspondant à la direction de l'axe du rotor, en amont de l'éolienne, cette direction correspond aussi à la direction de mesure du capteur LiDAR 2. La direction y, perpendiculaire à la direction x, est la direction latérale ou transversale située dans un plan horizontal (les directions x, y forment un plan horizontal). La direction z est la direction verticale FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

10 (correspondant sensiblement à la direction du mât 4) dirigée vers le haut, l'axe z est perpendiculaire aux axes x et y. Le plan du rotor est indiqué par le rectangle en traits pointillés PR, il est défini par les directions y, z pour une valeur de x nul. Les plans de mesure PM sont des plans formés par les directions y, z à une distance du plan du rotor PR
(pour une valeur de x non nulle). Les plans de mesure PM sont parallèles au plan du rotor PR.
Classiquement, une éolienne flottante 1 permet de transformer l'énergie cinétique du vent en énergie électrique ou mécanique. Pour la conversion du vent en énergie électrique, elle se compose des éléments suivants :
- un mât 4 permettant de placer un rotor (non représenté) à une hauteur suffisante pour permettre son mouvement (nécessaire pour les éoliennes à axe horizontal) ou de placer ce rotor à une hauteur lui permettant d'être entraîné par un vent plus fort et régulier qu'au niveau de la surface d'eau 6 (par exemple au niveau de la mer).
Le mât 4 abrite éventuellement une partie des composants électriques et électroniques (modulateur, commande, multiplicateur, générateur, ...), le mât 4 repose sur un support flottant 8 qui assure la flottaison de l'éolienne flottante, un tel support flottant 8 peut être relié au fond de l'eau par des lignes d'ancrage ;
- une nacelle 3 montée au sommet du mât 4, abritant des composants mécaniques, pneumatiques, certains composants électriques et électroniques (non représentés, par exemple modulateur, commande, multiplicateur, générateur, ...), nécessaires au fonctionnement de la machine. La nacelle 3 peut tourner pour orienter la machine dans la bonne direction ;
- le rotor, fixé à la nacelle, comprenant plusieurs pales 7 (en général trois) et le nez de l'éolienne. Le rotor est entraîné par l'énergie du vent, il est relié par un arbre mécanique directement ou indirectement (via un système de boîte de vitesse et d'arbre mécanique) à une machine électrique (générateur électrique...) (non représentés) qui convertit l'énergie recueillie en énergie électrique. Le rotor est potentiellement doté de systèmes de contrôle tels que des pales à angle variable ou des freins aérodynamiques - éventuellement une transmission, composée de deux axes (arbre mécanique du rotor et arbre mécanique de la machine électrique) reliés par une transmission (boîte de vitesse) (non représentés).
Comme visible à la figure 4, qui est un exemple de réalisation d'un capteur LiDAR pulsé, le capteur LiDAR 2 utilisé comporte quatre faisceaux ou axes de mesures (b1, b2, b3, b4). De manière non limitative, le procédé selon l'invention fonctionne également avec un capteur LiDAR comportant un nombre quelconque de faisceaux. Le capteur LiDAR réalise une mesure FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

11 ponctuelle en chaque point d'intersection d'un plan de mesure PM et d'un faisceau (b1, b2, b3, b4). Ces points de mesure sont représentés par des cercles noirs sur la figure 4, pour le premier plan de mesure PM, les points de mesure sur notés PT1, PT2, PT3 et PT4. Le traitement des mesures en ces points de mesure permet de déterminer la vitesse du vent dans les plans de mesure PM.
De préférence, le capteur LIDAR 2 peut être monté sur la nacelle 3 de l'éolienne flottante 1 ou dans le nez de l'éolienne flottante 1 (c'est à l'extrémité avant de la nacelle dans la direction du vent).
Selon l'invention, l'éolienne, de préférence l'éolienne flottante, est également équipée d'au moins un capteur de mouvement, afin de mesurer les variations de position de l'éolienne en fonction du temps. Un tel capteur de mouvement peut déterminer une translation et/ou une rotation d'au moins une partie de l'éolienne. De préférence, au moins un des capteurs de mouvement peut comprendre un accéléromètre, un gyroscope, un inclinomètre, une centrale inertielle, par exemple un capteur de type MRU (de l'anglais Motion Reference Unit pouvant être traduit par unité de référence de mouvement) qui peut comprendre un capteur unidirectionnel ou multidirectionnel, ou tout capteur de mouvement analogue.
Par exemple, une centrale inertielle peut comprendre six capteurs : trois gyromètres mesurant les composantes du vecteur de vitesse angulaire, et trois accéléromètres mesurant les composantes du vecteur force spécifique (qui peut se définir comme la somme des forces extérieures autres que gravitationnelles divisée par la masse). Une telle centrale inertielle peut comporter également un calculateur qui détermine, en temps réel, à partir des mesures des capteurs, les angles d'attitude, le vecteur vitesse, la position. Une telle centrale inertielle peut être du type IMU (de l'anglais Inertiel Measurement Unit pouvant être traduit par unité de mesure inertielle), du type I RS (de l'anglais Inertial Reference System pouvant être traduit par système de référence inertielle), ou du type INS (de l'anglais Inertial Navigation System pouvant être traduit par système de navigation inertiel). On peut noter que, généralement, une centrale inertielle IMU ne comprend pas de calculateur.
De préférence, le ou au moins un des capteurs de mouvement peut être agencé
dans la nacelle de l'éolienne. En effet, la nacelle de l'éolienne est soumise à des mouvements d'amplitude importante. En variante ou cumulativement, au moins un des capteurs de mouvement peut être agencé dans le mât de l'éolienne et/ou dans le rotor de l'éolienne et/ou sur le support flottant.

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12 Selon l'invention, le procédé de détermination de la vitesse moyenne du vent comporte les étapes suivantes :
1) Construction d'un modèle des mesures du capteur LiDAR
2) Construction d'un modèle du vent 3) Mesure du vent 4) Mesure du mouvement de l'éolienne 5) Détermination de la vitesse du vent 6) Détermination d'au moins une caractéristique de la vitesse du vent (étape facultative) Les étapes 3) à 6) peuvent être réalisées en temps réel ou, alternativement les étapes 5) et 6) peuvent être réalisées hors ligne après les étapes de mesure 3) et 4). Les étapes 1) et 2) peuvent être réalisées hors ligne et préalablement aux étapes 3) à 6), et peuvent être réalisées dans cet ordre, dans l'ordre inverse ou simultanément. De plus, les étapes 3) et 4) sont de préférence simultanées. Toutes les étapes seront détaillées dans la suite de la description.
La figure 3 illustre, schématiquement et de manière non limitative, les étapes du procédé selon un mode de réalisation de l'invention. Le procédé permet de déterminer la vitesse moyenne du vent dans un plan vertical au moyen d'un capteur LiDAR placé sur une éolienne. Dans un premier temps, on peut construire hors ligne un modèle du vent MOD V, et un modèle des mesures MOD M. Puis, dans un deuxième temps, on mesure LID le vent au moyen du capteur LiDAR, et on mesure CAM le mouvement de l'éolienne au moyen d'au moins un capteur de mouvement. Ensuite, on détermine la vitesse du vent v en différents points au moyen d'un filtre de Kalman adaptatif informatif KAL, qui utilise le modèle du vent MOD
V, le modèle des mesures MOD M et les mesures LID et CAM. Enfin, le cas échéant, on peut déterminer au moins une caractéristique du vent CAR à partir de la vitesse du vent v en différents points.
1) Construction d'un modèle des mesures du capteur LiDAR
Lors de cette étape, on construit un modèle des mesures du capteur LiDAR. Il s'agit d'un modèle qui relie les composantes de la vitesse du vent au signal de mesure issu du capteur LiDAR.
Selon un mode de réalisation de l'invention, le modèle des mesures du capteur LiDAR peut s'écrire : avec m la mesure, x la direction FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

13 longitudinale, j un faisceau de mesure dudit capteur LiDAR, mi,. la mesure sur le faisceau de mesure j à la distance x, k le temps discret, v la vitesse du vent, v,,õ la composante longitudinale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, v,,y la composante transversale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, v,,, la composante verticale de la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, a, b], c, des coefficients de mesure pour le faisceau de mesure j. Les coefficients de mesure ai, bi, c, ne dépendent que des angles de faisceau du capteur LiDAR et des angles d'orientation de l'éolienne et ne sont pas fonction des distances de mesure. Ces coefficients de mesure q, bi, c, peuvent être des données définies par le fabriquant du capteur de LiDAR, ou obtenues expérimentalement et corrigées avec les angles d'orientation de l'éolienne.
En variante, le procédé peut mettre en oeuvre d'autres modèles des mesures du capteur LiDAR.
2) Construction d'un modèle du vent Lors de cette étape, on construit un modèle du vent. Le modèle du vent prend en compte la cohérence spatiale et la cohérence temporelle pour définir la vitesse du vent et ses composantes en tout point de l'espace en fonction de différents paramètres, notamment en fonction du temps, de la position dans l'espace (donc en fonction des coordonnées du point considéré dans le repère (x, y, z)). En d'autres termes, on construit un modèle du vent qui respecte les contraintes de cohérence spatiale et les contraintes de cohérence temporelle.
Grâce à ces cohérences spatiale et temporelle, le modèle du vent est représentatif du vent, permet une détermination précise de la vitesse du vent en tout point, et permet de pouvoir prendre en compte le déplacement des points de mesure en raison de la houle et/ou du vent.
Conformément à une mise en oeuvre de l'invention, le modèle du vent peut déterminer les composantes longitudinale et transversale de la vitesse du vent.
Alternativement, le modèle du vent peut déterminer les trois composantes de la vitesse du vent.
Selon un mode de réalisation de l'invention, la cohérence spatiale mise en oeuvre dans le modèle du vent peut être fonction d'une cohérence transversale, d'une cohérence longitudinale et d'une cohérence verticale. Ainsi, on améliore la représentativité du modèle du vent.
Pour ce mode de réalisation, on peut écrire la cohérence transversale au moyen de l'équation suivante : avec x la composante longitudinale, y, et y2 deux FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

14 positions transversales ayant les mêmes valeurs longitudinale (x1=x2=x) et verticale (z1=z2=z), vx,yi la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position 1, v v , _ x,y2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position y2, ft une fonction prédéfinie connue. Ainsi, la composante longitudinale de la vitesse du vent au point y, dépend de la composante longitudinale de la vitesse du vent au point y2 et de la distance entre les points y, et y2. Selon un exemple de réalisation, la fonction prédéfinie ft peut être une fonction exponentielle.
Pour ce mode de réalisation, on peut écrire la cohérence verticale au moyen de l'équation 1. --\
suivante :
avec x la composante longitudinale, zi et z2 deux positions verticales ayant les mêmes valeurs longitudinale (xi=x2=x) et transversale (yi=y2=y), vx,zi la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position zi, vx,z2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position z2, a le coefficient de la loi de puissance. Pour cette équation, le référentiel de la hauteur z est défini par rapport au niveau moyen de la mer (et non au niveau du capteur LiDAR). Ainsi, la composante longitudinale de la vitesse du vent au point zi dépend de la composante longitudinale de la vitesse du vent au point z2 et du rapport entre les hauteurs des points zi et z2. Le coefficient a de la loi de puissance peut être choisi comme constant, ou peut être estimé en utilisant des mesures du capteur LiDAR, par exemple selon le procédé décrit dans la demande de brevet FR 3097644.
Pour ce mode de réalisation, on peut écrire la cohérence longitudinale au moyen de l'équation suivante :
avec x la composante longitudinale, xi et x2 deux positions longitudinales ayant les mêmes valeurs transversale (y1=y2=y) et verticale (zi=z2=z), vx,x, la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position xi, vx,x2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position x2, fi une fonction prédéfinie connue. Ainsi, la composante longitudinale de la vitesse du vent au point xi dépend de la composante longitudinale de la vitesse du vent au point x2 et de la distance entre les points xi et x2. Selon un exemple de réalisation, la fonction prédéfinie fi peut être une fonction exponentielle.
Par la cohérence temporelle, on entend la variation des composantes de la vitesse du vent dans le temps en une même position, c'est-à-dire pour les mêmes valeurs x, y et z. En d'autres termes, la cohérence temporelle peut être formulée comme une relation entre les composantes de la vitesse du vent entre deux pas de temps discrets consécutifs, notés k et k-1.

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15 Conformément à une mise en oeuvre de l'invention, l'une des cohérences temporelles bien connues est obtenue en mettant en oeuvre le spectre de Kaimal qui peut se définir par:
ILL
t avec f la fréquence en Hertz, t représente la composante de la vitesse du vent (t peut donc correspondre à x, y ou z), St est le spectre de Kaimal de la composante t de la vitesse vent, U est la vitesse moyenne du vent à la hauteur du rotor de l'éolienne, LI est le paramètre d'échelle intégrale de la composante t de la vitesse du vent et at est la variance déterminée par l'intensité de la turbulence du vent. En effet, le spectre de Kaimal permet de déterminer une fonction de transfert discrète qui peut relier une valeur de vent à l'instant k à une valeur de vent à l'instant k-1.
Pour le mode de réalisation pour lequel on détermine uniquement les composantes longitudinales et transversales de la vitesse du vent, on peut poser w un vecteur de dimensions 2n, qui peut comprendre d'abord les composantes longitudinales de la vitesse du vent pour les n points considérés, et ensuite, les composantes transversales de la vitesse du vent pour les n points considérés, ou inversement (l'ordre des composantes n'a pas importance). Pour illustrer ce vecteur w dans un cas simple, si on considère un premier point ayant des composantes longitudinale et transversale de la vitesse du vent vxt, vyt, et un deuxième point ayant les composantes longitudinale et transversale de la vitesse du vent vx2, vy2, le vecteur co peut s'écrire par exemple :
(vx1 vx2 vY1 vY2)T
Au moyen de cette notation, et en notant que le spectre de Kaimal est la transformée de Fourier de la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent, on peut écrire l'équation suivante ¨
pour la cohérence temporelle :
avec A, une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenue par un spectre de Kaimal. La matrice As peut être obtenue à partir de la formule du spectre de Kaimal telle que définie ci-dessus.
Ainsi, cette équation donne le lien entre la vitesse du vent w à l'instant k et la vitesse du vent w à l'instant k-1.
Alternativement, pour la cohérence temporelle, on peut mettre en uvre le spectre de Von Karman ou toute représentation analogue.
3) Mesure de la vitesse du vent FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

16 Lors de cette étape, on mesure, en continu, le vent en au moins un plan de mesure distant de l'éolienne au moyen du capteur LiDAR. Cette mesure correspond au signal reçu par le capteur LiDAR en réponse au signal émis par le capteur LiDAR. En effet, par interférométrie et effet Doppler, une partie de signal Laser émis par le capteur LiDAR est réfléchie par les molécules d'air aux points de mesure et également par les aérosols (poussières et microparticules en suspension).
Conformément à une mise en oeuvre de réalisation de l'invention, les plans de mesure peuvent être éloignés d'une distance longitudinale (selon l'axe x de la figure 2) comprise préférentiellement entre 50 et 400 m du plan du rotor, voire plus. Ainsi, il est possible de déterminer l'évolution de la vitesse du vent sur une longue distance en amont de l'éolienne, ce qui permet également d'augmenter la précision de la détermination de la vitesse moyenne du vent.
Selon un mode de réalisation de l'invention, on peut réaliser la mesure de la vitesse du vent en plusieurs plans de mesure (dont les distances de mesures ne sont pas imposées par le procédé selon l'invention) pour faciliter la détermination de la vitesse du vent, ce qui permet à
l'utilisateur du capteur LiDAR de paramétrer librement le capteur LiDAR.
Selon un aspect de l'invention, on peut réaliser la mesure au moyen d'au moins deux faisceaux de mesure du capteur LiDAR, de manière à améliorer la précision de la mesure.
Pour le mode de réalisation mettant en oeuvre un LiDAR pulsé, les mesures sont obtenues successivement aux points de mesure illustrés en figure 2, en commençant par le faisceau b1, puis le faisceau b2, ... jusqu'au faisceau b4. Une caractéristique intéressante de ce système est qu'il permet de mesurer la projection de la vitesse du vent à plusieurs distances, simultanément, pour un faisceau donné. Il est ainsi possible d'obtenir, par exemple, 10 distances successives entre 50 m et 400 m, à un taux d'échantillonnage du capteur LiDAR. A
chaque temps d'échantillonnage, les seules mesures du faisceau courant sélectionné sont rafraîchies.
4) Mesure du mouvement de l'éolienne Lors de cette étape, on mesure en continu un mouvement de l'éolienne au moyen de l'au moins un capteur du mouvement.
Pour le mode de réalisation pour lequel l'au moins un capteur de mouvement est agencé dans la nacelle de l'éolienne, l'au moins un capteur de mouvement peut déterminer :

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17 - Des mesures de position de cavalement, et/ou d'embardée et/ou de pilonnement, et/ou - Des mesures angulaires de tangage, et/ou de roulis et/ou de lacet.
De préférence, l'au moins un capteur de mouvement peut déterminer toutes ces mesures.
Selon la paramétrisation des figures 1 et 2, si on considère un capteur de mouvement agencé
dans la nacelle au point N, le capteur de mouvement peut permettre de mesurer notamment :
- Le vecteur NfN, au moyen des mesures de position, - La matrice de rotation qui relie le repère Rb à RO, au moyen des mesures angulaires.
En utilisant ces mesures, on peut déduire géométriquement la position du P
dans le repère RO.
En variante, d'autres mesures analogues peuvent être mises en oeuvre.
Avantageusement, on peut inclure les angles de montage des différents capteurs (LiDAR et capteur de mouvement) dans la paramétrisation géométrique permettant de déterminer notamment la position du point de mesure.
Alternativement, on peut avantageusement définir un point 0' comme un point mobile dans le repère RO, de telle sorte qu'il soit situé au niveau de la mer, à l'aplomb d'un élément fixé à la nacelle, typiquement le capteur LiDAR, le capteur de mouvement de l'éolienne, ou le nez de l'éolienne (élément de jonction des pales, correspondant au centre du plan du rotor). En procédant de la sorte, la position du point P suivant l'axe x est relative à
la position à cet élément et peut permettre de construire une grille d'évaluation du champ de vent qui suit les mouvements de translation de cet élément suivant l'axe x. Ainsi, on peut par exemple obtenir une grille positionnée relativement au nez de l'éolienne suivant l'axe x. Ceci permet d'obtenir plus directement la distance suivant l'axe x entre un point de la grille où
est estimé le vent et l'élément en question.
5) Détermination de la vitesse du vent Lors de cette étape, on détermine la vitesse du vent en différents points de l'espace en amont de l'éolienne, au moyen d'un filtre de Kalman adaptatif informatif, qui met en oeuvre le modèle de vent construit à l'étape 2, le modèle des mesures du capteur LiDAR
construit à l'étape 1 et les mesures réalisées aux étapes 3 et 4. Les différents points de détermination de la vitesse FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

18 du vent sont des points d'estimation prédéfinis. L'application du filtre de Kalman permet d'obtenir un observateur d'état. Le caractère adaptatif du filtre de Kalman permet une adaptation de la matrice de covariance du bruit en fonction de la vitesse du vent et de la localisation des points de mesure du capteur LiDAR. Ainsi, le filtre est performant sur une large gamme de vitesse du vent et indépendamment de la localisation des points de mesure du capteur LiDAR. En outre, le filtre de Kalman adaptatif est robuste vis-à-vis des variations de la vitesse du vent et des mouvements du capteur LiDAR par rapport à un repère fixe. Le filtre de Kalman informatif est présenté dans le livre de Dan Simon Simon,D 2006 Optimal state estimation Kalman Hinfy and nonlinear approaches . Un filtre de Kalman adaptatif informatif utilise la matrice d'information S, qui est l'inverse de la matrice de covariance, et le vecteur d'état d'information s qui est connecté à l'état w via la matrice d'information S. En d'autres termes, on peut écrire l'équation suivante :
= S-1Ss où Co est l'estimation de co et S' est l'estimation de s.
Un tel filtre de Kalman adaptatif informatif permet de résoudre le problème de manière simplifiée et rapide, permettant si besoin une application en temps réel du procédé selon l'invention (une telle application en temps réel ne serait pas possible avec un filtre de Kalman adaptatif classique : en effet une caractéristique particulière du problème d'estimation est que le nombre d'états est beaucoup plus petit que le nombre d'équations de sortie.
Par conséquent, le problème d'estimation de w(k) devient le problème d'estimation d'état. Par conséquent, l'estimation de w(k) à l'aide du filtre de Kalman peut prendre beaucoup plus de temps que ce qui est possible pour une application en temps réel, ou pour une analyse postérieure. Par exemple, le filtre Kalman peut prendre plusieurs jours pour une heure de données mesurées par le capteur LiDAR et par l'au moins un capteur de mouvement).
On rappelle qu'un observateur d'état, ou un estimateur d'état, est, en automatique et en théorie des systèmes, une extension d'un modèle représenté sous forme de représentation d'état.
Lorsque l'état du système n'est pas mesurable, on construit un observateur qui permet de reconstruire l'état à partir d'un modèle.
Pour un mode de réalisation mettant en oeuvre les équations illustrées à
l'étape 2, on peut écrire le modèle d'état suivant, avec l'équation d'état :
et les FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

19 PCT/EP2022/072192 équations de sortie :
I Vix rit VO ¨ ft (zux,y2 fire::.. y [ - 12) -, u z, -u2 (- ,., L-) fi (,;., , 2 ( 1C) 7 'e 1 ....oe x2 ) = E/ (X11 S? = yi, y2, zi 1 22 - k), "2:i. 17 (k) ' ' 'J. wj(.1'. ) f 1).i "' j, y ( L') ' `,. ' ' i,.:(7. +
el/1(k) Avec ri le bruit de l'équation d'état, fi le bruit transversal, Ev le bruit vertical, fi le bruit longitudinal, c,,, le bruit de mesure.
Ainsi, le problème d'estimation du vecteur w(k) devient un problème d'estimation d'état, qui ne nécessite pas d'imposer la position des plans de mesure du capteur LiDAR. Une façon d'estimer le vecteur d'état inconnu w(k), qui peut prendre en compte les informations sur les bruits n(k) et c(k), est d'appliquer l'algorithme du filtre de Kalman adaptatif informatif, avec la (et notation suivante : E = EEvi . En effet, le filtre de Kalman adaptatif informatif apporte la Em solution du problème d'optimisation avec r _ , i 1 , où Po, Q et R sont des matrices de réglage de dimensions appropriées, (7)(0) est la valeur moyenne de l'état initial w(0).
Afin de résoudre ce problème d'optimisation au moyen du filtre de Kalman adaptatif informatif, on peut poser les hypothèses suivantes, notamment pour une interprétation mathématique de Po, Q et R:
= s(0) est un vecteur aléatoire non corrélé aux bruits ri(k) et e(k) = s(0) a une moyenne connue g(0) avec Po comme matrice de covariance, c'est-à-dire , _ = ri(k) et E(k) sont des processus de bruit blanc non corrélés à moyenne nulle avec des matrices de covariance Q et R, respectivement, c'est-à-dire :
(Q si k = j E[71(1c)17U)71= t0 si k # j FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

20 Ere(k)Eur.i tO si k j Ere(k)g(j)1 = 0 pour tous k, Cette dernière hypothèse implique que Q et R sont des matrices semi-définies positives symétriques.
De plus, étant donné que dans le modèle d'état les bruits Ei, , et et dépendent des coordonnées des points de mesure, la matrice de covariance R est adaptée en fonction des distances de mesure. Selon un mode de réalisation, R peut être une fonction polynomiale des distances de mesure. Alternativement, R peut être obtenue à partir d'une cartographie, d'un réseau de neurones, etc.
On peut adopter les notations suivantes :
¨
= est l'estimation du vecteur d'état d'information s(k) étant donné les mesures réalisées jusqu'au temps k-1, c'est-à-dire y(k-1), y(k-2), = est l'estimation du vecteur d'état d'information s(k) étant donné les mesures réalisées jusqu'au temps k, c'est-à-dire y(k-1), y(k-2), ;J ¨1) = est la matrice d'information du vecteur s(k) étant donné les mesures réalisées jusqu'au temps k-1, c'est-à-dire y(k-1), y(k-2), = L est la matrice d'information du vecteur s(k) étant donné les mesures réalisées jusqu'au temps k, c'est-à-dire y(k-1), y(k-2), Ensuite, l'algorithme du filtre de Kalman adaptatif informatif est mis en oeuvre pour déterminer la vitesse du vent en différents points en mettant en uvre les équations suivantes :
D'une part, une mise à jour temporelle :
=: (i) ¨ 1 I ¨7 1 I _ ¨ ¨I
D'autre part, une mise à jour des mesures :

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21 f ,-,-, 1, / i.,- 1 , -. i' ir. I, - 1 .1 - ( I? ;
f f . , t,t-1. i I: = I, ' i - .'--1 I 7 - L' - ( ' ( . jr ;I ( ' , , Avec Ca étant obtenu en linéarisant les équations de sortie du modèle d'état autour de , y(k) les mesures du capteur LiDAR.
Une fois que est obtenu, on peut calculer le vecteur vitesse du vent de la manière suivante :
Ainsi, ces étapes permettent de déterminer le vecteur w qui comporte les composantes de la vitesse du vent en plusieurs points. En d'autres termes, ces étapes permettent de déterminer les composantes de la vitesse du vent en plusieurs points.
6) Détermination d'au moins une caractéristique de la vitesse du vent (étape facultative) Lors de cette étape facultative, on peut déterminer au moins une caractéristique du vent, de préférence dans un plan vertical, par exemple un plan vertical au niveau du rotor au moyen des vitesses du vent déterminées à l'étape 5.
Selon un mode de réalisation, la vitesse moyenne du vent peut être la moyenne des composantes longitudinales de la vitesse du vent dans le plan du rotor considéré.
Selon une réalisation préférée de l'invention, la caractéristique du vent peut être la REWS (de l'anglais rotor effective wind speed ) qui est une estimation d'une vitesse de vent au plan rotor couramment utilisée pour le contrôle et/ou le diagnostic et/ou la surveillance d'une éolienne et/ou la modélisation/simulation numérique d'une éolienne.
En variante, la caractéristique du vent peut être la RAWS (de l'anglais rotor average wind speed ) qui est la vitesse moyenne du vent dans le plan du rotor dans l'aire formée par les pales de l'éolienne.

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22 Alternativement, d'autres caractéristiques du vent peuvent être déterminées par cette étape.
Ces caractéristiques peuvent notamment être choisies parmi :
- la vitesse moyenne du vent, - le champ de vitesses de vent, notamment au plan rotor, - la vitesse moyenne effective du vent, notamment au plan rotor, - des informations sur les inhomogénéités spatiales du vent, notamment au plan rotor, et - des informations sur la turbulence, etc.
La présente invention concerne également un procédé de contrôle d'une éolienne, de préférence d'une éolienne flottante, équipée d'un capteur LiDAR et d'au moins un capteur de mouvement. Pour ce procédé, on met en oeuvre les étapes suivantes :
- on détermine au moins une caractéristique de la vitesse du vent au moyen du procédé
de détermination de vitesse du vent selon l'une quelconque des variantes décrites ci-dessus ;
et - on contrôle l'éolienne en fonction de l'au moins une caractéristique de la vitesse du vent déterminée.
La détermination précise et en temps réel de la vitesse du vent permet un contrôle adapté de l'éolienne, en termes de minimisation des effets sur la structure de l'éolienne et de maximisation de la puissance récupérée. En effet, au moyen de ce contrôle, le LiDAR permet de réduire les charges sur la structure, dont les pales et le mât représentent 54% du coût. Par conséquent, l'utilisation d'un capteur LiDAR permet d'optimiser la structure de l'éolienne, et donc de diminuer les coûts et la maintenance.
Le procédé peut comporter en outre une étape intermédiaire qui détermine la vitesse du vent dans le plan du rotor de l'éolienne à partir de la vitesse du vent déterminée par le procédé.
Pour cela, on peut tenir compte du temps du déplacement du vent entre le plan vertical et le plan du rotor (il peut être calculé notamment en prenant en compte l'hypothèse figée de Taylor). On peut en outre tenir compte du phénomène d'induction entre le plan vertical et le plan du rotor (par exemple au moyen d'un facteur d'induction), le phénomène d'induction traduisant le freinage du vent en amont de l'éolienne lié à la présence des pales de l'éolienne.
Puis, on contrôle l'éolienne en fonction de la vitesse du vent dans le plan du rotor.

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23 Conformément à une mise en oeuvre de l'invention, on peut commander l'angle d'inclinaison des pales et/ou le couple électrique de récupération du générateur de l'éolienne en fonction de la vitesse du vent. D'autres types de dispositif de régulation peuvent être utilisés.
Selon un mode de réalisation de l'invention, l'angle d'inclinaison des pales et/ou le couple électrique de récupération peuvent être déterminés au moyen de cartographies de l'éolienne en fonction de la vitesse du vent au niveau du rotor. Par exemple, on peut appliquer le procédé
de contrôle décrit dans la demande de brevet FR 2976630 Al (US 2012-0321463).
L'invention concerne également un procédé de diagnostic et/ou de surveillance d'une éolienne, de préférence une éolienne flottante. Pour cette mise en oeuvre, le procédé peut mettre en oeuvre les étapes du procédé de détermination de la vitesse du vent selon l'une quelconque des variantes ou des combinaisons de variantes de la manière suivante :
- On réalise les mesures au moyen du capteur LiDAR et de l'au moins un capteur de mouvement, et on enregistre les mesures, - Hors ligne, on met en oeuvre les étapes 5) et éventuellement 6) précédemment décrites pour les mesures enregistrées, et - On surveille alors le fonctionnement de l'éolienne ou on en déduit un diagnostic de fonctionnement de l'éolienne en fonction de la vitesse, par exemple en comparant la vitesse du vent ou une caractéristique de la vitesse du vent avec d'autres mesures, telles que la puissance produite par l'éolienne, la vitesse de rotation des pales, etc.
De plus, l'invention concerne un produit programme d'ordinateur, qui comprend des instructions de code agencées pour mettre en uvre les étapes d'un des procédés précédemment décrits (procédé de détermination de la vitesse dans le plan du rotor, procédé
de contrôle). Le programme peut être exécuté sur une unité de traitement du capteur LiDAR, ou sur tout moyen analogue, lié au capteur LiDAR ou à l'éolienne.
Selon un aspect, la présente invention concerne également un capteur LiDAR
pour éolienne, qui comprend une unité de traitement configurée pour mettre en uvre un des procédés précédemment décrits (procédé de détermination de la vitesse du vent, procédé
de contrôle).

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24 Conformément à une mise en oeuvre de l'invention, le capteur LiDAR peut être un capteur LiDAR scanné, LiDAR continu ou LiDAR pulsé. De préférence, le capteur LiDAR
est un capteur LiDAR pulsé.
L'invention concerne également une éolienne équipée d'un capteur LiDAR tel que décrit ci-dessus. De préférence, l'invention concerne une éolienne flottante offshore équipée d'un capteur LiDAR tel que décrit ci-dessus. Selon un mode de réalisation de l'invention, le capteur LiDAR peut être disposé sur la nacelle de l'éolienne ou dans le nez de l'éolienne (à l'extrémité
de la nacelle de l'éolienne). Le capteur LiDAR est dirigé de telle sorte à
réaliser une mesure du vent en amont de l'éolienne (c'est-à-dire avant l'éolienne et selon son axe longitudinal, désigné par l'axe x sur la figure 4). Selon un mode de réalisation, l'éolienne peut être conforme à l'éolienne illustrée en figures 1, 2 ou 4.
Pour le mode de réalisation du procédé de contrôle, l'éolienne peut comprendre des moyens de contrôle, par exemple le contrôle de l'angle de pitch (pouvant être traduit par angle de tangage) d'au moins une pale de l'éolienne ou le couple électrique, pour mettre en oeuvre de contrôle le procédé selon l'invention.
Comme il va de soi, l'invention ne se limite pas aux seules formes de réalisation décrites ci-dessus à titre d'exemple, elle embrasse au contraire toutes les variantes de réalisation.
Exemple comparatif Les caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention ressortiront plus clairement à
l'aide de l'exemple présenté ci-dessous.
Pour cet exemple comparatif on équipe une éolienne flottante d'un capteur anémomètre sonique,d'un capteur LiDAR et d'une centrale inertielle MRU. Le capteur sonique est un capteur connu de l'art antérieur permettant de déterminer la vitesse du vent en un seul point, ce capteur sonique est placé sur la nacelle de l'éolienne. Les mesures issues de ce capteur sont traitées par un algorithme implémenté par le turbinier, dit fonction de transfert nacelle , de manière à mettre à disposition une quantité représentative de la vitesse , libre du vent, c'est-à-dire corrigée du freinage dû à la zone d'induction de l'éolienne. La série temporelle correspondante est filtrée avec un filtre passe bas non causal pour s'affranchir du bruit de FEUILLE RECTIFIÉE (REGLE 91) ISA/EP

25 mesure du capteur sonique très élevé, dû notamment à son positionnement dans le sillage proche des pales. On obtient ainsi la vitesse moyenne REWS de référence.
De plus, on applique le procédé selon un mode de réalisation de l'invention, en réalisant des mesures au moyen du capteur LiDAR au moins dans un plan de mesure à 50 m et dans un plan de mesure à 400 m, de manière à obtenir la vitesse moyenne REWS.
La figure 5 illustre des courbes de la vitesse du vent V en m/s en fonction du temps T. Sur cette figure, la courbe AA correspond à la valeur de la REWS ( rotor effective wind speed ) déterminée par le capteur sonique selon l'art antérieur, la courbe M50 correspond à la valeur de vitesse du vent dans le plan de mesure à 50 m, la courbe M400 correspond à
la valeur de vitesse du vent dans le plan de mesure à 400 m, et la courbe INV correspond à
la valeur de la REWS obtenu par le procédé selon un mode de réalisation de l'invention à
partir des mesures dans les plans de mesure à 50 et 400 m. On remarque que les courbes AA et INV
sont proches, par conséquent, le procédé selon l'invention permet de déterminer la vitesse du vent de la manière similaire à la méthode selon l'art antérieur AA. De plus, on remarque que la vitesse du vent M50 est inférieure à la vitesse du vent M400, ce qui correspond au phénomène d'induction, qui correspond au freinage du vent en raison de l'éolienne dans le champ de vent.
La REWS déterminée par la méthode selon l'invention INV est similaire à la vitesse du vent M400, et possède des dynamiques similaires à celles à la vitesse du vent M50.

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Claims

Revendications

1. Procédé de détermination de la vitesse du vent au moyen d'un capteur LiDAR
(2) monté sur une éolienne (1), de préférence une éolienne flottante, et au moyen d'au moins un capteur de mouvement monté sur ladite éolienne, caractérisé en ce qu'on met en uvre les étapes suivantes :
a. On construit un modèle desdites mesures LiDAR (MOD M) ;
b. On construit un modèle du vent (MOD V) en prenant en compte la cohérence spatiale et la cohérence temporelle de la vitesse du vent ;
c. On mesure au moyen dudit capteur LiDAR (LID) le vent en au moins un plan de mesure distant de ladite éolienne ;
d. On mesure au moyen dudit au moins un capteur de mouvement (CAM) le mouvement de la nacelle de ladite éolienne dans un repère fixe (Rep) ; et e. On détermine la vitesse du vent (v) en différents points d'estimation au moyen d'un filtre de Kalman adaptatif informatif qui met en uvre ledit modèle desdites mesures LiDAR construit à l'étape a., ledit modèle de vent construit à l'étape b., lesdites mesures dudit capteur LiDAR obtenues à l'étape c. et lesdites mesures dudit au moins un capteur de mouvement obtenues à l'étape d., lesdits points d'estimation étant dans ledit repère fixe (Rep).

2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un capteur de mouvement comprend une centrale inertielle, ladite centrale inertielle comprenant de préférence au moins un accéléromètre et au moins un gyroscope.

3. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ledit modèle desdites mesures LiDAR (MOD M) s'écrit :
avec m la mesure, x la direction longitudinale, j un faisceau de mesure dudit capteur LiDAR, mi, la mesure sur le faisceau de mesure j à la distance x, k le temps discret, v la vitesse du vent, v,,x la composante longitudinale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, v,,y la composante transversale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, v,,, la composante verticale de la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, a, bi, c, des coefficients de mesure pour le faisceau de mesure j.

4. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ladite cohérence spatiale dudit modèle de vent (MOD V) est fonction d'une cohérence transversale, d'une cohérence verticale, et d'une cohérence longitudinale.

5. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel ladite cohérence temporelle dudit modèle de vent s'écrit :
avec k le temps discret, w un vecteur qui comporte d'abord les composantes longitudinales de la vitesse du vent en n points d'estimation prédéfinis, et les composantes transversales de la vitesse du vent pour lesdits n points d'estimation prédéfinis, A, est une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenue par un spectre de Kaimal.

6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on applique ledit filtre de Kalman adaptatif informatif aux équations suivantes et { V js: .',1(k) - ft q...:,., :: I,. yi -- y2) - et( el , X2 , yi., y2 zi , Z2 , k), , wz,z, - w.,, - 6. r,..X1 . =172, yr, y2, zi, -2, h ), i' fi (k) ¨ . i', .2 1: .1' .; = = f . 1 - .1-2 ) = Cl (x1 , x2, yi.., y2, z1, i Ini,x(k) = aj i..,,,,a (k) + bili,j. .., (A-) - cii..1,z (k ) + fm ( ;) avec k le temps discret, v la vitesse du vent, x la composante longitudinale, yi et y2 deux positions transversales ayant les mêmes valeurs longitudinale et verticale, xi, x2 deux positions longitudinales ayant les mêmes valeurs transversale et verticale, zi, z2 deux positions verticales ayant les mêmes valeurs longitudinale et transversale, vx,yl la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position 1, v v , - x,y2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position yz, ft une fonction prédéfinie, vx,xt la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position X1, Vx,x2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position x2, fl une fonction prédéfinie, vx,zi la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position zi, vx,z2 la composante longitudinale de la vitesse du vent à la position z2, a le coefficient de la loi de puissance, j un faisceau de mesure dudit capteur LiDAR (2), mi,x la mesure sur le faisceau de mesure j à la distance x, v,,x la composante longitudinale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, vu la composante transversale la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, vi,z la composante verticale de la vitesse du vent pour le faisceau de mesure j, ai, bi, c, des coefficients de mesure pour le faisceau de mesure j, ri le bruit de l'équation d'état, ct le bruit transversal, cv le bruit vertical, ci le bruit longitudinal, cm le bruit de mesure, A, est une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenu par un spectre de Kaimal.

7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, dans lequel on détermine ladite vitesse de vent (v) en différents points en mettant en uvre les équations suivantes :

e N
" - = 0 _. 1_=.'': k ¨ 1 I /,' ¨ i '1 - I _ 1 'ï ¨
/ ¨ ;1 '1 , . , ¨ -=-, 1 i, ,,` ' ¨ 1 J
''',' ,?. /,' ¨ 1 ! 1 .. '', k ¨ III,' ¨ I ¨ l ., f=' ¨ I /,' ¨ 1 :I
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f --,. "I' /,' )l' ¨ ) 1 ...: f . ? ; ..õ_. ' . I 7 1 = ( = .1" I) ,"-' = ' I h l' I =, ,-, I i.' y -. . I =
et , ''. /, /

avec k le temps discret, s le vecteur d'état d'information dudit filtre de Kalman adaptatif-informatif, S la matrice d'information dudit filtre de Kalman adaptatif-informatif, :.
1)l'estimation de s(k) étant donné les mesures à partir du temps k-1, l'estimation de s(k) étant donné les mesure à
1) partir du temps k, ' la matrice d'information de s(k) étant donné les mesures du temps k-1, 4 est la matrice d'information de s(k) étant donné les mesures du temps k, A, une matrice constante qui est la fonction d'autocorrélation de la vitesse du vent obtenu par le spectre de Kaimal, Q et R les matrices de covariance de bruits e(k) et ri(k), Ca est obtenu en linéarisant les équations de sortie autour de , y(k) comprend les mesures dudit capteur LiDAR.

8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, comprenant une étape supplémentaire dans lequel on détermine au moins une caractéristique (CAR) de ladite vitesse du vent, de préférence une caractéristique de la vitesse du vent dans un plan vertical, en particulier dans le plan vertical du rotor de ladite éolienne (1).

9. Procédé de contrôle d'une éolienne (1), de préférence une éolienne flottante, caractérisé en ce qu'on met en uvre les étapes suivantes :
a. on détermine au moins une caractéristique de ladite vitesse du vent au moyen du procédé selon l'une des revendications précédentes ;
b. on contrôle ladite éolienne (1) en fonction de l'au moins une caractéristique de ladite vitesse du vent.

10. Produit programme d'ordinateur caractérisé en ce qu'il comprend des instructions de code agencés pour mettre en oeuvre les étapes d'un procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque le programme est exécuté sur une unité de contrôle et/ou de diagnostic de ladite éolienne, de préférence ladite éolienne flottante (1).

11. Capteur LiDAR (2) caractérisé en ce qu'il comprend une unité de traitement mettant en uvre un procédé selon l'une des revendications 1 à 9.

12. Eolienne, de préférence une éolienne flottante (1), caractérisée en ce qu'elle comporte un capteur LiDAR (2) selon la revendication 11, ledit capteur LiDAR (2) étant de préférence placé sur la nacelle de ladite éolienne ou dans le nez de l'éolienne.