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DjiniousEngineeringOrchestrationConception et preuve
DjiniousLabModélisation et simulation
DjiniousWorkshopIntégration système
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DjiniousCCExploitation et SCADADjiniousEngineeringOrchestrationDjiniousLabModélisation et simulationDjiniousWorkshopIntégration systèmeDjiniousSafeCode certifiable
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DjiniousDataBase de connaissances
DjiniousWorkflowAutomatisation agentiqueUne éolienne multi-mégawatt et son parc — aérodynamique du rotor, une chaîne de transmission à deux inerties, commande de couple MPPT et de calage des pales, analyse de charges turbulentes, et une disposition de parc optimisée pour le sillage qui augmente l’énergie annuelle de 18 %.
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Une éolienne multi-mégawatt modélisée là où se rencontrent l’aérodynamique, la dynamique de la chaîne de transmission et la commande — la surface Cp(λ), une chaîne de transmission à deux inerties, le MPPT en région 2 et la commande de calage en région 3, et les charges turbulentes — puis étendue à un parc où l’interaction de sillage est optimisée pour 18 % d’énergie annuelle en plus. La chaîne de transmission vit aussi comme un .djl acausal exécutable sur un domaine rotationnel personnalisé.
Chaque sous-système est son propre notebook exécutable, construisant depuis la courbe de coefficient d’un seul rotor jusqu’à une disposition de parc couplée par le sillage.
Le coefficient de puissance Cp(λ, calage) et la courbe de puissance complète — Cp de pointe ≈ 0,48 à un ratio de vitesse en bout de pale de 8,1, soit 81 % de la limite de Betz, à travers l’amorçage, le régime nominal et l’arrêt.
Une chaîne de transmission à deux inerties — rotor, un arbre lent compliant, boîte de vitesses et générateur — monte en régime sous une loi K-ω² jusqu’à 12,3 tr/min et se restabilise proprement après un échelon de vent.
Une loi de couple K-ω² sans capteur de vent maintient le ratio de vitesse en bout de pale autour de son optimum à travers un vent variable, captant une puissance quasi idéale en région 2.
Une boucle de calage PI oriente les pales en région 3 pour maintenir la puissance nominale à travers une rafale de +5 m/s avec seulement 0,4 % de survitesse.
Un champ de vent turbulent de type Dryden (TI ≈ 0,14) soumet le rotor à une charge de poussée d’environ 736 kN, avec un spectre de charge dominé par les basses fréquences issu de la FFT.
Un modèle de sillage de Jensen avec un optimiseur de disposition CMA-ES augmente l’énergie annuelle sur rose des vents de 18 % par rapport à une grille naïve de 4 × 4 — le parc de 16 éoliennes optimisé sur une carte.
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La chaîne de transmission à deux inerties est un .djl acausal exécutable — le couple aérodynamique dans une inertie de rotor, à travers un arbre compliant et une boîte de vitesses surmultipliée, jusqu’au frein à commande de couple du générateur. Elle est construite sur un domaine rotationnel personnalisé (l’angle comme potentiel, le couple comme flux) qui ne fait pas partie du catalogue de blocs — défini en ligne en quelques lignes et résolu par le même noyau qui traite les réseaux électriques et mécaniques, sans modification du moteur. Elle monte en régime de 1,0 à 1,49 rad/s jusqu’à son équilibre de couple en région 2, soit environ 6 MW. Le même noyau acausal modélise la puissance fluidique, la mécanique rotationnelle, ou tout domaine pour lequel vous pouvez écrire un connecteur.
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Les notebooks sont subordonnés à des résultats vérifiés sur worker, et le .djl de la chaîne de transmission est confirmé en résolution via le moteur de production du canevas.
L’aérodynamique est un modèle de coefficient Cp(λ, calage), pas un rotor à quantité de mouvement par élément de pale ou CFD ; la chaîne de transmission est un modèle localisé à deux inerties ; le sillage est le modèle analytique de Jensen, pas une simulation de sillage à haute fidélité. La turbulence est un champ spectral de type Dryden. C’est exactement la fidélité dont la conception d’un parc éolien a besoin en premier : dimensionner le rotor et la chaîne de transmission, régler les contrôleurs de couple et de calage, borner les charges turbulentes, et disposer le parc pour que les sillages coûtent le moins d’énergie possible — sur votre propre rose des vents de site, avant une campagne CFD ou un modèle aéroélastique.
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