Development of an interpolation tool over operating conditions of the hydroelectric turbine
Développement d'un outil d'interpolation inter-régimes d'une turbine hydroélectrique
Résumé
Due to the change of the energy sector (wind, solar...) in recent years, the hydroelectric power plant must expand the operating range which is far from the Best Efficiency Point condition in order to regularize and stabilize the electrical grid. These expanded operating conditions increase the fatigue damage on the runner due to higher dynamic strain/stress fluctuation. To estimate the damage, it is imperative to have the stress levels over all the different operating conditions. However, this information is not available, hence an interpolation model, which allows estimations with sufficient accuracy of cyclic stress levels at a given operating condition, is needed. In analyzing of runner fatigue, strain measurements by gauges plays an essential role. However, due to the high cost and time constraint, these experimental measurements can only cover certain points, with finite number, on the possible range of turbine operating conditions. Therefore, this thesis concentrates on the development of prediction tools for the strain/stress covering every possible operating condition. A mathematical process based on the kriging methods is developed, which allows the interpolations and then the reconstructions of stress/strain signals at non-measured operating conditions using the measured ones. The experimental signal is pre-processed and transformed into different forms (e.g., stochastic process or components involved in the signal...) for adapting to each interpolation strategy. The developed interpolations are validated by cases studies from the industrial application. This thesis contributes to response to an actual industry need of the hydraulic turbine designer and operator for the reduction of experimental measurement or numerical simulation costs, and for a better estimation of residual lifetime.
L’introduction récente d’autres sources d’énergie dans le réseau électrique (éolienne, solaire, etc.) a récemment fait en sorte que les centrales hydroélectriques sont amenées à opérer la turbine hydraulique dans des régimes de fonctionnement qui s’écartent du meilleur point de rendement afin de régulariser et stabiliser le réseau. Cette expansion de la plage d’opération augmente le risque de fatigue de la roue principalement à cause des grandes fluctuations des contraintes. Pour estimer le dommage, il est impératif de connaître les niveaux de contraintes pour tous les différents régimes de fonctionnement. Or, cette information n’est pas disponible, d’où la nécessité d’avoir un modèle d’interpolation qui permettra d’estimer, avec une précision suffisante, les niveaux de contraintes cycliques pour un régime de fonctionnement donné. Pour l’évaluation de la fatigue de la roue, les mesures expérimentales de contraintes par jauges sont les informations essentielles. Cependant, à cause du coût élevé et des exigences temporelles et logistiques, ces mesures expérimentales ne peuvent couvrir que quelques points sur l’étendue de la plage possible d’opérations de la turbine. Dans cette thèse, on s’intéresse au développement d’outils de prédiction de contraintes pouvant couvrir tous les régimes de fonctionnement. Un outil mathématique basé sur des méthodes de krigeage est développé, ce qui permet d’interpoler et de reconstruire le signal de contraintes dans des régimes non mesurés à partir de ceux mesurés. Les signaux expérimentaux sont prétraités et transformés vers des formes différentes (par exemple, des processus stochastiques ou des composantes cachées dans le signal...) pour les adapter par la suite à chaque stratégie d’interpolation. Les outils développés sont validés sur des études de cas tirés d’applications industrielles. Cette thèse contribue à répondre à un besoin actuel du concepteur et de l’exploitant des turbines hydrauliques. Le but, est d’améliorer l’estimation de la fiabilité en fatigue de la roue, de réduire les coûts d’une campagne de mesures expérimentales ou de simulations numériques, et de mieux estimer la durée de vie résiduelle.
Origine : Version validée par le jury (STAR)