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Les éoliennes offshore se mettent au régime minceur grâce à HIPERWIND

Les éoliennes offshore se mettent au régime minceur grâce à HIPERWIND

par La rédaction
11 janvier 2025
en Eolien, Renouvelable

La production d’énergie renouvelable par les éoliennes en mer présente des défis techniques et financiers qui rendent leur rentabilité complexe. Comment concilier la robustesse nécessaire à leur fonctionnement dans des conditions extrêmes avec une économie viable ? Les récents développements dans la recherche européenne apportent des réponses prometteuses.

Le projet de recherche européen HIPERWIND a permis de développer des modèles innovants qui réduisent les coûts de l’énergie éolienne en mer jusqu’à 9 %. Ces modèles s’appuient sur une compréhension approfondie des conditions environnementales et sur une gestion rigoureuse des incertitudes. Des simulations avancées ont été utilisées pour optimiser les structures des éoliennes, rendant ainsi leur construction et leur exploitation plus économiques.

Les éoliennes en mer sont soumises à des vitesses de vent plus élevées et à des courants océaniques forts, ce qui impose des exigences supplémentaires en matière de conception et d’investissement. Ces conditions augmentent le coût énergétique nivelé (LCOE), malgré une production d’énergie supérieure due aux vents plus puissants. HIPERWIND a permis d’atténuer cet impact financier en améliorant les modèles de simulation de la conception, réduisant ainsi le LCOE de manière significative.

La gestion des incertitudes

La gestion des incertitudes est essentielle pour la rentabilité des projets éoliens. Elle implique l’ajustement des marges de sécurité, l’optimisation des cycles de maintenance et la réduction des coûts de financement. HIPERWIND a concentré ses efforts sur l’identification et la quantification des incertitudes, permettant ainsi une réduction des coûts et une amélioration de la fiabilité de la production énergétique.

Nikolay Dimitrov, coordinateur du projet chez DTU Wind, a expliqué : « HIPERWIND s’est fixé pour objectif de réduire de manière significative le coût total de possession en appréhendant la manière de gérer les incertitudes dans la chaîne de modélisation liée à la conception des éoliennes. »

Suite à cela, il ajoute que l’équipe a travaillé sur la quantification des incertitudes environnementales et structurales, ce qui a permis de réduire l’utilisation des matériaux et donc les coûts.

Graphiques de Martin Kirchgässner
Graphiques de Martin Kirchgässner

Un impact sur le LCOE

Clément Jacquet d’EPRI Europe a souligné l’importance de ces innovations : « HIPERWIND pourrait changer les règles du jeu. » Il a mentionné que les analyses ont montré une diminution du LCOE pouvant atteindre 10 % dans les scénarios les plus optimistes, et au moins 5 % dans les scénarios les moins favorables. Cette évaluation a nécessité une approche globale des coûts, aboutissant à un cadre méthodologique qui sera adopté pour les futurs projets éoliens.

Le projet a également utilisé des études de cas spécifiques, comme le parc éolien en mer de Teesside, pour tester et valider les nouvelles méthodologies. Les résultats obtenus ont montré que moins de matériaux pouvaient être utilisés pour la construction des turbines, diminuant ainsi les dépenses d’investissement.

Les avancées de HIPERWIND ont trouvé des applications au-delà de la simple conception des éoliennes. IFP Energies Nouvelles (IFPEN) a intégré ces résultats pour améliorer ses modèles de charges de fatigue. Martin Guiton d’IFPEN a précisé : « Le projet a donné naissance à des procédures de conception de la fiabilité réalisables dans un contexte industriel et qui vont donc au-delà du domaine de la recherche. »

Alexis Cousin, son collègue, a ajouté que cette approche permet de diminuer de 21 % le poids de la structure des éoliennes.

À ETH Zurich, ces méthodologies sont appliquées à d’autres domaines comme la résistance aux tremblements de terre. Stefano Marelli, scientifique principal à la Chaire Quantification des risques, de la sécurité et des incertitudes, a décrit le développement d’une nouvelle méthodologie pour gérer les incertitudes, ce qui a accéléré le développement d’algorithmes et facilité la collaboration entre partenaires.

Légende illustration : éoliennes en mer

Source : Hyperwind / CP

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Tags: couthyperwindLCOEmodelisation
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