Développez votre Outil de Maintenance Predictive Parc Eolien

Client : Opérateur majeur de parcs éoliens offshore en Mer du Nord.

Défi : Le client faisait face à des coûts exorbitants liés aux inspections physiques et aux arrêts imprévus, nécessitant un Outil de Maintenance Predictive Parc Eolien capable de traiter des téraoctets de données de capteurs en temps réel.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 4 ingénieurs Matlab spécialisés en traitement du signal. Ils ont développé un algorithme de détection précoce des défaillances de roulements, intégré directement dans l'infrastructure SCADA existante via Matlab Production Server. L'équipe a utilisé des modèles de Machine Learning pour différencier les vibrations normales des anomalies critiques.

Résultat : L'implémentation a permis une réduction de 25% des coûts de maintenance annuelle et a évité 3 pannes majeures dès le premier trimestre.

Client : Fabricant international de turbines éoliennes terrestres.

Défi : Améliorer la précision de leur Outil de Maintenance Predictive Parc Eolien pour prolonger la durée de vie des composants critiques et offrir de meilleures garanties de service aux exploitants.

Solution : Une équipe augmentée de développeurs Matlab Smartbrain a collaboré avec la R&D interne pour affiner les modèles de simulation Simulink. Ils ont créé des jumeaux numériques (Digital Twins) pour chaque type de turbine, permettant de simuler l'usure sous diverses conditions météorologiques historiques et prévisionnelles.

Résultat : La précision des prévisions de panne a augmenté, entraînant une extension de la durée de vie opérationnelle estimée de 15% pour les nouveaux modèles déployés.

Client : Fournisseur de solutions de gestion de réseau électrique (Smart Grid).

Défi : L'instabilité de la production éolienne compliquait l'équilibrage du réseau. Le client avait besoin d'un Outil de Maintenance Predictive Parc Eolien couplé à des prévisions de production ultra-précises pour optimiser le dispatching.

Solution : Nos experts Matlab ont conçu un module d'analyse prédictive hybride, combinant les données météorologiques et l'état de santé des turbines. En utilisant Matlab pour le prototypage rapide et le déploiement d'algorithmes d'optimisation convexe, l'équipe a permis une réactivité accrue face aux changements de vent soudains.

Résultat : Une diminution de 40% des pénalités de déséquilibre réseau pour les opérateurs connectés à la solution.