Cette diapositive de titre porte sur l'optimisation de l'orientation (contrôle de louvrayage) des éoliennes par apprentissage par renforcement (RL). Elle inclut un sous-titre indiquant une présentation technique.

Optimisation de l’Orientation (Yaw Control)

des Éoliennes par RL

Présentation technique

Source: Présentation technique

Ce diaporama présente un plan structuré en quatre parties : introduction aux principes du contrôle d'orientation des éoliennes, limites classiques et concepts d'apprentissage par renforcement (RL), méthodologie détaillant l'agent, l'environnement et la récompense énergétique. La dernière section aborde les résultats simulés, la discussion, les perspectives futures et la conclusion.

Plan de la Présentation

1. Introduction et Principes du Yaw Control

Présentation du contexte et bases du contrôle d'orientation des éoliennes.

2. Limites Classiques et Concepts RL

Analyse des contraintes traditionnelles et introduction aux principes d'apprentissage par renforcement.

3. Méthodologie : Agent, Environnement, Récompense

Détail de l'approche RL avec définition de l'agent, simulation et fonction de récompense énergétique.

4. Résultats Simulés, Discussion et Perspectives

Présentation des performances, analyse critique et perspectives futures avec conclusion. Source: Optimisation de l’orientation (yaw control) des éoliennes par apprentissage par renforcement (RL)

Cette diapositive de section d'introduction porte sur "Introduction à l'Optimisation Yaw", marquée comme section 01. Elle présente un sous-titre expliquant le contexte de la production éolienne et la maximisation de l'énergie via l'apprentissage par renforcement (RL).

Introduction

01

Introduction à l'Optimisation Yaw

Contexte production éolienne et maximisation énergie par RL

Source: Production éolienne et optimisation yaw par RL

Le principe du Yaw Control consiste à contrôler l’angle de la nacelle face au vent à l’aide de capteurs de vent et de direction, ainsi que de mécanismes d’actionneurs pour l’orientation. L’objectif principal est de maximiser la capture d’énergie.

Principes du Yaw Control

• Contrôle de l’angle de nacelle face au vent
• Capteurs de vent et direction
• Mécanismes d’actionneurs pour orientation
• Objectif : maximiser la capture d’énergie

Source: Optimisation de l’orientation des éoliennes par RL

Les limites classiques des systèmes incluent une réactivité lente aux changements de vent, une sensibilité au bruit des capteurs, ainsi qu'une usure mécanique due aux ajustements fréquents. Ils s'avèrent également sous-optimaux dans des conditions de vents turbulents ou variables.

Limites Classiques

• Réactivité lente aux changements de vent
• Sensibilité au bruit des capteurs
• Usure mécanique due aux ajustements fréquents
• Sous-optimal en vents turbulents ou variables

Source: Optimisation de l’orientation (yaw control) des éoliennes par RL

Le slide présente les éléments fondamentaux du Reinforcement Learning (RL), tels que l'agent, l'état (S), l'action (A) et la politique (π) qui mappe S vers A pour maximiser la récompense cumulée, illustrés par un exemple d'éolienne. Il décrit ensuite des algorithmes clés comme Q-Learning et Policy Gradient, ainsi que le dilemme exploration/exploitation résolu par des méthodes comme ε-greedy.

Concepts du Reinforcement Learning (RL)

| - Agent : Entité qui apprend (contrôleur yaw éolienne).

• État (S) : Observation environnement (vitesse/direction vent, position pales).
• Action (A) : Choix exécutés (ajustement angle yaw).
• Politique (π) : Stratégie mapping S → A pour maximiser récompense cumulée. | - Q-Learning : Apprentissage valeur action-état (Q-table ou réseau neuronal).
• Policy Gradient : Optimisation directe politique paramétrique (REINFORCE, Actor-Critic).
• Exploration vs Exploitation : Équilibre aléatoire (ε-greedy) vs choix optimal pour découvrir meilleures actions. |

Source: Présentation technique : Optimisation yaw control éoliennes par RL

La méthodologie RL pour l'éolienne se déroule en quatre phases : modélisation de l'environnement dynamique (Simulink/MATLAB), définition de l'agent RL et de l'espace d'états/actions (Stable-Baselines3/TensorFlow), conception de la fonction récompense (énergie produite moins pénalités usure/erreur yaw), et entraînement itératif avec simulations validées (+20% énergie vs PID). Cette workflow tabularise pour chaque phase la description, les outils/inputs et les outputs attendus, comme le modèle convergé et les métriques KPI.

Méthodologie RL

Source: Optimisation yaw control éoliennes par RL

Les résultats simulés mettent en évidence un gain énergie moyen de +18% par rapport au PID classique, un pic de puissance maximale à 22% grâce à l'optimisation du vent turbulent, un taux de convergence de l'agent à 97.5% avec un entraînement RL stable, et une réduction de la variance de puissance de 14.2% pour une stabilité accrue. Ces statistiques démontrent les performances supérieures de la solution optimisée en termes d'efficacité et de fiabilité.

Résultats Simulés

• +18%: Gain Énergie Moyen

vs PID classique (15-20%)

• 22%: Pic Puissance Maximale

Optimisation vent turbulent

• 97.5%: Taux Convergence Agent

Entraînement RL stable

• 14.2%: Réduction Variance Puissance

Stabilité accrue sortie Source: Simulations RL Yaw Control

La synthèse met en avant les avantages du RL comme l'adaptation dynamique et l'optimisation énergétique, tout en notant ses limites comme le transfert simulation-réel, et propose des perspectives telles que l'implémentation hardware et les multi-éoliennes. La slide conclut par un remerciement pour l'attention et une invitation à questionner et collaborer pour l'avenir éolien.

Discussion, Perspectives et Conclusion

**Synthèse

• Avantages RL : Adaptation dynamique, optimisation énergie.
• Limites : Transfert simu→réel.
• Perspectives : Implémentation hardware, multi-éoliennes.

Merci pour votre attention.

Questionnez, collaborez pour l'avenir éolien !***

Source: Optimisation Yaw Control par RL*