Wind turbine analysis using LiDAR mounted UAVs

La surveillance des éoliennes est essentielle pour optimiser la production d'énergie des parcs éoliens, améliorer l'efficacité économique et soutenir le secteur de l'énergie propre. Alors que le réchauffement climatique et le changement climatique s'intensifient, les sources d'énergie renouvelables comme l'énergie éolienne deviennent de plus en plus importantes. Les systèmes de surveillance efficaces maximisent la production d'énergie et réduisent les coûts de maintenance, rendant l'énergie éolienne plus viable. Les avancées technologiques permettent de mieux prédire les pannes et les besoins de maintenance, améliorant ainsi la fiabilité et la durabilité des parcs éoliens. Ce travail propose une nouvelle approche de surveillance sans contact des éoliennes utilisant des drones équipés de LiDAR. Notre pipeline traite les données de l'acquisition à l'estimation détaillée des paramètres, permettant une mesure précise et à distance des composants des éoliennes et réduisant le besoin d'inspections manuelles. Les données subissent une segmentation, un nettoyage, une réduction du bruit et un alignement, suivis d'une analyse computationnelle avancée. Notre méthode améliore la sécurité, augmente la fréquence et la précision de la surveillance, et améliore la planification de la maintenance. Scientifiquement, nous avons développé une nouvelle formulation de l'algorithme Iterative Closest Point (ICP), appelée General Temporal Iterative Closest Point (GT-ICP), qui résout simultanément les problèmes d'enregistrement et de compensation de la déformation de l'obturateur roulant entre les trames LiDAR successives. Industriellement, nous avons créé un outil pour détecter efficacement les erreurs d'angle de pas, assurant une production d'énergie et une efficacité plus élevées. Les travaux futurs évalueront des paramètres supplémentaires tels que la distribution de l'angle de torsion des pales et le mouvement de la tour, améliorant encore l'évaluation et l'optimisation des performances.