Anomalies HVAC : Mieux vaut prévenir que guérir
La détection et le diagnostic des défauts (FDD) dans les systèmes HVAC sont devenus un domaine de recherche et de développement de plus en plus important ces dernières années, grâce à de puissants logiciels de surveillance associés à l'intelligence artificielle. Cette détection repose généralement sur des mesures de variables disponibles dans un système de contrôle, notamment les températures (systèmes de chauffage et de refroidissement), la consommation d'énergie (électricité, gaz ou autres sources) et les pressions (alimentation en eau).
Plus la détection de tout problème émergent est précoce, plus il sera facile d'éviter les périodes d'arrêt prolongées de la batterie, voire d'éviter des dommages plus graves et coûteux.
Dans cet article, nous expliquons comment une nouvelle approche de modélisation hybride combinant la modélisation électrothermique et l'apprentissage automatique permet la détection précoce et précise des anomalies HVAC dans les BESS. Le modèle, validé à partir de divers ensembles de données comprenant de multiples chimies de batteries, fournisseurs et architectures de gestion thermique (refroidissement par air et par liquide), aboutit à un système de détection d'anomalies de gestion thermique robuste, adaptatif et agnostique par rapport au fournisseur. Ce modèle important contribuera non seulement à prolonger la durée de vie des batteries en évitant qu'elles ne fonctionnent à des températures plus élevées que celles recommandées, mais aussi à minimiser les temps d'arrêt et les risques opérationnels.
Des défaillances du système de gestion thermique ont été constatées dans 15 % des unités BESS auditées, se manifestant généralement par des fuites de liquide de refroidissement provenant de tuyaux mal fixés, de capteurs de température défectueux ou de cartes de circuits imprimés défaillantes. Ces problèmes augmentent le risque de surchauffe, pouvant entraîner un emballement thermique, une condition dangereuse qui peut provoquer des incendies de batteries.
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Aperçu du système HVAC : Chauffage, Ventilation et Climatisation – conditions préalables aux systèmes de stockage d'énergie haute performance
Le système HVAC est un système de régulation thermique utilisé pour les conteneurs de batteries de stockage d'électricité. Son rôle est de contrôler la température intérieure d'un espace donné, incluant le chauffage, le refroidissement et la ventilation pour assurer une qualité de température optimale. HVAC signifie “Heating, Ventilation, and Air Conditioning”.
Ce système HVAC s'appuie sur des capteurs pour mesurer la température et ajuster automatiquement le chauffage et le refroidissement en fonction des préférences de l'utilisateur. Pour les batteries, le système HVAC assure une maintenance à long terme en identifiant et en définissant des plages de températures optimales. Ces températures contribuent à prolonger la durée de vie des batteries et à assurer la sécurité opérationnelle. Cette plage se situe généralement autour de +25°C/ ± 5°C (+77°F /± 5°F). Il sert également à “refroidir” le système de refroidissement pour éviter toute surchauffe potentiellement dommageable.
Figure: Exemple de système de gestion thermique des liquides.
Pourquoi le système HVAC est-il essentiel au succès opérationnel des plateformes de stockage de batteries et de l'infrastructure de batteries associée ?
Le chauffage, la climatisation et le refroidissement peuvent représenter une part importante de la consommation d'un conteneur de batterie. Il s'agit souvent de la principale source de consommation d'énergie, en particulier si le système fonctionne dans des zones géographiques aux climats extrêmes. La consommation d'énergie HVAC est importante dans toutes les applications qui reposent sur des batteries conçues pour fonctionner correctement dans une plage de température spécifique (les centres de données sont particulièrement sensibles à l'accumulation de chaleur).
Lorsque des problèmes surviennent dans ces systèmes complexes, ils peuvent souvent ne pas être diagnostiqués immédiatement. Pendant cette période, où aucune mesure corrective n'est mise en œuvre, des pertes d'énergie coûteuses peuvent se produire, ainsi que des dommages potentiels aux batteries, ce qui a un impact significatif sur leur durée de vie.
Points de douleur HVAC : quelles anomalies sont observées ?
Les anomalies du système HVAC sont récurrentes. Elles entraînent une augmentation de la température de la batterie liée à l'utilisation, connue sous le nom d'“effet Joule”, à savoir l'échauffement lié au passage du courant de charge/décharge. Sans régulation et avec une utilisation intensive comme celles rencontrées dans les applications stationnaires, la température dérive vers le haut sans que le système de contrôle BMS (Battery Management System) ne détecte d'anomalie car la température reste inférieure aux seuils de température critiques d'un point de vue sécurité.
Le système fonctionne alors à des températures plus élevées qu'il ne le devrait. Cela a un impact notable sur la durée de vie de la batterie. Les opérateurs ne le remarquent généralement que lorsque le BMS détecte le seuil de température de sécurité et remplit son rôle de coupure.
Dans le cas d'une anomalie combinée HVAC et BMS, cela peut avoir des conséquences encore plus graves, comme le déclenchement d'un incendie. En effet, sans arrêter l'utilisation à la température critique (environ 50°C), le système continue de dériver jusqu'à atteindre la température d'emballement thermique (généralement supérieure à 90°C et dépendant de la chimie de la batterie).
Détection précoce : premières étapes essentielles pour prévenir l'emballement thermique
Il est donc essentiel de détecter les problèmes le plus tôt possible (en moins d'une journée), sans attendre que le système ne dérive pendant une ou plusieurs semaines avant d'atteindre le seuil de sécurité et un arrêt du système pour maintenance. Cette détection précoce dès le premier jour d'une anomalie est fondamentale pour une résolution rapide et sûre.
Tuer dans l'œuf : Comment le mariage de la modélisation électrothermique et de l'apprentissage automatique de PowerUp identifie les anomalies de HVAC , rapidement et avec précision.
Grâce à la disponibilité croissante de solutions d'analyse des batteries comme celles de PowerUp, qui combinent l'apprentissage automatique et la modélisation électrothermique des batteries, le système devient capable de diagnostiquer rapidement et automatiquement tout problème qui survient. Cela aide ensuite les opérateurs de maintenance à prendre des mesures correctives pour garantir la sécurité et les performances adéquates du système HVAC et, par conséquent, des batteries.
Apprendre. Détecter. Informer : comment la solution d'analyse de batterie de PowerUp protège votre système de stockage d'énergie
Pendant la phase d'apprentissage, la solution algorithmique identifie tous les paramètres du modèle. Une fois la phase d'apprentissage terminée (généralement moins d'un mois de données collectées en temps réel), le modèle vérifie le comportement thermique et alerte les utilisateurs en cas d'anomalie détectée, permettant ainsi d'identifier tout problème HVAC dès le premier jour.
Ces résultats ont été validés sur un large éventail de données, incluant différentes chimies de batteries, différents fournisseurs de cellules, différents intégrateurs et différents systèmes de gestion thermique. De plus, le modèle d'apprentissage continue d'apprendre tout au long de l'utilisation de la batterie, s'adaptant automatiquement à tout changement d'utilisation, tel qu'une modification du point de consigne de température du système HVAC, par exemple.
La prévoyance offerte par les solutions d'analyse de batterie de PowerUp se traduit par des gains considérables et contribue à minimiser l'impact sur la durée de vie de la batterie (en raison des températures élevées) et à minimiser (voire éviter) le risque d'interruption de service (qui est actuellement lié à l'atteinte du seuil de sécurité critique). Autre avantage clé : les solutions de PowerUp ne dépendent d'aucune solution de gestion thermique spécifique. Qu'il s'agisse de “refroidissement par air” ou de “refroidissement par liquide”, le modèle de détection fonctionne de la même manière.
Comment ça marche : étude de cas opérationnelle
Figure : Profil de température d'un rack dans un conteneur sans problème de gestion (Conteneur 03 Rack 01), superposé à celui d'un rack dans un conteneur connaissant une défaillance de la climatisation (Conteneur 04 Rack 01).
Cette figure illustre le cas d'un problème de climatisation rencontré dans un conteneur, qui a entraîné une dérive de température sur tous les racks de ce conteneur (illustré ici par le Rack 01 du Conteneur 04), tandis que le reste des actifs avec les mêmes profils d'utilisation n'a pas rencontré de problèmes de gestion thermique (illustré ici par le Rack 01 du Conteneur 03).
- Dans cet exemple, la dérive de température s'est étendue sur 10 jours, avec des températures de fonctionnement comprises entre 30°C et 50°C (nuisibles à la durée de vie de l'équipement), avant d'atteindre le seuil d'arrêt pour les racks non régulés thermiquement (ici à 55°C).
- L'interruption de service du Conteneur 04 a en outre entraîné l'arrêt d'autres conteneurs sur le site connectés au même point de livraison (illustré par l'arrêt du Conteneur 03 le 19 février, qui n'était pas affecté par le problème de régulation de température).
- Enfin, cet exemple montre que le retour à un fonctionnement normal s'est produit après deux jours d'interruption générale, ce qui aurait pu être évité en détectant l'anomalie dès le premier jour. Ceci est rendu possible par le module d'analyse automatique développé par PowerUp.
Détection des défauts HVAC – mieux vaut prévenir que guérir
En conclusion, l'intégration de protocoles avancés de détection et de diagnostic des défauts HVAC (FDD), alimentés par des analyses basées sur l'IA comme celles de PowerUp, est cruciale pour assurer la sécurité et la performance optimale des systèmes de stockage de batteries. La détection précoce des anomalies HVAC, en moins d'une journée, permet d'éviter des pertes d'énergie coûteuses, de prolonger la durée de vie des batteries et d'atténuer le risque de défaillances catastrophiques telles que l'emballement thermique.
En tirant parti de la modélisation électrothermique et de l'apprentissage automatique, ces solutions offrent la prévoyance nécessaire pour résoudre les problèmes de manière proactive, protégeant ainsi les investissements dans le stockage d'énergie et minimisant les perturbations opérationnelles.
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