Avec l’intégration massive des énergies renouvelables dans le mix électrique, la flexibilité des centrales hydroélectriques devient essentielle pour garantir la stabilité du réseau. Cette évolution conduit les machines hydrauliques à fonctionner de plus en plus fréquemment en dehors de leur plage optimale, favorisant l’apparition de phénomènes complexes tels que la cavitation, responsable d’une usure accélérée des équipements et de coûts de maintenance élevés.
Dans ce contexte, HYDRO Exploitation, qui assure l’exploitation et la maintenance d’environ 20 % du parc hydroélectrique suisse, s’associe à la HES-SO Valais afin de développer une solution innovante de monitoring de la cavitation. Le projet vise à compléter les outils de surveillance existants et à proposer un service d’évaluation du fonctionnement flexible des centrales.
Il repose sur le développement d’un module de détection acoustique de la cavitation, peu coûteux, robuste et facilement transportable. Le signal sonore est analysé dans le domaine fréquentiel à l’aide d’une adaptation innovante des Point Distribution Models basés sur des distributions cumulatives, permettant d’identifier et de visualiser les différents régimes de cavitation. Les résultats obtenus servent à identifier précisément les points de fonctionnement critiques et à améliorer la maintenance prédictive des installations.
L’intégration de méthodes de Machine Learning et de Deep Learning permet ensuite de construire des modèles prédictifs à partir des données acquises en exploitation continue. Le traitement et la visualisation des données sont directement intégrés dans l’infrastructure IT d’HYDRO Exploitation, garantissant la souveraineté des données et ouvrant la voie à une nouvelle offre de services à fort potentiel de valorisation en Suisse et à l’international.
