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Integrated Design methods for Multi-energy Systems Under Uncertainty

par Laurence Laffont - publié le , mis à jour le

La soutenance de thèse de Hugo RADET, intitulée "Integrated design methods for multi-energy systems under uncertainty", encadrée par Xavier ROBOAM et Bruno SARENI, se déroulera le jeudi 3 mars à 14h en salle des thèses (C002) à l’ENSEEIHT.

Vous pourrez également assister à la présentation par visoconférence grâce au lien zoom suivant : https://inp-toulouse-fr.zoom.us/j/97026986286?pwd=L2Z6WlBISEo4cStsclNYczVQZkJTZz09

ID de réunion : 970 2698 6286
Code secret : 460480

Jury :

Mme Florence OSSART, Rapporteure (GEEPS, Univ. Sorbonne)

M. Robin ROCHE, Rapporteur (FEMTO-ST, UTBM)

M. Bruno FRANÇOIS, Examinateur (L2EP, Centrale Lille)

M. Pierre HAESSIG, Examinateur (IETR, CentraleSupélec)

M. Maurizio REPETTO, Examinateur (PEIC, Politecnico di Torino)

M. Vincent DEBUSSCHERE, Examinateur (G2Elab, Grenoble INP)

M. Xavier ROBOAM, Directeur de thèse (LAPLACE, Toulouse)

M. Bruno SARENI, Directeur de thèse (LAPLACE, Toulouse)

Résumé  :

Ces dernières années, le développement accéléré des énergies renouvelables a permis d’envisager de nouveaux modèles énergétiques basés sur des modes de production décentralisés : l’énergie est produite proche du consommateur et des moyens de flexibilité sont installés pour garantir, à tout instant, l’équilibre entre la consommation et la production. Parmi l’ensemble des solutions envisagées, le stockage est un moyen privilégié pour pallier l’intermittence de la production. Ce dernier peut s’accompagner de stratégie "multi-énergies" qui permettent d’améliorer la performance globale du système en couplant plusieurs vecteurs énergétiques entre eux.
La conception de tels systèmes est un problème complexe car il nécessite l’appréhension d’un grand nombre de paramètres, et ce de manière systémique. Qui plus est, les décisions de dimensionnement doivent être prises alors que de nombreux paramètres sont incertains (e.g., coûts d’investissement, prix de l’énergie, consommation et production futures). Par conséquent, le problème de conception est généralement formulé sous la forme d’un problème d’optimisation où les dimensions des équipements sont les variables de décision du problème à résoudre.
La thèse s’inscrit dans ce contexte en développant des stratégies de conception et de pilotage pour des systèmes multi-énergies. En particulier, le travail s’articule autour de trois axes de recherche principaux. La première partie de la thèse a pour objectif de développer un modèle d’optimisation du dimensionnement dans un cadre déterministe. La résolution d’un tel problème est rapide, ce qui permet d’effectuer des analyses paramétriques. De cette façon, cette partie interroge la pertinence technico-économique de tels systèmes pour alimenter des consommateurs résidentiels avec une part d’énergie renouvelable croissante.
Ensuite, la deuxième partie de ce travail (qui constitue le cœur de la thèse) s’intéresse au problème de conception sous incertitudes. Pour ce faire, deux méthodes de dimensionnement basées sur la programmation stochastique sont introduites : l’une est basée sur la programmation linéaire et l’autre utilise une métaheuristique. De façon à résoudre le problème d’optimisation en un temps imparti, ces méthodes sont généralement basées sur des versions simplifiées du problème. En particulier, les dimensions des systèmes sont calculées en considérant que la stratégie de pilotage a une connaissance parfaite du futur. L’objectif de cette partie est donc de questionner cette hypothèse en évaluant conjointement les résultats de dimensionnement avec des méthodes de pilotage réalistes qui n’anticipent pas le futur. Ce travail permet également d’étudier plus précisément le lien étroit entre la performance de la loi de gestion et le dimensionnement. Faut-il obligatoirement utiliser la loi de gestion réelle en phase de dimensionnement ? Cette partie tente d’apporter quelques réponses à cette question.
Enfin, la dernière partie de ce travail s’intéresse au problème de dimensionnement dynamique : les systèmes vieillissent et plusieurs décisions de dimensionnement doivent être prises sur l’horizon de l’étude. Contrairement à la plupart des études de la littérature, ce travail introduit l’impact de la loi de gestion sur la durée de vie des systèmes : cette dernière n’est pas fixée a priori, mais dépend de la façon dont le système est piloté au cours du temps. Cette méthode de dimensionnement originale intégrant le vieillissement (qui provient de la littérature) est ensuite comparée à deux heuristiques de conception basées sur une année équivalente.
Pour illustrer l’ensemble de ces travaux, les méthodes sont appliquées à un système décentralisé qui peut inclure des technologies hydrogène (i.e., pile à combustible, électrolyseur et stockage) où la chaleur produite par cogénération est valorisée pour alimenter des besoins en chaud.

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