Auteur : Etienne CUISINIER
Directeur de Thèse : Bernard PENZ
Co Directeur : Pierre LEMAIRE
Date : 14 décembre 2021
Les défis environnementaux et plus particulièrement le défi climatique poussent les pouvoirs publics à légiférer en faveur d’une économie moins carbonée. Ces décisions se traduisent à l’échelle locale par la recherche de performance énergétique et le remplacement de sources d’énergies fossiles par des sources intermittentes, renouvelables, fatales ou de récupération. Ces deux actions peuvent être entreprises dans le secteur de l’industrie, de la mobilité, de la production locale d’énergie, des micro-réseaux d’électricité ou des réseaux de chaleur et de froid.
L’utilisation de sources renouvelables, la recherche de synergies entre plusieurs besoins et formes d’énergies complexifient ces systèmes Ils peuvent alors inclurent différentes technologies de production, conversion et stockage d’énergie : parcs photovoltaïques ou éoliens, cogénérations, chaudières, électrolyseurs, batteries, stockages thermiques /etc/. Concevoir de tels systèmes devient une tâche particulièrement difficile, et leur légitimité économique et écologique en dépend. Une des difficultés est de représenter le futur système sur toute sa durée de vie (plusieurs dizaines d’années), de planifier son évolution, tout en tenant compte de son fonctionnement heure par heure, voire minute par minute. En effet, la demande et la production d’énergie varient au sein d’une journée mais aussi d’une année à l’autre. La modélisation mathématique est alors un outil nécessaire pour simuler, optimiser, comprendre et dimensionner le système.
Cette thèse propose deux nouvelles approches pour concilier décisions opérationnelles sur le court et le long terme. Elles permettent de répondre à des questions pratiques telles que : « Faut-il produire davantage aujourd’hui et stocker pour demain ou le mois prochain ? ». Pour cela, les décisions immédiates sont modélisées de façon détaillée, tandis que les décisions à venir sont agrégées pour maîtriser les temps de calcul et tenir compte de prévisions incertaines. Ce travail s’inscrit dans un cadre méthodologique permettant de simuler finement l’opération d’un système, pour mieux le concevoir.
De nombreuses méthodes de modélisation et d’optimisation pour la planification des systèmes énergétiques existent. Cette thèse propose également une revue bibliographique originale et une réflexion sur l’impact de différents niveaux d’hypothèses de modélisation sur les temps de calcul et la pertinence des résultats obtenus. Ces deux derniers apports pourront guider les modélisateurs vers des méthodes pertinentes pour leur cas d’application ou vers l’élaboration de nouvelles méthodes.
Directeur de Thèse : Bernard PENZ
Co Directeur : Pierre LEMAIRE
Date : 14 décembre 2021
Méthodes de modélisation et d’optimisation technicoéconomique
pour la planification de systèmes multi-énergies
pour la planification de systèmes multi-énergies
Les défis environnementaux et plus particulièrement le défi climatique poussent les pouvoirs publics à légiférer en faveur d’une économie moins carbonée. Ces décisions se traduisent à l’échelle locale par la recherche de performance énergétique et le remplacement de sources d’énergies fossiles par des sources intermittentes, renouvelables, fatales ou de récupération. Ces deux actions peuvent être entreprises dans le secteur de l’industrie, de la mobilité, de la production locale d’énergie, des micro-réseaux d’électricité ou des réseaux de chaleur et de froid.
L’utilisation de sources renouvelables, la recherche de synergies entre plusieurs besoins et formes d’énergies complexifient ces systèmes Ils peuvent alors inclurent différentes technologies de production, conversion et stockage d’énergie : parcs photovoltaïques ou éoliens, cogénérations, chaudières, électrolyseurs, batteries, stockages thermiques /etc/. Concevoir de tels systèmes devient une tâche particulièrement difficile, et leur légitimité économique et écologique en dépend. Une des difficultés est de représenter le futur système sur toute sa durée de vie (plusieurs dizaines d’années), de planifier son évolution, tout en tenant compte de son fonctionnement heure par heure, voire minute par minute. En effet, la demande et la production d’énergie varient au sein d’une journée mais aussi d’une année à l’autre. La modélisation mathématique est alors un outil nécessaire pour simuler, optimiser, comprendre et dimensionner le système.
Cette thèse propose deux nouvelles approches pour concilier décisions opérationnelles sur le court et le long terme. Elles permettent de répondre à des questions pratiques telles que : « Faut-il produire davantage aujourd’hui et stocker pour demain ou le mois prochain ? ». Pour cela, les décisions immédiates sont modélisées de façon détaillée, tandis que les décisions à venir sont agrégées pour maîtriser les temps de calcul et tenir compte de prévisions incertaines. Ce travail s’inscrit dans un cadre méthodologique permettant de simuler finement l’opération d’un système, pour mieux le concevoir.
De nombreuses méthodes de modélisation et d’optimisation pour la planification des systèmes énergétiques existent. Cette thèse propose également une revue bibliographique originale et une réflexion sur l’impact de différents niveaux d’hypothèses de modélisation sur les temps de calcul et la pertinence des résultats obtenus. Ces deux derniers apports pourront guider les modélisateurs vers des méthodes pertinentes pour leur cas d’application ou vers l’élaboration de nouvelles méthodes.