Méthodologie pour la conception optimisée des réseaux de chaleur et de froid urbains intégrés

par Matthildi Apostolou

Thèse de doctorat en Energétique et procédés

Sous la direction de Assaad Zoughaib.

Soutenue le 30-11-2018

à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre Efficacité Énergétique des Systèmes. Paris (laboratoire) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) .

Le président du jury était Marc Clausse.

Le jury était composé de Sotirios Karellas, Solène Le Bourdiec, Cong-Toan Tran.

Les rapporteurs étaient Jean-Michel Reneaume, Vincent Lemort.


  • Résumé

    La thèse présente un modèle d’optimisation mathématique ainsi qu’une méthodologie d’étude pour la conception optimale de réseaux de chaleur et de froid flexibles et intégrant des technologies innovantes (les smart réseaux ou réseaux 4e génération). Dans ce modèle, différentes contraintes énergétiques, économiques et environnementales sont alors considérées. Le modèle considère des réseaux de chaud (ou de froid) à différents niveaux de température, ainsi que différents sites de production et demande d’énergie. Le tracé du réseau ainsi que la configuration de l’ensemble des systèmes de production sont obtenus en minimisant soit l'exergie totale consommée soit le coût total pour l’investissement et l’opération des systèmes. Le modèle mathématique développé est formulé en un problème MINLP multi-période. Les contraintes du modèle sont présentées dans plusieurs modèles imbriqués. Le premier modèle M1 est multi-période et inclut les contraintes d’échanges avec le réseau et un moyen de stockage thermique. Le deuxième modèle, appelé M2, contient l’ensemble du modèle M1 ainsi que des nouvelles contraintes permettant de dimensionner des pompes à chaleur à COP variable. Le troisième modèle M3 inclut le modèle M2 ainsi que de nouvelles contraintes pour le tracé géographique des réseaux et la prise en compte des flux d’électricité. Une méthodologie d’étude est aussi présentée, permettant, à l’aide du modèle M3 développé, de traiter des cas d’étude complexes et réalistes. La méthodologie propose une décomposition du problème selon trois étapes consécutives. Cette méthodologie est alors utilisée et illustrée pour un cas d’étude complexe : l’optimisation d’un nouveau quartier, considérant des PAC, un stockage de chaleur saisonnier et de la production PV.

  • Titre traduit

    Optimisation strategy for the district energy systems design


  • Résumé

    This thesis presents a mathematical optimization model and a methodology for the optimal design of district heating and cooling networks. The various constraints in energy balances, costs and environmental criteria can be considered in order to propose structures of flexible and innovative networks.The model allows the consideration of heating (or cooling) networks at different temperature levels, as well as different production sites and heat demands. The network’s layout as well as the optimal architecture of the heat production systems are achieved by minimizing either the total exergy consumed or the total cost for the investment and operation of the systems.The developed mathematical model is formulated into a multi-period MINLP problem. The constraints of the model are presented in nested models. The first model M1 considers the multi-period aspect and includes the constraints related to the heat exchanges between production/demand streams with the network and a thermal storage. The second model, called M2, contains the entire model M1 as well as new constraints for sizing heat pumps with variable COP. The model M3 includes the model M2 as well as new constraints for the geographical layout of the networks and the consideration of electricity balance in the problem.A methodology is also presented making it possible, using the model M3, to deal with complex and realistic case studies. The methodology proposes a decomposition of the problem following three consecutive steps. This methodology is then used for the optimization of a new district, considering heat pumps, seasonal heat storage and PV production.


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