Co-optimisation d'un stockage hybride - chaleur et électricité - dans un réseau multi-énergies

Co-optimization of hybrid storage - heat and electricity - in a multi-energy network

• Auteur / Autrice : Ibrahim Al Asmi
• Direction : Hamid Ben Ahmed
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mecanique des fluides, energetique, thermique, combustion, acoustique
• Date : Soutenance le 13/06/2023
• Etablissement(s) : Université de Rennes (2023-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, télécommunications, informatique, signal, systèmes, électronique (Rennes)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Rennes ; 2013-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Systèmes et applications des technologies de l'information et de l'énergie (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2002-....) - Ecole normale supérieure - Rennes - Systèmes et Applications des Technologies de l'Information et de l'Energie / SATIE
• Jury : Président / Présidente : Didier Aussel
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Florence Ossart, Marianne Boix, Antoine Meffre, Roman Le Goff Latimier
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Xavier Roboam, Robin Girard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Réseaux électriques (circuits) -- Analyse

Énergie

Chaleur -- Stockage

Mots clés libres

Stockage thermique

Modelisation

Optimisation

Réseaux multi-énergies

Thermal storage

Modeling

Optimization

Multi-energies

Résumé

La thèse traite de la modélisation et de la co-optimisation du stockage de chaleur haute température dans le cadre d'un réseau multi-énergies. L'objectif est de développer des outils pour optimiser la gestion et le dimensionnement des composants physiques d'un réseau multi-énergies combinant chaleur et électricité.Le contexte général des systèmes énergétiques et leur transition vers la décarbonation est exposé, en mettant en évidence l'intérêt des technologies de stockage thermique haute température pour intégrer les énergies renouvelables, telles que l'éolien, le photovoltaïque et la chaleur fatale.Un métamodèle 1D du stockage thermique haute température est développé, utilisant une fonction paramétrique pour approximer dans l'espace le profil de température à un instant donné. Ce même métamodèle est basé sur une approximation temporelle de l'évolution d'état du système, ce qui réduit considérablement le temps de calcul.Le modèle 1D de la littérature et le métamodèle développé sont validés en étudiant différents stockages thermoclines sur un cycle de charge-décharge. Des comparaisons sont effectuées entre les résultats du modèle 1D, du métamodèle et les données expérimentales.Le métamodèle peut être également calibré directement sur les données expérimentales en cas de défauts présents dans l'installation.Différentes techniques d'optimisation sont comparées, ainsi que différents formulations mathématiques correspondant à différents cas d'études.Dans certains cas, des gains significatifs en gestion et en dimensionnement énergétique du stockage sont démontrés en utilisant le métamodèle, par rapport à des modèles 0D simplifiés.La co-optimisation d'un réseau multi-énergies, combinant électricité et chaleur, est étudiée en utilisant une méthode de commande prédictive et un modèle 0D simplifié du stockage thermique. Les résultats montrent que la coopération entre les vecteurs énergétiques peut réduire significativement la capacité de stockage nécessaire.La thèse conclut sur les principales contributions et les perspectives pour améliorer la qualité des métamodèles, mieux caractériser le vieillissement du stockage thermique et étendre la vision multi-énergies aux vecteurs hydrogène et eau. Le travail a été réalisé en collaboration avec la société Eco-Tech CERAM, spécialisée dans les technologies de stockage thermique haute température, avec pour objectif final d'optimiser la gestion et le dimensionnement énergétique dans des réseaux multi-énergies.

The thesis deals with the modeling and co-optimization of high-temperature heat storage within a multi-energy network. The objective is to develop tools to optimize the management and sizing of the physical components of a multi-energy network combining heat and electricity.The general context of energy systems and their transition towards decarbonization is presented, highlighting the relevance of high-temperature thermal storage technologies for integrating renewable energies such as wind, photovoltaic, and waste heat.A 1D metamodel of high-temperature thermal storage is developed, using a parametric function to approximate the temperature profile at a given moment. The metamodel is based on a time approximation of the system's state evolution, significantly reducing computation time.The 1D model from the literature and the developed metamodel are validated by studying different thermocline storages during a charge-discharge cycle. Comparisons are made between the results of the 1D model, the metamodel, and experimental data.The metamodel can also be directly calibrated on experimental data in the presence of any defects in the installation.Different optimization techniques are compared, as well as different mathematical formulations corresponding to various case studies.In some cases, significant gains in energy management and storage sizing are demonstrated using the metamodel, compared to simplified 0D models.The co-optimization of a multi-energy network, combining electricity and heat, is studied using a predictive control method and a simplified 0D model of the thermal storage. The results show that cooperation between energy vectors can significantly reduce the required storage capacity.The thesis concludes with the main contributions and perspectives to improve the quality of metamodels, better characterize the aging of the thermal storage, and extend the multi-energy vision to hydrogen and water vectors. The work was carried out in collaboration with Eco-Tech CERAM, a company specialized in high-temperature thermal storage technologies, with the ultimate goal of optimizing energy management and sizing in multi-energy networks.