Modélisation systémique pour l'optimisation multi-objectifs de systèmes énergétiques – Application aux micro-réseaux électriques isolés.

Systemic modelling for the multi-objective optimization of energy systems – Application to isolated electrical microgrids

• Auteur / Autrice : Nathanael Dougier
• Direction : Lionel Roucoules
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie énergétique (AM)
• Date : Soutenance le 05/01/2022
• Etablissement(s) : Paris, HESAM
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LISPEN - LISPEN
• Partenaire(s) de recherche : établissement de préparation de la thèse : École nationale supérieure d'arts et métiers (1780-....)
• Jury : Président / Présidente : Edi Assoumou
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Lionel Roucoules, Delphine Riu, Fabrice Locment, Pierre Garambois, Julien Gomand
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Delphine Riu, Fabrice Locment

Mots clés

Mots clés contrôlés

Optimisation globale

Thèses et écrits académiques

Micro-réseaux électriques

Mots clés libres

Simulation

Aide à la décision

Optimisation multi-Objectifs

Systèmes énergétiques

Micro-Réseaux

Modélisation

Simulation

Multi-Objective optimization

Optimal sizing

Microgrid modelling

Energy system

Decision-Support tool

Résumé

Le changement climatique et la raréfaction de certaines ressources fossiles sont à l'origine d'une évolution des attentes de la société à propos de la production énergétique. Le développement de nouveaux systèmes d'approvisionnement électrique doit prendre en compte différents impacts. Une des évolutions du mix électrique consiste à regrouper des technologies de production (conventionnelles ou renouvelables) et de stockage dans un sous-réseau local : un microgrid. Cette thèse propose de dimensionner les microgrids en considérant plusieurs objectifs économiques, techniques et environnementaux. La proposition de ce travail consiste en la prise en compte des aspects de pilotage dans les paramètres de conception des microgrids et l'intégration de cette modélisation dans un algorithme d'optimisation multi-objectifs sans pondération.Un outil d'aide à la décision a ainsi été développé. Après avoir identifié les enjeux de modélisation et d'optimisation des systèmes énergétiques, une simulation séquentielle de l'opération des microgrids a été mise en place, enrichie de divers indicateurs de performances (techniques, environnementaux et économiques) et implémentée dans un algorithme génétique. La simulation a été effectuée sur une période représentative de douze jours types tout en garantissant la fiabilité de l’évaluation des performances par rapport à une période d’opération réelle plus longue. Plusieurs solutions, compromis entre les objectifs, ont alors été trouvées. Leur diversité en termes de performances et de paramètres permet bien d'élargir l'espace de conception. De plus l’impact de la prise en compte de plusieurs stratégies de pilotage permet de trouver des combinaisons de technologies plus diverses. Ces résultats ont été analysés et les exigences d'évaluation et d'optimisation ont été vérifiées sur un cas d'étude réaliste. Finalement, la performance de l'approche a été validée par comparaison avec d'autres logiciels de référence (HOMER et iHOGA/MHOGA).

Climate change and the depletion of some natural resources are leading to changes in social expectations toward the energy production. The development of new power supply systems must therefore take into account various impacts. One of the evolutions of the electrical mix consists in the gathering of production (conventional and renewable) and storage technologies inside a local network : a microgrid. This PhD thesis proposes to design microgrids by considering several economic, technical and environmental objectives. The developed approach consists in the consideration of management aspects in the design parameters of microgrids and the integration of the modelling into a non-weighted multi-objective optimization algorithm.A decision-support tool has been developed. After identifying the stakes of energy system modelling and optimization, a sequential simulation of microgrids operation has been set up, enhanced with various performance indicators (technical, environmental and economic) and implemented in a genetic algorithm. The sequential simulation has been carried out on a representative period of twelve typical days, while guarantying the reliability of of the performances assessment on a longer operation period. Several solutions, trade-offs between the objectives, have been found. Their diversity in terms of performances and parameters allows to extend the design space. Furthermore, the impact of the consideration of several management strategies allows to find more diverses combinations of technologies. These results have been analyzed and the assessment and optimization requirements have been checked on a realistic case study. Eventually, the performance of the approach has been validated by comparison with other software (HOMER and iHOGA/MHOGA).