Optimisation MILP de la stratégie de contrôle des centrales à concentration solaire thermiques hybrides pour la production de chaleur industrielle

MILP optimization of control's strategy of hybrid concentrating solar thermal plants for process heat

• Auteur / Autrice : Simon Kamerling
• Direction : Sylvain Rodat
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : MEP - Mécanique des fluides Energétique, Procédés
• Date : Soutenance en 2022
• Etablissement(s) : Chambéry
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : CEA Grenoble / LITEN
• Jury : Président / Présidente : Gildas BESANçON
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sylvain Rodat, Benjamin Kadoch, Sylvain Serra, Nolwenn LE PIERRèS, Stéphane Ginestet
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Benjamin Kadoch, Sylvain Serra

Mots clés

Mots clés libres

Milp

Concentration

Solaire

Chaleur

Industrielle

Optimisation

Milp

Concentration

Solar

Heat

Process

Optimisation

Résumé

La chaleur pour les procédés industriels représente 25% de la consommation finale d'énergie au niveau mondial, et environ 8 Gt de CO2 par an, i.e. 25% des émissions mondiales. Les énergies renouvelables représentent moins de 10% de la production totale de chaleur pour l'industrie, et le solaire thermique moins de 1%. Néanmoins ces systèmes présentent un niveau de TRL élevé (TRL 9) et un grand intérêt pour la transition écologique ; il est donc nécessaire d'optimiser leur fonctionnement. Cette thèse a pour objet l'optimisation au niveau système de la stratégie de contrôle des centrales solaires hybrides pour la production de chaleur industrielle. Dans la première partie de cette thèse, l'accent a été mis sur l'optimisation de la stratégie de contrôle d'une unique centrale solaire, au moyen d'algorithmes MILP (Mixed Integer Linear programming). Des travaux publiés (Kamerling et al.,2021) ont montré l'intérêt d'une optimisation du niveau de température dans un champ solaire unique, en utilisant le fait que la chaudière soit en série avec l'installation: il est alors possible de baisser la température de sortie du champ solaire, donnant alors un gain en fraction solaire pouvant atteindre 2% en variation absolue, selon les cas. La démonstration a été faite pour un stockage à 2 cuves, puis pour un stockage thermocline bi-phase. Une autre dimension de liberté est donnée par l'intégration des procédés: les industriels peuvent avoir besoin de chaleur à différents niveaux de température; cela est encore plus vrai dans le cas d'éco-parcs industriels. Dans la deuxième partie de la thèse, nous avons donc considéré une centrale multi-technologie (éolienne thermique, solaire plan, solaire à concentration) fonctionnant à deux niveaux de température, avec un ballon de stockage par niveau de température. Une chaudière biomasse est placée en parallèle des systèmes de stockage, afin de permettre la production continue de chaleur. Dans ces travaux, nous avons exploré la possibilité que les différents composants de la centrale puissent choisir le processus pour lequel ils souhaitent produire, en fonction des données météorologiques et de la demande. L'approche algorithmique est, pour chacune de ces deux approches, constituée de trois phases: une phase de pré-calcul de la production solaire en fonction des niveaux de température, dont les résultats sont injectés dans un algorithme d'optimisation MILP (Mixed Integer Linear Programming) - plus précisément, un water-MILP model. Cet algorithme MILP donne en résultat une trajectoire de contrôle, constituée principalement des débits dans les champs solaires. Ensuite, cette trajectoire de contrôle fournie par le MILP est appliquée à un modèle complexe non-linéaire chargé d'évaluer les performances réelles du système en réponse à cette trajectoire. Une comparaison est faite avec d'autres trajectoires de contrôle plus déterministes. Enfin, en troisième partie de cette thèse, les résultats d'un stage sont présentés. Ce stage a été encadré par l'auteur sur l'optimisation du design et du dimensionnement desdites centrales. L'approche choisie est celle d'un algorithme fonctionnant sur un ensemble de jours clusterisés afin de réduire le temps de calcul, permettant ainsi l'augmentation du nombre de variables optimisées. Les variables de design sont principalement la taille du champ solaire et du stockage, les technologies implémentées ; d'autres ont été explorées également, comme l'orientation des capteurs. Les résultats de ce stage sont présentés, ainsi que leur application aux différentes centrales.

Heat for industrial processes represents 25% of the final energy consumption worldwide, and about 8 Gt of CO2 per year, i.e. 25% of global emissions. Renewable energies represent less than 10% of the total heat production for industry, and solar thermal less than 1%. Nevertheless, these systems have a high TRL level (TRL 9) and a great interest for the ecological transition; it is therefore necessary to optimize their operation. The purpose of this thesis is the system-level optimization of the control strategy of hybrid solar thermal plants for process heat. In the first part of this thesis, the focus was on the optimization of the control strategy of a single solar power plant, using Mixed Integer Linear Programming (MILP) algorithms. Published work (Kamerling et al., 2021) has shown the interest of optimizing the temperature level in a single solar field, using the fact that the boiler is in series with the solar plant: it is then possible to lower the output temperature of the solar field, giving a gain in solar fraction that can reach 2% in absolute variation, depending on the case. The demonstration was done for a two-tank storage, then for a two-phase thermocline storage. Another dimension of freedom is given by Process Integration: industrials may need heat at different temperature levels; this is even more true in the case of industrial eco-parks. In the second part of the thesis, we therefore considered a multi-technology plant (such as thermal wind turbine, flat plate solar panels, concentrated solar) operating at two temperature levels, with one storage tank per temperature level. A biomass boiler is placed in parallel with the storage systems, in order to allow continuous heat production. In this work, we have explored the possibility that the different components of the plant can choose the process for which they wish to produce, depending on the weather data and the demand. The algorithmic approach for each of these two approaches consists of three phases: a pre-calculation phase of the solar production as a function of temperature levels, the results of which are fed into a MILP (Mixed Integer Linear Programming), an optimization algorithm - more precisely, water-MILP models were written. This MILP algorithm results in a control trajectory, mainly consisting of the mass flow rates in the components. Then, this control trajectory provided by the MILP is applied to a complex non-linear model in order to evaluate the actual performance of the system in response to this trajectory. A comparison is made with other more deterministic control trajectories. Finally, in the third part of this thesis, the results of an internship are presented. This internship was supervised by the author on the design and sizing optimization of presented solar thermal plants. The chosen approach is that of an algorithm working on a set of clustered days in order to reduce the computation time, thus allowing an increase of the number of optimized variables. The design variables are mainly the size of the solar field and storage, the implemented technologies; others have been explored as well, such as the orientation of the collectors. The results of this internship are presented, as well as their application to different solar thermal plants.