Optimisation multi-objectifs de systèmes énergétiques couplés : méthodes exactes et approchées

Multi-objective optimization of coupled energy systems : exact and approximate methods

• Auteur / Autrice : Antoine Mallégol
• Direction : Patrick Meyer, Bruno Lacarrière
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 18/12/2023
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et le numérique
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Equipe DECIDE - Département Logique des Usages, Sciences sociales et Sciences de l'Information - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Jury : Président / Présidente : Romain Billot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Patrick Meyer, Bruno Lacarrière, Sophie Demassey, Jean-Michel Reneaume, Julien Ramousse
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Sophie Demassey, Jean-Michel Reneaume

Mots clés

Mots clés contrôlés

Heuristique

Programmation (mathématiques)

Recherche opérationnelle

Ressources énergétiques

Mots clés libres

Systèmes énergétiques couplés

Recherche opérationnelle

Programmation mathématique

Heuristique

Matheuristique

Coupled energy systems

Operational research

Mathematical programming

Heuristic

Matheuristic

Résumé

Un système d'énergie est un ensemble d'infrastructures et de technologies permettant la production, le stockage et la distribution d'énergie. Les systèmes énergétiques couplés incluent plusieurs vecteurs énergétiques, par exemple de l'électricité et de la chaleur, et des interactions peuvent avoir lieu entre ces formes d'énergie. L'optimisation des systèmes énergétiques permet de dimensionner et piloter au mieux la génération et le stockage d'énergie, avec divers objectifs qui peuvent être liés au coût ou à l'impact environnemental du système. Dans ce travail nous modélisons et optimisons un système énergétique couplé sur une période de temps longue (une année), avec une résolution temporelle élevée. En parallèle, nous tenons compte de non linéarités dans les équations qui régissent le rendement électrique de la cogénération et celles décrivant le stockage thermique. Nous proposons de manière incrémentale différentes méthodes de résolution, allant d'un programme mathématique à une matheuristique, en passant par une heuristique. Nous montrons l'intérêt de ces approches pour réduire les coûts de ces systèmes, tout en augmentant la proportion de sources d’énergies renouvelables.

An energy system is a set of infrastructures and technologies that allow for the production, storage, and distribution of energy. Coupled energy systems include multiple energy vectors, such as electricity and heat, and interactions can occur between these forms of energy. Optimization of these systems allows for the best possible design and operation of energy generation and storage, with various objectives that can be linked to cost or the environmental impact of the system. In this work, we model and optimize a coupled energy system over a long period of time (one year), with a high temporal resolution. In parallel, we take into account non linearities in the equations that govern the electrical efficiency of cogeneration and those describing thermal storage. We incrementally propose different resolution methods, ranging from a mathematical program to a matheuristic, through an heuristic. We show the interest of these approaches for reducing the costs of these systems, while increasing the proportion of renewable energy sources.