Jumeau Numérique d'une centrale photovoltaïque

Digital Twin of a photovoltaic power plant

• Auteur / Autrice : Théodore Michel
• Direction : Elie Hachem
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Mathématiques numériques, Calcul intensif et Données
• Date : Inscription en doctorat le 17/10/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences fondamentales et appliquées (Nice ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de mise en forme des matériaux (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université de Recherche Paris Sciences et Lettres (2015-2019)

Mots clés

Mots clés libres

Jumeau Numérique

Dynamique des fluides numérique

Apprentissage profond par renforcement

Photovoltaïque

Digital Twin

Computational Fluid Dynamics

Deep Reinforcement Learning

Photovoltaic

Résumé

L'objectif du projet de thèse est de développer un jumeau numérique d'une centrale agrivoltaïque en canopée suspendue sur des champs agricoles, afin de pouvoir simuler de manière fidèle et précise les écoulements de vent sur la structure complexe. Le projet de thèse s'organise en trois parties : dans un premier temps réussir à modéliser numériquement la structure complexe et fine de la centrale photovoltaïque afin de la simuler dans un écoulement de fluide ; dans un deuxième temps prendre en compte les interactions fluide-structure pour modéliser le comportement en temps réel de la centrale ; finalement développer un algorithme d'apprentissage renforcé pour gérer en temps réel l'inclinaison des panneaux photovoltaïques en fonction de l'écoulement de vent subi.

The objective of the thesis project is to develop a digital twin of an agrivoltaic power plant (a suspended canopy on agricultural fields), in order to be able to simulate faithfully and accurately the wind flows on the complex structure. The thesis project is organized in three main parts : first, succeed in digitally modeling the complex and thin structure of the photovoltaic power plant in order to simulate it in a turbulent fluid flow ; second, take into account the fluid-structure interactions in order to model the real-time behavior of the power plant ; and finally, to develop a deep reinforcment learning algorithm to manage the tracker axel tilts of the solar panels in real time according to the incoming wind flow.