Réduction d'arbre de scénario et méthode d'opérateurs pour l'optimisation stochastique de systèmes énergétiques.
par Daniel Mimouni
Projet de thèse en Contrôle, optimisation, prospective
Sous la direction de Welington De oliveira.
Thèses en préparation à l'Université Paris sciences et lettres , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication , en partenariat avec Mathématiques et Systèmes (laboratoire) , CMA - Centre de Mathématiques Appliquées (equipe de recherche) et de Mines Paris-PSL (établissement opérateur d'inscription) depuis le 02-11-2022 .
- Optimisation stochastique
- Programmation mathématiques
- Arbre de scénario
- Analyse de données
- Commande optimale
mots clés
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Résumé
La baisse des coûts de production des systèmes de production d'énergie distribuée et des systèmes de stockage électrochimiques couplée à l'évolution de la réglementation rendent possible la construction de d'opérations de gestion de l'énergie à la maille locale. Le développement de telles opérations sera d'autant plus aisé qu'il permettra aux différents acteurs en jeu de diminuer leur facture d'électricité et/ou leurs émissions de gaz à effet de serre. Or, pour atteindre cet objectif, les différents systèmes énergétiques ont besoin d'être optimisés. La performance d'une telle optimisation poursuit principalement deux objectifs : Le premier objectif est de pouvoir gérer au mieux la nature stochastique de la consommation/production. Le second est de pouvoir gérer des modèles complexes permettant de modéliser finement la physique des systèmes énergétiques. Dans ce contexte, l'objectif est donc de développer une solution performante selon ces deux objectifs : gestion des aléas et complexité des modèles. Il en va de l'élaboration de méthodes originales de réduction d'arbres de scénarios. Les outils utilisés seront principalement issus du transport optimal et des sciences des données pour déterminer la meilleure structure et la taille minimale de l'arbre de scénario. Aussi les méthodes de splitting operator en optimisation, permettront d'atteindre de bonnes performances en termes de précision et de vitesse d'exécution.
- Stochastic optimisation
- Mathematical programming
- Scenario tree
- Data analysis
- Optimal command
mots clés
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Titre traduit
Scenario tree reduction and operator method for the stochastic optimization of energetic systems.
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Résumé
The decrease in production costs of distributed energy production systems and electrochemical storage systems coupled with changes in regulations are making it possible to build local energy management operations at the local level. The development of such operations will be easier if it allows the various players involved to reduce their electricity bills and/or their greenhouse gas emissions. To achieve this objective, the various energy systems need to be optimized. The performance of such an optimization has two main objectives: The first objective is to be able to manage the stochastic nature of consumption/production as well as possible. The second is to be able to manage complex models that stay the closest to reality. In this context, the objective is to develop a high-performance solution according to these two objectives: hazard management and model complexity. To reach this objective, the development of original methods for scenario tree reduction will be exploited. Tools at use are mainly within the field of optimal transport and data science to determine the best structure and the minimum size of the scenario tree. Also splitting operator methods in optimization will be used, allowing to reach good performances in terms of accuracy and execution speed.
