Optimisation de la production d'hydrogène vert sous incertitudes

Optimal green hydrogen production under uncertainties

• Auteur / Autrice : Victor Spitzer
• Direction : Céline Gicquel
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique mathématique
• Date : Inscription en doctorat le 01/03/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire interdisciplinaire des sciences du numérique (Orsay, Essonne ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : ROCS - Réseaux & Optimisation Combinatoire et Stochastique
• Partenaire(s) de recherche : référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Energies renouvelables

Planification de la production et de la distribution

Optimisation stochastique

Programmation mathématiques

Hydrogène vert

Optimisation combinatoire

Production planning

Stochastic optimization

Renewable energy

Green hydrogen

Mathematical programming

Optimization under uncertainty

Résumé

L'hydrogène vert est une technologie prometteuse pour atteindre la neutralité carbone dans l'industrie et les transports. En effet, l'hydrogène vert peut être obtenu de façon complètement décarbonée en utilisant un procédé d'électrolyse de l'eau et en alimentant ce procédé par de l'électricité provenant de sources d'énergie renouvelables. L'hydrogène peut servir de matière première dans de nombreux procédés industriels ou être utilisé comme carburant propre. L'entreprise Lhyfe opère depuis 2021 une usine de production d'hydrogène renouvelable localisée en Vendée. L'usine est alimentée en électricité par un parc éolien situé à proximité immédiate, parc à laquelle elle est directement connectée. L'hydrogène produit est ensuite compressé, puis transporté par camion vers plusieurs sites de consommation dans la région. Dans les prochaines années, Lhyfe compte dupliquer cet exemple et ouvrir d'autres sites de production en Europe afin devenir un leader européen de l'hydrogène renouvelable. Cependant, un des défis majeurs dans la gestion de ces opérations industrielles est la présence de plusieurs sources d'incertitudes, notamment des incertitudes venant des prévisions sur la disponibilité des énergies renouvelables. L'objectif de cette thèse sera ainsi de : * Identifier, analyser, caractériser, et modéliser les principales sources d'incertitudes intervenant dans le processus de production et de distribution d'hydrogène renouvelable dans l'entreprise Lhyfe. * Développer des méthodes d'optimisation sous incertitude permettant de planifier au mieux la production et la livraison d'hydrogène produit à partir de sources d'énergie renouvelables.

Green hydrogen is a promising technology to reach carbon neutrality in industry and transportation. Namely, green hydrogen can now be obtained with zero CO2 emissions through a water electrolysis process powered by electricity coming from renewable energy sources. The produced hydrogen can be used as raw material in many industrial processes or as a clean fuel for transportation. The company Lhyfe has been operating since 2021 a hydrogen production unit in Vendée (in western France). This unit is directly connected to a wind farm located nearby which supplies it with green electricity. The hydrogen produced by this unit is compressed and distributed by trucks to several consumption points in the region. In the coming years, Lhyfe plans to duplicate this example and to open other production units in Europe in order to become a European leader in the green hydrogen field. However, one of the main challenges linked to the management of these industrial operations is the presence of several sources of uncertainties, in particular uncertainties coming from the forecasts on the availability of renewable energy sources. This PhD project thus aims at: - Identifying, analysing and modeling the main sources of uncertainties involved in the green hydrogen production and distribution processes at Lhyfe. - Developing mathematical optimization approaches enabling to plan, as best as possible, the production and distribution of green hydrogen under uncertainty.