Approches multi-modèles et multi-échelles pour la conception des réseaux d'énergie multi-flux.

Multi-model and multi-scale approaches for the design of multi-flux energy networks.

• Auteur / Autrice : Camille Caby
• Direction : Bruno Sareni, Benoit Delinchant
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Composants et Systèmes de gestion de l'Energie
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2025
• Etablissement(s) : Université de Toulouse (EPE ; 2025-...)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Génie électrique, électronique et télécommunications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LAPLACE - Laboratoire PLAsma et Conversion d'Énergie
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : GENESYS - Groupe Energie électrique et Systémique
• Partenaire(s) de recherche : établissement délivrant conjointement le doctorat : Institut national polytechnique (Toulouse ; 1969-....)

Mots clés

Mots clés libres

Réseaux électriques

Réseaux de chaleur

Stockage thermique

Stockage électrochimique

Production photovoltaïque

Production thermique

Power grids

Heating networks

Heat storage

Electrochemical storage

Photovoltaic production

Heat production

Résumé

Les travaux de thèse seront réalisés dans le cadre du PEPR TASE dont l'objectif est le développement de réseaux d'énergie flexibles et résilients incluant une part significative d'énergie renouvelables (notamment solaire). Ils se situent plus précisément dans l'action de recherche HYMES (Hybrid modeling for Multi Energy Systems) qui vise à étudier des approches de conception adaptées aux systèmes multi-énergies et plus particulièrement au cas du couplage des réseaux électriques aux réseaux de chaleur. Ces approches doivent permettre de dimensionner et piloter les réseaux de manière optimale en gérant une complexité qui s'exprime au travers de multiples dimensions : - à l'échelle spatiale, des composants élémentaires constituant les réseaux jusqu'à une maille géographique élargie (typiquement l'échelle d'un quartier) ; - à l'échelle temporelle, des dynamiques rapides que l'on retrouve typiquement dans les systèmes électriques jusqu'à des dynamiques lentes liées aux effets de saisonnalité dans les énergies renouvelables ou aux modes de vieillissement de certains composants (les stockeurs électrochimiques par exemple) ; - à l'échelle des disciplines (et des expertises), pour rendre compatible des représentations hétérogènes des composants des systèmes thermiques et électriques ; - à l'échelle des contraintes et des critères de conception, de nature diverse : efficacité énergétique, impact environnemental, coût économique, vieillissement, résilience… - à l'échelle des incertitudes présentes dans les processus de conception (incertitudes de modélisation) ou au sein même des systèmes (liées au aléas de production ou de consommation par exemple) Axes du travail : Pour répondre aux enjeux de conception permettant de garantir l'optimisation de réseaux multi énergies tout en intégrant les éléments de complexité indiqués précédemment, les travaux pourront suivre différents axes : - conduire en premier lieu un état de l'art des modèles de composants des réseaux d'énergie électrique et thermique au regard des contraintes et critères de conception et selon différents niveaux de finesse (ou niveaux de précision) : modèles de production solaire (PV, thermique), stockages électrochimiques, stockages thermiques, pompe à chaleur, convertisseurs thermoélectriques… - développer des stratégies permettant de passer d'une échelle spatiale à une autre, garantissant la précision des modèles et l'intégration des couplages forts à l'échelle la plus large. Ces stratégies pourront s'appuyer sur de la co-simulation ou sur l'assemblage de modèles réduits. Des techniques de réduction de modèles et de mise en évidence des couplages seront étudiées, afin d'assurer un compromis temps de calcul/précision acceptable en fonction des objectifs de conception. - évaluer l'intérêt des méthodes d'intelligence artificielle (IA) soit pour la représentation de données incertaines soit pour la détermination de modèles de substitution.En particulier diverses techniques d'IA basées-données, basées-physiques ou hybrides pourront être comparées. Un travail bibliographique sur l'ensemble des axes précédents sera conduit avec l'objectif d'identifier les méthodologies et les outils existants. Enfin, les modèles et les approches scientifiques étudiés seront testés et validés sur un benchmark représentatif intégrant les éléments de complexité introduits en préambule. L'outil open-source OMEGAlpes (https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes) développé au G2ELab sera plus particulièrement utilisé pour capitaliser les modèles du benchmark.

The thesis work will be carried out as part of the PEPR TASE programme, which aims to develop flexible and resilient energy networks that include a significant share of renewable energy (particularly solar). More specifically, it is part of the HYMES (Hybrid modelling for Multi Energy Systems) research initiative, which aims to study design approaches suitable for multi-energy systems, particularly in the case of coupling electricity networks with heating networks. These approaches should enable networks to be optimally dimensioned and controlled by managing complexity that manifests itself in multiple dimensions: - on a spatial scale, from the basic components of the networks to a wider geographical grid (typically the scale of a neighbourhood); - on a temporal scale, from the rapid dynamics typically found in electrical systems to the slow dynamics linked to seasonal effects in renewable energies or the ageing of certain components (electrochemical storage devices, for example); - at the scale of disciplines (and expertise), to make heterogeneous representations of thermal and electrical system components compatible; - at the scale of design constraints and criteria of various kinds: energy efficiency, environmental impact, economic cost, ageing, resilience, etc.; - at the level of uncertainties present in the design process (modelling uncertainties) or within the systems themselves (related to production or consumption hazards, for example) Research areas: To meet the design challenges of optimising multi-energy networks while integrating the complexity factors mentioned above, the work may follow different lines of research: - First, conduct a state-of-the-art review of electrical and thermal energy network component models in light of design constraints and criteria and according to different levels of detail (or levels of accuracy): solar production models (PV, thermal), electrochemical storage, thermal storage, heat pumps, thermoelectric converters, etc. - Develop strategies for moving from one spatial scale to another, ensuring model accuracy and the integration of strong couplings at the largest scale. These strategies may be based on co-simulation or the assembly of reduced models. Model reduction and coupling identification techniques will be studied to ensure an acceptable compromise between calculation time and accuracy in line with design objectives. - Evaluate the value of artificial intelligence (AI) methods for representing uncertain data or determining substitute models. In particular, various data-based, physics-based or hybrid AI techniques will be compared. A literature review of all the above areas will be conducted with the aim of identifying existing methodologies and tools. Finally, the models and scientific approaches studied will be tested and validated on a representative benchmark incorporating the elements of complexity introduced in the introduction. The open-source tool OMEGAlpes (https://gricad-gitlab.univ-grenoble-alpes.fr/omegalpes/omegalpes) developed at G2ELab will be used in particular to capitalise on the benchmark models.