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Approches de réduction paramétrique pour le contrôle optimal de systèmes innovants de production énergétique décarbonés

Défi technologique : Réseaux énergétiques intelligents (en savoir +)

Département : Département Thermique Conversion et Hydrogène (LITEN)

Laboratoire : Laboratoire des systèmes énergétiques pour les territoires

Date de début : 01-10-2022

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-22-0673

Contact : nicolas.vasset@cea.fr

Dans un contexte de décarbonation massive, la complexité grandissante des systèmes de production énergétique rend cruciales les problématiques de gestion avancée de pilotage. Le contrôle fin de ces systèmes, assurant optimalité et robustesse, est aussi un ingrédient central pour la mise en oeuvre de la flexibilité des moyens de production, en garantissant leur performance et la capacité de fonctionnement en opération critique. La possibilité d'utiliser des méthodes de contrôle optimal (MPC) via des techniques d'optimisation de pointe est notamment très pertinente dans le pilotage de ces systèmes énergétiques. Le déploiement sur système réel de ces méthodes de contrôle prédictif basées sur les modèles, dont l'usage se répand et dont les capacités sont établies, se heurte souvent d'un point de vue opérationnel à une complexité de mise en oeuvre d'algorithmes volumineux sur des cibles physiques. Il s'agit là de l'écueil principal empêchant la démocratisation de telles approches sur les systèmes énergétiques, et en général dans divers contexte d'automatique industrielle. L'objet de cette thèse est de concevoir, mettre en ?uvre et valider en simulation une méthode mathématique de réduction paramétrique pour des algorithmes de contrôle optimal de systèmes énergétiques. On s'appuiera notamment sur des avancées récentes concernant l'exploration de l'espace de paramètres, qui constitue un frein actuel pour des applications industrielles. La méthode développée sera évaluée et comparée sur des cas concrets industriels(géothermie, solaire, réseaux de chaleur) avec plusieurs méthodes classiques dites 'MPC explicite', ainsi qu'avec des méthodes heuristiques propres aux domaines considérés.

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