Optimisation de chaufferies collectives multi-energies : dimensionnement et commande de systèmes de stockage thermique par hydro-accumulation

par Mouchira Labidi

Thèse de doctorat en Sciences et technologie industrielles

Sous la direction de Stéphane Grieu, Olivier Faugeroux et de Julien Eynard.

Le président du jury était Eric Bideaux.

Le jury était composé de Stéphane Grieu, Olivier Faugeroux, Julien Eynard, Eric Bideaux, Gilles Roux, Floriane Mermoud.

Les rapporteurs étaient Gilles Roux.


  • Résumé

    Les travaux présentés dans ce manuscrit portent sur l’optimisation d’une chaufferie collective multi-énergie en l’équipant d’un système de stockage thermique de type hydro-accumulation. L’efficacité de ce dernier dépend de sa capacité à conserver son énergie initiale. Ainsi, pour minimiser les pertes thermiques, le système de stockage doit être correctement isolé. Un modèle de ballon d’hydro-accumulation stratifié est développé et validé expérimentalement. Une étude paramétrique est menée afin d’étudier l’impact, sur les pertes thermiques, de paramètres géométriques et météorologiques. Ensuite, une approche de dimensionnement, fondée sur une stratégie de gestion séquentielle et une étude paramétrique est proposée. Plusieurs critères énergétiques et économiques peuvent ainsi être évalués pour différents volumes de stockage thermique. L’approche de dimensionnement proposée a été appliquée à plusieurs sites exploités par Cofely GDF-Suez, notre partenaire industriel. Les résultats obtenus montrent que le dimensionnement optimal du système de stockage et la gestion intelligente du procédé permettent d'optimiser le fonctionnement d’un site. Des économies énergétiques et financières importantes peuvent ainsi être réalisées. La stratégie de gestion séquentielle proposée n’anticipe pas les besoins du réseau de chaleur. C’est pourquoi une stratégie fondée sur la commande prédictive (MPC pour Model Predictive Control) est susceptible d’améliorer le fonctionnement et les performances d’une chaufferie collective équipée d’un système d’hydro-accumulation. Afin de mettre en œuvre un tel contrôleur, la puissance thermique demandée par le réseau de chaleur doit être correctement prédite. Par conséquent, une méthode de prédiction a été développée. Elle s’appuie sur une analyse multi-résolution par transformée en ondelettes discrète et sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels de type perceptron multicouche. La stratégie séquentielle (non prédictive) et la stratégie prédictive ont été appliquées à une chaufferie collective mixte située dans une commune du nord de la France. Pour ce cas d’étude, la stratégie prédictive est plus efficace. De plus, les résultats montrent que, quelle que soit la stratégie utilisée, équiper la chaufferie d’un système d’hydro-accumulation correctement dimensionné est un investissement rentable. Il permet de minimiser la consommation d’énergie fossile et, par conséquent, le coût économique et les émissions de CO2.


  • Résumé

    The present work deals with optimizing a multi-energy district boiler by adding to the plant a thermal water storage tank. The effectiveness of such a system depends on how long the stored energy can be kept without considerable degradation. The storage tank should be properly insulated to reduce the rate of heat loss. Thus, firstly, a stratified water thermal storage model is developed and experimentally validated. A parametric study is carried out to determine the influence of geometric and meteorological parameters on heat loss. Next, a reliable sizing method based on a sequential management strategy and a parametric study is proposed. Various energy and economic criteria have been evaluated for a range of thermal storage sizes. The proposed methodology has been applied to many plants managed by Cofely GDF-Suez, our industrial partner. Results highlight the ability of a thermal storage tank (optimally sized and managed) to improve the operation of a multi-energy district boiler and realize significant energy and economic savings. The main drawback of the proposed sequential management strategy lies in not taking into account the future power demand. That is why a strategy based on a Model Predictive Controller (MPC) is likely to improve operation and performance. In order to implement such a controller, the power demand has to be accurately forecasted. As a consequence, a short-term forecast method, based on wavelet-based Multi-Resolution Analysis (MRA) and multilayer Artificial Neural Networks (ANN) is proposed. Both the sequential and the predictive strategies are applied to a northeast France multi-energy district boiler selected as a case study. The main result to retain is that the efficiency of water thermal storage tank is mainly related to its design and the way it is managed. For this case study, the predictive strategy regardless the size of the storage tank, the predictive strategy is more reliable. Furthermore, in all cases an adequately sized and managed thermal storage tank is a profitable investment. It allows the fossil energy consumption to be significantly reduced. The same remark applies to the functioning costs and CO2 emissions.

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