Étude et mise en place d’une méthodologie pour la conduite de systèmes distribués de type micro-réseaux : application à de nouvelles architectures de conversion et de stockage d’énergie du type Power-To-Gas

Study and development of a methodology for driving micro-network distributed systems : Application to power to gas as new energy conversion and storage architectures.

• Auteur / Autrice : Ahmed Remaci
• Direction : Octavian Curea, Christophe Merlo
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Electronique
• Date : Soutenance le 03/07/2019
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l’ingénieur (Talence, Gironde)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Ecole supérieure des technologies industrielles avancées (Bidart, Pyrénées-Atlantiques)
• Jury : Président / Présidente : Najiba Mrabet Bellaj
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Octavian Curea, Christophe Merlo, Cristian Nichita, Grégory Zacharewicz, Edris Pouresmael
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Cristian Nichita, Grégory Zacharewicz

Mots clés

Mots clés contrôlés

Énergie -- Conversion directe

Méthane

Mots clés libres

Conversion et stockage d'énergie

Méthanation

Gestion de l'énergie

Modélisation multi-Physique

Energy conversion and storage

Methanation

Energy management

Multi-Physics modeling

Résumé

Nos travaux s’inscrivent dans le contexte global de la transition énergétique et de l’émergence des micro-réseaux, et de leur capacité, à terme, d’intégrer la production distribuée d’énergie tout en assurant la stabilité et la qualité du service. Parmi les technologies émergentes, les procédés Power-To-Gaz et en particulier le Power-to-Methane que nous étudions ici (production de CH4 à partir de l’électricité, en passant par H2 et CO2) ont l’avantage : d’absorber le surplus de production électrique, de récupérer et valoriser les émissions de CO2, et d’offrir des capacités de stockage importantes et de longue durée.Notre problématique porte sur la modélisation et la simulation d’un système PtM avec comme objectif d’assurer la continuité d’alimentation en CH4, ainsi que la sécurité du système en fonctionnement.Dans un premier temps nous effectuons le choix de technologies adaptées afin de déterminer la structure d’un système PtM avant de dimensionner ce système. Nous nous appuyons sur la modélisation REM (Représentation Energétique Macroscopique) pour intégrer les comportements physiques des équipements du système en régime stationnaire, mais également en régime transitoire, en prenant en compte des phases comme : le démarrage, le préchauffage…, et ainsi simuler le fonctionnement de ce système.Dans un second temps, nous développons une stratégie de gestion d’énergie multiniveaux afin de garantir le bon fonctionnement des équipements et du système dans sa globalité. Nous choisissons de la mettre en œuvre à travers la proposition d’un système multi-agents (SMA) et nous modélisons chacun des agents. Nous implémentons partiellement ce SMA et nous le simulons en connexion avec le modèle REM du système PtM pour montrer la faisabilité de notre approche.

Our work is concerned with energy transition and the emergence of micro-grids and their ability to integrate distributed power generation while at the same time ensure stability and service quality. Among the emerging technologies, the Power to Gas process and in particular the Power to Methane process which we are addressing here (production of CH4 from electricity, via H2 and CO2), have the advantage of absorbing surplus of electricity production, recovering CO2 emissions, as well as offering significant and long-term storage capacity.Our concern was in relation to the modeling and simulation of a PtM system with the objective of ensuring the continuity of CH4 supply and ensuring the safety of the system in operation.First, we chose the appropriate technologies to determine the structure of a PtM system before sizing this system. We utilised the REM modeling (Energetic Macroscopic Representation) to integrate the physical behaviors of the equipment of the system in a steady state, and in a transient state, taking into account phases like starting, preheating…, and ultimately the simulation of the operation system.In the second phase, we developed a multilevel energy management strategy to ensure the proper working order of each piece of equipment and of the global system. We chose to implement it through a multi-agent system (MAS) and we modeled each one of the agents. We partially implemented the MAS and simulated it with the REM model of the PtM system to show the feasibility of our approach.