Modélisation avancée des systèmes de stockage électrochimique de l'énergie en vue de la maitrise du vieillissement/remplacement et de l'optimisation technico-économique des stratégies de sollicitation.

par Alberto Vazquez Rodriguez

Projet de thèse en Energétique et Procédés

Sous la direction de François-Pascal Neirac et de Georges Kariniotakis.

Thèses en préparation à Paris Sciences et Lettres , dans le cadre de Ecole doctorale Sciences des métiers de l'ingénieur (Paris) , en partenariat avec Centre énergétique et procédés (Paris ; Fontainebleau, Seine et Marne ; Sophia-Antipolis, Alpes Maritimes) (laboratoire) , PERSEE - Centre Procédés, Energies Renouvelables, Systèmes Energétiques (equipe de recherche) et de École nationale supérieure des mines (Paris) (établissement de préparation de la thèse) depuis le 02-10-2017 .


  • Résumé

    Liée à la pertinence économique de centrales photovoltaïques avec stockage électrochimique de l'énergie (notamment lithium-Ion), une maitrise de ces technologies devient nécessaire. Cela permettra des engagements sur les performances et une meilleure utilisation des ressources pendant la durée de vie des installations. La thèse aura comme objectifs une modélisation numérique avancée des systèmes de stockage de technologie Lithium-Ion afin de mesurer l'impact des stratégies de sollicitation et de l'environnement thermique du stockage sur les performances et le vieillissement. Des approches en utilisant l'apprentissage automatique sur la base de mesures et l'étalonnage est envisagé. Des plusieurs tests électriques non destructifs auront lieu pendant tout la durée de la thèse afin de valider les travails.

  • Titre traduit

    Advanced modelling and technico-economic optimization of operation strategies of electrochemical storage systems accounting for cycling constraints.


  • Résumé

    Given the recent economic importance of integrated energy storage systems with photovoltaic centrals (in special Lithium-ion batteries), an understanding and control over these technologies has become even more necessary than before. Not only an improved knowledge and behavior of these systems will allow to a better performance and usage of the resources available, but it will also allow an engagement in terms of production expected from such sites. The thesis has as objectives the creation of a computational model of Lithium-ion energy storage systems with the purpose of measuring the impact different thermal conditions and usage strategies could have in the performance and life-expectancy. These models are expected to employ machine-learning approaches by using real-time data. All along the project, several electrical tests in real conditions will take place to validate the results.