Etude et optimisation de la production combinée de chaleur et de froid pour réseaux thermiques

Optimization of heat and cold production in district thermal networks

• Auteur / Autrice : Boris Nérot
• Direction : Bruno Lacarrière
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Energétique, Thermique, Combustion
• Date : Soutenance le 13/12/2022
• Etablissement(s) : Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences de l'ingénierie et des systèmes (Nantes Université)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Optimisation - Système - Energie - Département Systèmes Energétiques et Environnement - Génie des Procédés Environnement – Agroalimentaire (GEPEA) (Saint-Nazaire)
• Jury : Président / Présidente : Stéphane Grieu
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Bruno Lacarrière, Julien Ramousse, Assaad Zoughaib, Roland Bavière, Nicolas Lamaison, Mohamed Tahar Mabrouk, Monika Woloszyn
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Julien Ramousse, Assaad Zoughaib

Mots clés

Mots clés contrôlés

Froid

Eau chaude -- Approvisionnement

Optimisation mathématique

Chauffage urbain

Mots clés libres

Méthodologie

Dimensionnement

Opération

Eau chaude sanitaire

Tabula

Surface

Methodology

Sizing

Operation

Domestic hot water

Tabula

Area

Résumé

La raréfaction des énergies fossiles carbonées ainsi que les effets délétères des émissions associées à leur combustion suggèrent la valorisation de sources d’énergies renouvelables, de récupération ou décarbonées pour satisfaire les demandes thermiques des bâtiments. En milieu urbain, de nombreuses technologies centralisées (réseaux thermiques) ou décentralisées (solutions individuelles) peuvent être combinées à cet effet. On parle alors d’architecture thermique. Cette thèse s’intéresse à la sélection de ces technologies et de leurs synergies selon des critères économique, CO2 et exergétique. Le modèle mis en œuvre choisit, opère et dimensionne à l’optimalité des équipements modélisés via le formalisme de la Programmation Linéaire en Nombres Entiers. Ce modèle parvient à donner de bons ordres de grandeurs de performance concernant des systèmes urbains de grande taille et de composition technologique variée, le tout selon une complexité algorithmique réduite par une méthode réfléchie. Dans une première phase, ce travail propose un outil générique d’optimisation mathématique des systèmes énergétiques multi-vecteurs. Les systèmes étudiés consistent en des composants de production, stockage et distribution de l’énergie regroupés en des hubs énergétiques. Malgré la presque linéarité des problèmes (bilans énergétiques réalisés en puissance), l’opération annuelle au pas horaire de ces systèmes est de trop haute complexité pour passer à l’échelle urbaine. Ainsi, une méthode de réduction de la complexité spatiale est développée. A cet effet, les bâtiments consommateurs exprimant des demandes thermiques similaires sont regroupés en un seul hub. La complexité temporelle est également réduite en considérant les informations portées par les chroniques temporelles paramètres du modèle. Une deuxième phase de ce travail propose une méthode de définition des demandes thermiques de bâtiments résidentiels. Fondée sur la base de données européenne Tabula, laquelle regroupe plus de 1700 bâtiments, cette méthode adapte au pas horaire un modèle annuel. La considération des propriétés du bâti (hors inertie thermique) et des apports de chaleur solaires et internes permet de définir des profils temporels de chauffage et climatisation. Le modèle d’optimisation et ces profils de demande sont finalement combinés dans un cas d’étude théorique mais vraisemblable. Un réseau de froid et des réseaux de chaleurs de 2ème, 4ème et 5ème génération sont associés à des équipements individuels de production et stockage d’énergie. La visée de l’étude est la détermination du taux de centralisation optimal et des équipements associés permettant la satisfaction des demandes thermiques. L’adaptabilité de chaque architecture thermique est révélée par la considération de différents scénarios climatiques, techniques et économiques.

Both the depletion of fossil fuels and the greenhouse gases emitted by the combustion of these fuels make the shift toward renewable energy sources relevant to meet thermal demands of buildings. Many centralized (thermal networks) or decentralized (building scale) equipment can be used together to meet these demands. These define a thermal architecture. This PhD thesis focuses on the selection of these equipment according to economic, greenhouse effect and exergetical criteria. The suggested model implements the Mixed-Integer Linear Programming formalism to determine the operation and sizing of equipment. It performs well in qualifying the performance of citywide energy systems while maintaining a low computational complexity. This work first introduces a versatile mathematical optimization tool of multi-energy systems. Energy production, storage and distribution components are gathered into energy hubs. Though the resulting model is almost linear, the computational load associated with full-year operation is too high to fit the city scale. This leads to the development of an approach dedicated to the reduction of the spatial complexity, which key idea is to unite buildings with similar thermal demands in a unique energy hub. Similarly, considering only relevant information associated with time series parameters tends to reduce the temporal complexity of the problem. This thesis then focus on defining thermal demands of residential buildings. The proposed model relies on the Tabula database - a set of 1700 European building typologies - and transforms an existing prediction model from the annual to the hourly time scale. In this approach, building construction properties, internal and solar heat gains define time profile of space heating and space cooling demands. The mathematical optimization and thermal demand models are finally combined in a theoretical yet realistic case study. It considers district heating networks of 2nd, 4th and 5th generation, a district cooling network and individual energy storage and production equipment. The study goal is the determination of the optimal centralization rate of energy equipment, given the satisfaction of thermal demands. The way each thermal architecture may adapt to various meteorological, technical and economic context is shown using discrete optimization scenarios.