Conception de systèmes de contrôle avancé de réacteur PWR flexible
Auteur / Autrice : | Guillaume DUPRé |
Direction : | Philippe Chevrel |
Type : | Projet de thèse |
Discipline(s) : | Automatique, productique et robotique |
Date : | Inscription en doctorat le 30/08/2019 Soutenance le 06/12/2023 |
Etablissement(s) : | Ecole nationale supérieure Mines-Télécom Atlantique Bretagne Pays de la Loire |
Ecole(s) doctorale(s) : | Sciences Pour l'Ingénieur et le Numérique |
Partenaire(s) de recherche : | Entreprise : Framatome |
Mots clés
Résumé
La plupart des unités de production d’électricité d’origine renouvelable déployées ces dernières années sont par nature intermittentes. En l’absence de solution de stockage à grande échelle, la production et la consommation d’électricité doivent être constamment équilibrées pour garantir la stabilité du réseau. Ce rôle, traditionnellement occupé par les centrales thermiques à flamme, tend de plus en plus à être assuré par les centrales nucléaires. Ainsi, cette thèse vise à améliorer la flexibilité des réacteurs nucléaires à eau sous pression afin de répondre aux futurs besoins du réseau électrique. Pour ce faire, plusieurs systèmes de contrôle du coeur du réacteur ont été conçus en se basant sur des méthodes avancées du domaine de l’automatique, à savoir la commande prédictive et la commande à gains séquencés. Un modèle non-linéaire de réacteur multi-mailles, destiné à la synthèse de lois de commande, a notamment dû être développé. De complexité juste suffisante, il est bien adapté à des fins de prédiction court terme. La solution finalement proposée comporte deux volets : 1) un système temps réel d’aide au pilotage (brevet monde), qui fait désormais partie de l’offre commerciale de Framatome, et 2) une solution de pilotage hiérarchique compatible avec les boucles de régulation de température existantes, dont les performances sont nettement accrues en termes de flexibilité et de respect des contraintes opérationnelles, par rapport aux modes de pilotage actuels. Cette solution s’appuie sur les techniques d’implémentation de commande prédictive non-linéaire les mieux adaptées.