Optimal design methodology of electrical energy conversion and storage chains

L’optimisation de la conception des systèmes énergétiques nécessite la prise en compte de multiples phénomènes physiques de natures différentes. La difficulté pour simuler de tels problèmes réside dans le fait que les modèles sont couplés et interdépendants avec des constantes de temps éloignées. Ceci est donc très pénalisant pour le temps de calcul. L’objectif est alors de réduire les efforts de calcul afin de rendre possible l’optimisation de ces architectures complexes. La présente étude décrit une méthodologie de conception de systèmes multi-physiques complexes qui sont caractérisés par des dynamiques très variées. Cette méthodologie repose sur un formalisme générique et modulaire traduisant le fonctionnement du système par un ensemble de cycles et de sous-cycles. La mise en abyme des cycles, inspirée du principe des poupées russes, permet de créer une structure dite multi-couche répartie selon les échelles temporelles prises en compte. Pour réduire le coût de simulation global, des méthodes d’extrapolation à pas variables basées sur cycle ont été développées et implémentées sur chacune de ces couches. Les résultats des approximations obtenus à une couche inférieure sont ensuite utilisés pour effectuer des extrapolations sur une couche supérieure. Cette approche permet de réduire considérablement le temps de simulation en atteignant un facteur de gain supérieur à 1000, même en présence d’une grande disparité de constantes de temps du système. La méthodologie proposée a été validée sur l’étude de dimensionnement d’un navire tout-électrique et elle peut également être utilisée dans de nombreuses applications de transport et de production d’électricité.The design optimization of energy systems requires the consideration of multiple physical phenomena of different kinds. The difficulty to simulate such problems lies in the fact that there is high mutual dependency between the coupled models with a wide range of time scales and thus penalize the computation time. Therefore our objective is to reduce computation efforts to make possible the optimization of these complex architectures. The present thesis describes a methodology for designing complex multi-physical systems that are characterized by very different dynamics. This methodology relies on a generic and modular formalism reflecting the operation of the system by a set of cycles and sub-cycles. Nesting cycles, relying on the principle of Russian dolls, allows to create a structure called multi-layer apportioned according to the time scales considered. To reduce the computation time, cycle-based extrapolation methods with variable steps have been developed and implemented on each layer. The approximation results obtained in a lower layer are then used to perform extrapolations on an upper layer. This original approach significantly reduces the simulation time by reaching a gain factor greater than 1000, even in the presence of a wide disparity of time constants of the system. The proposed methodology has been validated by the design study of an all-electric ship and it can also be used in many transportation and power generation applications