Modélisation, optimisation et commande de parcs de production multi energies complexes

Parmi les parcs de production d'énergie, les réseaux de chauffage urbain sont symptomatiques des difficultés techniques inhérentes à la gestion de tels systèmes complexes. Ces réseaux pluridisciplinaires sont le siège de phénomènes physiques non linéaires et non analytiques et présentent des temps de propagation non négligeables et variables dans le temps. Afin de tester les méthodes développées, un réseau de chauffage urbain, choisi comme champ d'application de cette thèse, a été créé par Supélec et EDF.Dans cette thèse, un modèle de référence est tout d'abord développé, permettant de simuler finement le système global à l'échelle de l'optimisation court terme. L'optimisation du parc de production nécessite une stratégie d'optimisation hiérarchisée globale/locale, calculant une solution satisfaisante à l'échelle du réseau complet. Plusieurs approches sont utilisées pour les optimisations locales, selon la complexité des sites de production : résolution exacte, décomposition par connaissance a priori, métaheuristiques. L'utilisation des principes de la commande prédictive permet enfin d'étendre les résultats de planification au pilotage en boucle fermée du réseau. Les aspects de robustesse de la loi de commande vis-à-vis des erreurs de prédiction sur la courbe de charge sont également pris en compte.Among energy networks are district heating networks. This kind of network collapses all technical difficulties, related to the management of such systems. These multi field networks are concerned with non linear and non analytic phenomena; the problematic refers to non linear networks with non negligible and time varying propagation delays. To test developed methods, a district heating network benchmark, chosen as a representative example of multi field network in this PhD thesis, has been developed by EDF and Supélec.In this PhD thesis, a reference model, developed for fine simulation, is detailed. It leads to a profound understanding of the system behaviour. All relevant phenomena, for the short term scheduling point of view, are modelled. The definition of a hierarchical global/local optimisation strategy is necessary to compute a solution for the complete district network. Concerning local optimisations, several approaches are used, depending on the complexity of production sites: exact solution, decomposition with the help of a priori knowledge, metaheuristics. Predictive control principles allow using optimisation results in a closed loop control framework. Robustness of the control law against load prediction errors, closely related to the feasibility of successive optimisation problems, is also taken into account.ORSAY-PARIS 11-BU Sciences (914712101) / SudocSudocFranceF