Évaluation énergétique, économique et de la qualité de services, basée sur la modélisation et l'optimisation dynamique, pour une gestion intelligente des réseaux de chaleur

Based on the relevance of Heat as one of the primary end-uses of energy in a city and the stillsmall amount of literature on the transition of District Heating (DH) into Smart Thermal Networks, themain objective of the present research is to propose a novel model for system management of DH bycombining Modeling, Simulation, and Optimization tools. This with the aim to be a proof of conceptthat demonstrates the possibility of DH systems to transition into Smart Thermal Networks and theircapabilities of integration into the Smart City model. The present research takes the electricity smart gridas the starting point to propose a new model of DH system management named Dynamic Optimizationof DH for its Transition to Smart Networks (DOTS). This model is constituted by three parts: themodeling of DH networks, the optimization of DH systems, and the evaluation of DH systems. Themodeling approach is based on the physical modeling of DH networks using Oriented Graphs and avariation of the Finite Volumes method. The optimization is divided into two steps: The Dispatchoptimization using linear programming formulation, and the Generation Temperature optimization usingnon-linear programming formulation. The evaluation of DH is done through energy, economic and, newto DH, Quality of Service (QoS) indicators. To account for the dynamics of heat distribution, the presentresearch proposes the use of a new operative indicator named the Pipe Supply Factor (PSF) to allow thenetwork to consider the delay times and the thermal inertia of the system.Ces travaux considèrent les Smart Grid électrique comme point de départ pour proposer un nouveau modèle de gestion des réseaux de chaleur, baptisé Optimisation Dynamique des réseaux de chaleur pour une transition vers les Réseaux Intelligents (acronyme DOTS en anglais). Le modèle DOTS est constitué de trois parties : la modélisation dynamique des réseaux de distribution, l'optimisation du réseau de chaleur dans son ensemble et une évaluation multicritère de sa performance. La modélisation physique des réseaux est associée à une représentation en graphes orientés et à une méthode modifiée des volumes finis. En complément, ce travail propose l'utilisation d'un nouvel indicateur de fonctionnement dynamique appelé Facteur de Charge des Conduites (PSF en anglais pour Pipe Supply Factor). Le PSF donne le rapport entre l'énergie entrant dans une conduite et l'énergie qui en ressort. L'optimisation est divisée en deux étapes : L'optimisation de l'ordre de mobilisation des différents systèmes de production (dispatch) et l'optimisation de la température de génération. Le dispatch correspond à un ordre de priorité basé sur le coût de production et l'optimisation des températures de production est optimisée grâce à la minimisation de la production totale, de la demande non satisfaite(déficit) et de l'excès de chaleur (surplus). L'évaluation globale du réseau de chaleur se fait au travers d’indicateurs énergétiques, économiques et de qualité de service. Les résultats indiquent la possibilité de la transition des réseaux de chaleur (existants ou nouveaux) vers les Smart Thermal Networks et leur capacité à devenir partie intégrante du modèle Smart City