Local energy usage optimisation : a digital twin for microgrid case study

La gestion de l’énergie représente un impact important sur l’économie des industriels et des microgrilles de manière générale. Plusieurs moyens matériels sont accessibles à un industriel afin de reprendre une certaine maîtrise sur sa consommation. Il peut s’agir de l’installation de moyens de production d’énergie renouvelable directement sur site, de stockage d’énergie, ou de réorganisations des activités, regroupées sous le terme de Demand Response. Au fil des années des méthodes se sont développées afin d’évaluer la pertinence de l’installation de certaines sources d’énergie en effectuant des simulations. Ces outils sont généralement spécifiques à un type d’énergie et accessibles uniquement à des personnes habituées aux simulations numériques.Dans cette thèse, nous défendons une méthodologie destinée aux experts de sociétés spécialisées en énergies renouvelables. Nous proposons un Jumeau Numérique comme point central afin de simuler le comportement d’une microgrille, évaluer la pertinence de changements et piloter du matériel. Notre approche possède plusieurs propriétés telles que la modularité, nécessaire à l’hétérogénéité du matériel, l’extensibilité nécessaire à l’évolution des outils et l’accessibilité, au travers un langage dédié utilisant le vocabulaire des experts. Nous validons notre proposition sur 4 cas d’études issus de collaboration avec des acteurs industriels.Energy management is a major economic concern for industrials and microgrids in general. These actors have multiple choices to act on that. They can install local renewable energy sources, energy storage or they can act on their consumption to better match the production, that is Demand Response. Multiple methods have emerged to evaluated the interest of various configuration through simulation. These tools are mostly specific to a particular type of energy source and require knowledge in numerical computing. In this thesis, we defend a methodology for experts in the energy sector based around Digital Twin. We propose a Digital Twin to simulate the behavior of a microgrid, evaluate the impact of hardware or habits changes and to act on real devices. Our approach aims to be modular to address the heterogeniety of the real world, extensible to follow the industrial sites evolution and accessible to experts through a Domain Specific Language. We valide our proposal through 4 case studies in collaboration with industrial actors