Optimisation du facteur de capacité des voilier hydro-éolien pour la conversion de l'énergie éolienne en mer en utilisant le routage météo

Le navire à énergie est un concept relativement nouveau pour la récolte d'énergie éolienne offshore. Il s'agit d'un navire propulsé par le vent qui produit de l'électricité à l'aide de turbines hydrauliques fixées sous sa coque. Étant donné que le navire énergétique n'est pas connecté au réseau, l'énergie générée est stockée à bord (par exemple, à l'aide de batteries ou par conversion en hydrogène à l'aide d'un électrolyseur). Un avantage clé du navire énergétique est qu'il est mobile. Par conséquent, sa trajectoire peut être optimisée à l'aide d'un routage météorologique afin de maximiser la production d'énergie, ce qui est l'objet de cette thèse. L'analyse de la thèse est basée sur des simulations numériques. Le logiciel de routage météo est une versionmodifiée de QtVlm dans laquelle l'objectif d'optimisation a été remplacé par la maximisation de la production d'énergie. Le vaisseau énergétique est modélisé dans le logiciel par une polaire de vitesse et une polaire de production d'énergie. Les données de vent sont basées sur le jeu de données de vent ECMWF ERA-5. Le concept de navire à énergie est particulièrement bien adapté à la récolte de la conversion d'énergie éolienne dans le lointain au large. Par conséquent, le facteur de capacité des navires à énergie déployés dans l'océan Atlantique Nord est d'abord étudié. Les résultats montrent qu'un facteur de capacité de 70 % peut être atteint (moyenne annuelle). Elle est similaire à celle des parcs éoliens offshore flottants qui seraient déployés dans la même zone. Les navires à énergie peuvent également être utilisés pour l'alimentation électrique des îles et des communautés côtières. Par conséquent, le facteur de capacité des navires à énergie déployés à proximité du littoral est également étudié. Deux études de cas sont envisagées : l'île de « l'Ile de Sein » et l'archipel de « Saint-Pierre-et-Miquelon ». Les résultats montrent que le facteur de capacité est de l'ordre de 50 %. Dans ce cas, elle serait de 10 à 20 % inférieure à celle des parcs éoliens offshore. L'optimisation du routage météo dépend de paramètres physiques (par exemple, capacité de stockage, puissance nominale) et numériques. Des analyses de sensibilité sont effectuées afin de comprendre leur effet sur la production d'énergie. Les résultats montrent que l'algorithme d'optimisation dans QtVlm tend à converger vers les maxima locaux. Par conséquent, les travaux futurs devraient être orientés vers le développement de meilleures méthodes d'optimisation.The energy ship is a relatively new concept for offshore wind energy harvesting. It consists of a windpropelled ship that generates electricity using water turbines attached underneath its hull. Since the energy ship is not grid-connected, the generated energy is stored aboard (for instance, using batteries or through conversion to hydrogen using an electrolyzer). A key advantage of the energy ship is that it is mobile. Therefore, its trajectory can be optimized using weatherrouting in order to maximize energy production, which is the focus of this thesis. The analysis in the thesis is based on numerical simulations. The weather-routing software is a modified version of QtVlm in which the optimization objective has been replaced by the maximization of the energy production. The energy ship is modelled in the software by a velocity polar and a power production polar. The wind data is based on the ECMWF ERA-5 wind dataset. The energy ship concept is particularly well-suited for the harvesting of the wind energy conversion in the faroffshore. Therefore, the capacity factor of energy ships deployed in the North-Atlantic Ocean is investigated first. Results show that a capacity factor of 70% can be (annual average). It is similar to that of floating offshore wind farms which would be deployed in the same area. Energy ships may also be used for the power supply of islands and coastal communities. Therefore, the capacity factor of energy ships deployed nearshore is also investigated. Two case studies are considered: the island of “Ile de Sein” and the “Saint-Pierre-et-Miquelon” archipelagos. Results show that the capacity factor is in the order of 50%. In this case, it would be 10 to 20% smaller than that of offshore wind farms. The weather-routing optimization depends on physical (e.g. storage capacity, rated power) and numerical parameters. Sensitivity analyses are performed in order to understand their effect on energy production. Results show that the optimization algorithm in QtVlm tends to converge to local maxima. Therefore, future work should be directed towards the development of better optimization methods