Description
Date depot: 7 avril 2020
Titre: Management and optimization of VPP for industrial cogeneration of heat and power : Nuclear Power Plant as primary source of heat for industrial processes
Directrice de thèse:
Zahia GUESSOUM (CReSTIC)
Encadrant :
Cedric HERPSON (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
industrielle, qui se fonde actuellement uniquement sur des sources d’énergies fossiles. L’objectif global de cette
thèse est d’aller au-delà des travaux théoriques existants vers l’usage de futures centrales hybrides de cogénération
industrielle se fondant sur des réacteurs nucléaires à haute température, des énergies renouvelables et fossiles. Le
but de ce travail est de franchir un pas supplémentaire vers leur réalisation en étudiant – à travers la conception
d’un simulateur – la viabilité technique et économique de ces types de centrales nucléaires à cogénération et leur
appariement optimal avec des ressources fossiles et renouvelables. L’ensemble ainsi constitué formera un
producteur d’énergie perçu comme unique par l’opérateur de réseau et du marché – on parle de centrale virtuelle
(VPP) [13]. Cettemodélisation permetra d’affiner les contours du modèle économique et technique associé à leur
avènement.
Cette thèse s’inscrit à la frontière entre la Physique et le domaine des Agents Intelligents et Systèmes Multi-Agents.
Ici, le système multi-agent à concevoir et mettre en oeuvre a vocation à permettre le pilotage et l’optimisation du
système énergétique simulé que constitue le producteur virtuel. Dans la mesure où le système complexe étudié est
décomposable en sous-processus parallèles (réacteur, échangeur, producteur renouvelable, chaudières fossiles,
réseau de distribution, stockage,...) en interaction, une approche multi-agent est pertinente [7,9]. Ainsi, les agents
responsables des différents composants modélisés seront responsables de tâches s’exécutant en parallèle et
potentiellement corrélées [8]. Chaque agent sera donc doté de capacités de raisonnement et d’intéraction lui
permettant de déterminer de manière collaborative quelles décisions sont susceptibles d’optimiser le comportement
tant local (le composant qu’il contrôle) que global du système (le VPP).
Doctorant.e: Chmielarz Blazej