Mme. IGNATIADIS Dimitra
Promotion : 2016
EPF Ecole d'ingénieurs (EPF)
TOTAL ( Stanford )
Stage : CMA/CARNOT ( SOPHIA ANTIPOLIS )
Mission : Dimensionnement robuste des microgrids
Résumé Stage : La baisse du coût des énergies renouvelables et les contraintes environnementales actuelles ont poussé au développement des solutions de production d’énergie décentralisée, locale et renouvelable. Le concept de microgrid vise à intégrer ces énergies renouvelables dans le mix énergétique à une échelle locale tout en restant économique et fiable, autrement dit en satisfaisant la demande électrique au moindre coût. Des outils de dimensionnement sont utilisés pour définir la composition la plus rentable des microgrids, préalablement à leur installation. Le travail effectué au cours de cette mission s’est basé, dans le but de l’améliorer, sur la solution de dimensionnement de [Poirion, 2015] , employant une méthode d’optimisation robuste et simulant le fonctionnement du microgrid à l’horizon d’une année. Une première contribution a consisté à raffiner le modèle en y intégrant la possibilité de souscrire à un contrat d’accès au réseau électrique national et de réaliser de l’effacement électrique en échange d’une contrepartie financière. La seconde contribution a consisté à réaliser une adaptation algorithmique de cette solution pour permettre de simuler le fonctionnement du système sur un horizon plus long, de vingt ans. Cette solution, à la croisée de l’optimisation combinatoire, de l’apprentissage automatique et de la modélisation prospective, a servi par la suite à étudier les impacts de divers scénarios d’évolution des données, de la charge électrique notamment, sur le dimensionnement optimal et les coûts de fonctionnement du microgrid. Cet outil de dimensionnement permet ainsi de tenir compte de l’évolution des données sur toute la durée de vie du microgrid et de réaliser une planification optimale des investissements. Mots-clés : microgrid, dimensionnement, optimisation robuste, effacement, planification des investissements, prospective