Cours d'optimisation de systèmes énergétiques

Leçon 1 • Bilan énergétique et comptabilité

Construit des bilans énergétiques entrée-sortie pour les sous-systèmes et les centrales complètes. Fournit la base quantitative pour les objectifs d'optimisation.

Leçon 2 • Indicateurs clés de rendement

Présente le rendement, le facteur de capacité, le taux de chaleur et les mesures de disponibilité. Lie les KPI aux cibles d'optimisation définies dans les chapitres ultérieurs.

Leçon 3 • Révision des principes thermodynamiques

Applique les concepts des première et deuxième lois aux dispositifs de conversion d'énergie. Relie les limites thermodynamiques aux cibles de rendement du monde réel.

Leçon 4 • Taxonomie des systèmes énergétiques

Définit les couches de production, de transport, de distribution et d'utilisation finale. Établit le vocabulaire utilisé tout au long du cours.

Leçon 1 • Modélisation dynamique et transitoire

Étend les modèles en régime permanent avec des équations différentielles pour le comportement variant dans le temps. Prépare les modèles pour la simulation dynamique dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Modélisation au niveau des composants

Dérive les équations directrices pour les génératrices, les échangeurs de chaleur et les unités de stockage. Construit des blocs de composants réutilisables pour l'assemblage du système.

Leçon 3 • Techniques de validation des modèles

Teste les prédictions du modèle par rapport aux données mesurées à l'aide de mesures d'erreur statistiques. Établit des niveaux de confiance avant l'utilisation en optimisation.

Leçon 4 • Intégration au niveau du système

Assemble les modèles de composants en un système couplé à l'aide d'équations nodales et de mailles. Démontre comment les interactions se propagent à travers les sous-systèmes.

Leçon 1 • Simulations de scénarios et de sensibilité

Automatise les balayages de paramètres et les comparaisons de scénarios sur plusieurs simulations. Établit la base analytique pour l'optimisation dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Exécution de simulation dynamique

Simule des scénarios de suivi de charge, de démarrage et de défaut sur des horizons temporels. Relie les sorties dynamiques à l'évaluation des KPI du chapitre 1.

Leçon 3 • Normes de documentation de simulation

Établit le contrôle de version, la journalisation des métadonnées et les pratiques de reproductibilité pour les projets de simulation. Soutient les pistes de vérification requises en milieu professionnel.

Leçon 4 • Configuration de l'environnement de simulation

Configure les solveurs, les pas de temps et les tolérances numériques pour les simulations énergétiques. Une configuration correcte empêche les échecs de convergence dans les exercices ultérieurs.

Leçon 1 • Programmation en nombres entiers mixtes

Gère les décisions de planification des unités de production et de marche/arrêt à l'aide de formulations MIP. Aborde la complexité de calcul et les stratégies de relaxation.

Leçon 2 • Formulation de problèmes d'optimisation

Définit les fonctions objectif, les variables de décision et les contraintes pour les systèmes énergétiques. Une formulation correcte est un prérequis à toutes les applications des solveurs.

Leçon 3 • Notions de base de l'optimisation stochastique

Incorpore l'incertitude de la demande et de la production renouvelable dans les modèles d'optimisation. Prépare les étudiants à la planification probabiliste dans les chapitres avancés.

Leçon 4 • Programmation linéaire et non linéaire

Applique les méthodes LP et NLP aux problèmes de répartition de l'énergie et d'ordonnancement. Distingue les paysages de solution convexes des non-convexes.

Leçon 1 • Mise en place du problème de planification des unités de production

Formule le problème d'ordonnancement sur 24 heures avec les coûts de démarrage et les durées minimales de fonctionnement. Étend la répartition économique aux décisions binaires marche/arrêt.

Leçon 2 • Mécanismes de répartition basés sur le marché

Modélise le clearing du marché de l'énergie, la tarification marginale localisée et les services auxiliaires. Relie les résultats techniques de la répartition aux signaux économiques du marché.

Leçon 3 • Intégration des énergies renouvelables dans la répartition

Incorpore la production renouvelable variable et les options d'écrêtement de production dans les modèles de répartition. Aborde les exigences de flexibilité introduites par les sources intermittentes.

Leçon 4 • Principes fondamentaux de la répartition économique

Minimise le coût total de production sous réserve de l'équilibre de la charge et des limites des génératrices. Établit le problème central de répartition résolu dans les opérations du réseau d'alimentation électrique.

Leçon 1 • Cumul de services de stockage multiples

Optimise le stockage fournissant simultanément de l'arbitrage énergétique, de la régulation de fréquence et des services de capacité. Aborde le cumul de revenus et la résolution de conflits de services.

Leçon 2 • Optimisation de la répartition du stockage

Formule l'ordonnancement de la charge/décharge comme un problème LP ou MIP sur un horizon de planification. Maximise la valeur d'arbitrage tout en respectant les limites d'état de charge.

Leçon 3 • Dimensionnement et emplacement du stockage

Détermine la capacité et l'emplacement optimaux du stockage dans un réseau à l'aide de modèles d'investissement. Équilibre le coût d'investissement par rapport aux économies d'exploitation.

Leçon 4 • Stockage en contexte de microréseau

Applique l'optimisation du stockage aux microréseaux isolés et raccordés au réseau avec une forte pénétration renouvelable. Intègre la répartition du stockage à la gestion énergétique du microréseau.

Leçon 1 • Architecture de système multi-énergie

Cartographie les hubs énergétiques connectant les flux d'électricité, de chaleur et de gaz via des convertisseurs partagés. Établit le cadre structurel pour la simulation intégrée.

Leçon 2 • Modélisation de la chaleur et de l'électricité combinées

Modélise les unités de CHP avec des régions de fonctionnement réalisables et des ratios chaleur/puissance. Démontre les gains de rendement de la répartition simultanée de la chaleur et de l'électricité.

Leçon 3 • Intégration du réseau gazier

Incorpore les équations de débit de gaz et les contraintes des compresseurs dans le modèle intégré. Capture les interdépendances gaz-électricité dans la co-optimisation.

Leçon 4 • Formulation de la co-optimisation

Formule un problème d'optimisation unique couvrant simultanément l'électricité, la chaleur et le gaz. Quantifie les avantages en termes de coûts et d'émissions par rapport à l'optimisation en silos.

Leçon 1 • Analyse des trajectoires de décarbonation

Modélise les trajectoires de réduction des émissions à l'aide de budgets carbone et de contraintes de transition technologique. Quantifie le coût de l'atteinte des cibles de carboneutralité.

Leçon 2 • Planification de l'expansion de la capacité à long terme

Formule les décisions d'investissement pour les actifs de production et de réseau sur des horizons pluriannuels. Équilibre les dépenses d'investissement par rapport aux coûts d'exploitation futurs.

Leçon 3 • Méthodes d'optimisation métaheuristiques

Applique les algorithmes génétiques, l'essaim particulaire et le recuit simulé aux problèmes énergétiques non convexes. Évalue la convergence et la diversité des solutions.

Leçon 4 • Optimisation robuste et par intervalles

Conçoit des solutions qui restent réalisables sous les réalisations d'incertitude les plus défavorables. Étend les méthodes stochastiques du chapitre 4 aux formulations de contrepartie robuste.