Formation en optimisation des systèmes énergétiques

Leçon 1 • Bilan énergétique et comptabilité

Construit des bilans entrées-sorties pour des sous-systèmes et des installations complètes. Fournit la base quantitative pour les objectifs d'optimisation.

Leçon 2 • Indicateurs clés de performance

Présente les métriques de rendement, de facteur de charge, de taux de chaleur et de disponibilité. Relie les KPI aux objectifs d'optimisation définis dans les chapitres suivants.

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 objectifs de rendement réels.

Leçon 4 • Taxonomie des systèmes énergétiques

Définit les couches de production, transport, distribution et consommation 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 générateurs, 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 de modèle

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

Leçon 4 • Intégration au niveau système

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

Leçon 1 • Exécutions de scénarios et de sensibilité

Automatise les balayages de paramètres et les comparaisons de scénarios sur plusieurs exécutions de simulation. Construit 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 d'audit 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 évite les échecs de convergence dans les exercices suivants.

Leçon 1 • Programmation en nombres entiers mixtes

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

Leçon 2 • Formulation du problème 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 de solveur.

Leçon 3 • Bases 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 PL et PNL aux problèmes de dispatching et d'ordonnancement. Distingue les paysages de solutions convexes des non convexes.

Leçon 1 • Configuration du problème d'engagement des unités

Formule le problème d'ordonnancement sur 24 heures avec les coûts de démarrage et les temps de fonctionnement minimums. Étend le dispatching économique aux décisions binaires marche/arrêt.

Leçon 2 • Mécanismes de dispatching basés sur le marché

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

Leçon 3 • Intégration des énergies renouvelables dans le dispatching

Incorpore la production renouvelable variable et les options d'écrêtement dans les modèles de dispatching. Aborde les besoins de flexibilité introduits par les sources intermittentes.

Leçon 4 • Fondamentaux du dispatching économique

Minimise le coût total de production sous contrainte d'équilibre de la charge et des limites des générateurs. Établit le problème de dispatching central résolu dans les opérations du système électrique.

Leçon 1 • Cumul de services multi-stockage

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

Leçon 2 • Optimisation du dispatching du stockage

Formule l'ordonnancement charge/décharge comme un problème PL 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 au sein d'un réseau à l'aide de modèles d'investissement. Équilibre le coût d'investissement par rapport aux économies opérationnelles.

Leçon 4 • Stockage dans les contextes de micro-réseaux

Applique l'optimisation du stockage aux micro-réseaux îlotés et connectés au réseau avec un taux élevé de pénétration des énergies renouvelables. Intègre le dispatching du stockage à la gestion de l'énergie du micro-réseau.

Leçon 1 • Architecture de système multi-énergie

Cartographie les hubs énergétiques reliant 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 cogénération

Modélise les unités de cogénération avec des régions de fonctionnement réalisables et des ratios chaleur/électricité. Démontre les gains de rendement du dispatching simultané de chaleur et d'électricité.

Leçon 3 • Intégration du réseau de gaz

Incorpore les équations d'écoulement du gaz et les contraintes de compresseur dans le modèle intégré. Capture les interdépendances gaz-électricité dans la co-optimisation.

Leçon 4 • Formulation de la co-optimisation

Formule un seul problème d'optimisation couvrant simultanément l'électricité, la chaleur et le gaz. Quantifie les bénéfices en termes de coût et d'émissions par rapport à l'optimisation en silo.

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 objectifs net zéro.

Leçon 2 • Planification de l'expansion de 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 opérationnels futurs.

Leçon 3 • Méthodes d'optimisation métaheuristiques

Applique les algorithmes génétiques, l'optimisation par essaims particulaires et le recuit simulé à des 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 robustes équivalentes.