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Activités

Notre objectif est de modéliser, d’optimiser des blocs technologiques d’une chaîne énergétique intégrant un ou des système(s) de stockage, de développer des algorithmes de gestion des flux énergétiques (en prédisant à divers horizons les intrants et extrants du système afin de mieux décider les actions à mener) et permettant ainsi une hybridation optimisée de systèmes ENR. Cette démarche peut intégrer une approche en mode « îloté » ou en mode « connecté réseau » et ainsi doit intégrer les désidératas de l’opérateur électrique pour une stabilité du réseau électrique et de réponse aux appels d’offres de la CRE pour les centrales électriques en milieux insulaires sur les fonctions de lissage de production PV, d’écrêtage des pointes de consommation ou de production PV garantie.
Dans ce cadre, l’étude des ressources énergétiques devient absolument nécessaire et ce pour une gestion optimisée des différents flux énergétiques et du stockage de l’énergie : étude statistique, développement de corrélation et de modèle, interprétation physique des phénomènes, utilisation de méthodes d’intelligence artificielle, étude des liens pollution atmosphérique-rayonnement solaire, prédiction à différents horizons. Cette recherche scientifique permettra d’implémenter des outils scientifiques de prédiction des ressources sur les chaînes hybridés.
Notre recherche scientifique est donc positionnée à la fois à l’échelle du système énergétique par une approche algorithmique de gestion des flux énergétiques, à l’échelle des blocs technologiques par une approche de modélisation, de simulation et d’optimisation.

A noter aussi que nous travaillons aussi depuis la création du laboratoire sur l’intégration de sources renouvelables dans le bâtiment et après plusieurs années d’expérience dans ce domaine et plusieurs capteurs développés, notre Laboratoire fait référence au niveau international puisqu’il représente les Laboratoires Français en Europe intégré au Consortium Europeen COST Action TU1205
BIST « Building Intégration of Solar Thermal Systems » [http://www.cost.eu/COST_Actions/tud/Actions/TU1205].
Cet axe n’est plus un axe prioritaire et Il s’agira à l’avenir de parfaire cette recherche et d’utiliser la recherche sur les PFT PO et MYRTE pour s’orienter à moyen terme vers les « smart building » afin de concevoir des bâtiments intelligents en étudiant la faisabilité de l’intégration des « briques énergétiques » comprenant moyen de production, de stockage et de pilotage intelligent approprié.

Par conséquent, Il a été question sur ce dernier quinquennal de développement de code algorithmique de pilotage des systèmes complexes et ce à travers, à la fois différents programmes de recherche tels que l’Horizon 2020 « TILOS » « Technology Innovation for the Local Scale, Optimum Integration of Battery Energy Storage » et aussi à partir de l’instrument hybridé MYRTE. Plusieurs objectifs que l’on retrouve sur les différents systèmes hybridés étudiés ont été déclinés et nous présentons ici ceux relevant spécifiquement de la chaîne hybridée MYRTE.

Objectif 1 : Caractérisation des sous-systèmes du grand instrument

L’objectif 1 - a permis de caractériser les performances techniques de l’ensemble des sous-systèmes constitutifs du système global MYRTE. Différents essais ont permis de vérifier les données « (...)

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Objectif 2 : Modélisation et validation des sous-systèmes du grand instrument

L’objectif 2 - Les sous-systèmes considérés sont le sous-système PV, les électrolyseurs, les piles à combustible, les convertisseurs de puissance, la gestion de chaleur et les auxiliaires :
Les (...)

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Objectif 3 : Algorithmique de gestion optimisée des flux énergétiques

L’objectif 3 - Cette partie décrit la finalité des applications de la plateforme PV-H2 MYRTE qui ont fait l’objet de simulations numériques depuis son opérationnalité. Plusieurs fonctions ont été (...)

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Objectif 4 : Approche Technico-économique

L’objectif 4 – Cette partie évalue la pertinence économique du couplage PV-chaîne hydrogène à travers une première approche technico-économique. Pour cela, une première approche d’étude (...)

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Objectif 5 : Développement d’outils prédictifs ressources pour implémentation

L’objectif 5 – Cette partie relève de l’identification d’outils prédictifs performants de la ressource pour une implémentation de ces modèles pour accéder à une gestion la plus optimisée. Nos travaux se (...)

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