L’utilisation des méthodes d’optimisation décentralisée pour la transition énergétique
La thèse de François Pacaud, encadré par Efficacity et le Cermics/ENCP, porte sur l’optimisation de système énergétique à l’échelle du quartier. Il s’intéresse notamment à trouver les stratégies de gestion optimale de stocks énergétiques (batteries, ballons d’eau chaude, etc.) en prenant en compte explicitement l’incertain dans le problème d’optimisation… Entretien avec François Pacaud.
Quel est le sujet de ta thèse ?
Le sujet de ma thèse concerne l’utilisation des méthodes d’optimisation décentralisée pour la transition énergétique. Mes travaux portent plus particulièrement sur l’optimisation de système énergétique à l’échelle du quartier.
On s’intéresse notamment à trouver les stratégies de gestion optimale de stocks énergétiques (batteries, ballons d’eau chaude, etc.) en prenant en compte l’incertain dans le problème d’optimisation (rappelons la difficulté de prévenir la production d’énergie renouvelable à l’avance).
Par exemple, imaginez que vous ayez une batterie dans un bâtiment de bureaux. A midi, la demande d’électricité baisse quand tout le monde part manger, alors même que la production des panneaux solaires installés sur le toit est nominale. Dans ce cas, on peut avoir intérêt à exporter ce surplus de production dans d’autres bâtiments attenants via un réseau local, ou bien à le stocker dans une batterie. L’intérêt des algorithmes d’optimisation est de trouver quel est le meilleur choix à faire dans ce genre de situation.
On voit directement les deux difficultés que peuvent soulever de tels problèmes. La première est liée à la gestion de l’incertain (la stochasticité, comme disent les mathématiciens) qui complique beaucoup les algorithmes d’optimisation. La seconde concerne plutôt l’aspect grand système : comment décomposer efficacement un système qui peut rassembler plusieurs dizaines de sous-systèmes tous interconnectés les uns avec les autres ?
Quels sont les liens entre ta thèse et les travaux d’Efficacity ?
Ma thèse se déroule au sein du pôle optimisation d’Efficacity. Je travaille avec les énergéticiens pour avoir un retour sur la validité de nos modèles d’optimisation (qui sont toujours une simplification par rapport à la réalité) en les comparant avec des vrais modèles physiques. Ainsi, j’ai pu travailler avec Romain Bonabe de Rougé sur l’intégration d’une centrale de micro-cogénération avec une batterie au sein d’un petit bâtiment. Grace à Romain, j’ai pu avoir une modélisation du système validée sur des modèles plus détaillés.
Par ailleurs, je travaille avec Tristan Rigaut sur le développement d’une librairie d’optimisation qui a pour objectif d’intégrer l’ensemble de nos travaux. Le but est de permettre à des personnes moins versées en optimisation de s’approprier plus facilement nos algorithmes. Par exemple, vous pourrez à terme définir très facilement un réseau électrique local (ou microgrid) en insérant sur ce dernier plusieurs éléments (maisons, bâtiments, centrale solaire, etc.). Une fois le modèle défini, on cherchera à minimiser un critère dédié (par exemple les coûts de gestion) en utilisant les algorithmes d’optimisation stochastiques que nous avons développés.
Que retiens-tu de ton doctorat à Efficacity ?
Je me souviendrai toujours de l’ambiance à Efficacity ! Entre les repas à midi, les pauses en salle de convivialité ou les afterworks, j’ai découvert beaucoup de personnalités très riches, toutes passionnées par leur travail.
