L’Energy Management System MµGO LEO (Local Energy Optimizer) s’appuie sur l’expertise et les développements informatiques en optimisation stochastique d’Efficacity et de ses partenaires. Ce logiciel, à la croisée des recherches en mathématiques appliquées et en intelligence artificielle, permet d’optimiser le stockage d’une énergie renouvelable en vue d’améliorer la rentabilité et la soutenabilité des systèmes énergétiques locaux.
MµGO LEO est le fruit du travail de trois thèses financées par Efficacity et encadrées par des chercheurs de l’Ecole des Ponts Paristech et de l’IFSTTAR. Il s’appuie sur des travaux théoriques de pointe appliqués à la résolution de problèmes de nos partenaires industriels. Les premiers travaux en simulation ont permis d’évaluer la rentabilité de l’utilisation d’une batterie pour la récupération d’énergie de freinage de métros de la RATP. Les algorithmes de MµGO LEO ont ensuite été appliqués à l’optimisation de dimensionnement de batteries pour des projets d’autoconsommation collective de Vinci Energies. En 2019, des travaux de recherche menés en partenariat avec Schneider Electric ont permis de valider les méthodes implémentées au sein de MµGO LEO sur une grande quantité de données réelles. MµGO LEO a également été déployé avec succès dans l’équipement de recherche SenseCity, afin de piloter l’énergie de ses bâtiments.
LEO a aujourd’hui atteint un stade de maturité suffisant pour être appliqué sur deux démonstrateurs :
Les études techniques sont en cours pour déployer MµGO LEO sur un projet de gestion du stockage de l’énergie au Cameroun, porté par Vinci Energies.
En parallèle, MµGO LEO va être utilisé pour le pilotage de batteries industrielles grâce à un partenariat de R&D de 12 mois avec la startup Olenergies. Concepteur et fabricant français de batteries lithium à grande durée de vie, Olenergies va tester l’intégration de MµGO LEO dans sa plateforme digitale de pilotage intelligent OlenPeps. Cette collaboration permettra de valider MµGO LEO en conditions réelles d’ici fin 2020.
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