Modélisation et optimisation des systèmes à énergies renouvelables

Type : Projet national de recherche
Domaine : Technologies industrielles
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Description :
Dans ce projet les problèmes de modélisation et d’optimisation des systèmes à énergies renouvelable seront étudiés.Deux types de modélisation sont considérés : la modélisation à partir des données entrées/sorties (modélisation de type boite noire) et la modélisation à partir des bilans énergétiques (modélisation de type boite blanche) Modélisation de type boite noireLes procédés à énergies renouvelables sont pour la plupart des systèmes complexes et présentent des dynamiques non linéaires. De plus, sur ces mêmes systèmes, les connaissances des phénomènes physico-chimiques mises en jeu ne sont pas forcément bien maitrisées. Il est donc nécessaire de disposer des modèles performants, établis à partir des données expérimentales, pour reproduire fidèlement le comportement de tels systèmes. En tant que partenaire avec l’entreprise Amimer qui s’intéresse particulièrement à l’étude des concentrateurs solaires, des méthodes à base de réseaux de neurones et de la logique floue seront proposées pour la modélisation d’un concentrateur solaire. Modélisation de type boite blanche Dans ce cas les modèles sont obtenus à partir des bilans énergétiques en utilisant la thermodynamique, le transfert de chaleur et la mécanique des fluides. Bien que ces modèles ne soient pas aussi précis que les modèle de type boite noire, mais ils sont indispensables pour l’analyse des paramètres intervenant dans le modèle pour des fins d’optimisation. OptimisationÀ ces modélisations sont également associés des outils d'analyse qui permettent de quantifier l'impact d'un processus élémentaire ou d'un composant sur les performances du procédé considéré dans notre projet (concentrateur solaire).On peut ainsi identifier quels sont les verrous sur lesquels il faut prioritairement agir pour l'optimisation du système. De telles analyses reposent sur l'évaluation du rendement que l'on s'attachera à minimiser par l’emploi des algorithmes d’optimisation globale.