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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2011-07-07 par Pierre Lopez
Titre :
Modélisation et Optimisation Combinatoire de la Gestion d'Energie pour un système Multi-Sources
Descriptif synthétique du sujet :
Le sujet concerne les véhicules hybrides à plusieurs sources d'énergie (piles à combustible, panneaux photovoltaïques, générateur éolien...) de caractéristiques différentes (rendement, puissance...) et des éléments de stockage (super-condensateurs, batteries...). La problématique consiste à définir les références à suivre par les différents convertisseurs statiques connectés sur chaque source, afin de pouvoir, de manière optimisée et coopérative, gérer au mieux la répartition de la puissance demandée sur les différentes sources. Nous sommes donc en présence d'une problématique de gestion de sources d'énergie distribuées devant collaborer à la fourniture d'une puissance demandée avec des contraintes liées aux valeurs admissibles, prenant en compte le souci de minimisation du combustible utilisé (augmentation de l'autonomie), d'augmentation de la disponibilité en cas de défaut de l'un des éléments (reconfiguration) et de diminution de l'impact sur l'environnement et le réseau de distribution électrique.
En fonction des caractéristiques du profil de mission, le challenge consiste à optimiser et à reconfigurer de manière dynamique l'utilisation de tout ou partie des sources. L'incertitude du profil à suivre si le véhicule est sur un parcours ouvert, nous amène à chercher de nouvelles formulations du problème d'optimisation et à mettre en œuvre de nouveaux algorithmes de résolution. Cette problématique a déjà fait l'objet de travaux autour d'algorithmes spécifiques utilisant la programmation dynamique et également une approche floue associée ou non à des algorithmes génétiques. Les solutions mises à jour donnent de bons résultats mais sont peu extensibles aux systèmes multi-sources et surtout difficilement reconfigurables.
Pour ce sujet de thèse, nous allons privilégier une approche de type "combinatoire" et l'optimisation sera conduite par la recherche d'un chemin particulier dans un graphe reconfigurable en fonction du contexte (réseau de Petri flou, programmation linéaire en nombres entiers...). Le contexte du travail se fera dans le cadre de travaux entre le groupe CODIASE du LAPLACE (pilotage et amélioration des performances et de la disponibilité des systèmes électriques) et le groupe MOGISA du LAAS-CNRS (optimisation combinatoire, ordonnancement sous contraintes de ressources).
Références significatives :
S. Caux, J. Lachaize, M. Fadel, P. Shott, and L. Nicod (2005): "Modelling and control of a fuel cell system and storage elements in transport applications", Journal of Process Control 15(4):481-491.
S. Caux, W. Hankache, D. Hissel, M. Fadel (2010): "PEM Fuel Cell Model Suitable for Energy Optimization Purposes", Energy conversion and Management 51(2):320-328.
S. Caux, W. Hankache, M. Fadel, D. Hissel (2010): "On-line Fuzzy Energy Management for Hybrid Fuel Cell Systems", International Journal Hydrogen Energy, In Press.
O. Koné, C. Artigues, P. Lopez, M. Mongeau (2011): "Event-based MILP models for resource-constrained project scheduling problems", Computers & Operations Research 38(1):3-13.
C. Artigues, P. Lopez, A. Haït (2011): "The energy scheduling problem: Industrial case-study and constraint propagation techniques", International Journal of Production Economics, In Press.
Encadrants :
Stéphane Caux (LAPLACE, INP/ENSEEIHT, Toulouse)
Pierre Lopez (LAAS-CNRS, Toulouse)
Contact :
Stéphane Caux, Stephane.Caux@laplace.univ-tlse.fr
Modélisation et Optimisation Combinatoire de la Gestion d'Energie pour un système Multi-Sources
Descriptif synthétique du sujet :
Le sujet concerne les véhicules hybrides à plusieurs sources d'énergie (piles à combustible, panneaux photovoltaïques, générateur éolien...) de caractéristiques différentes (rendement, puissance...) et des éléments de stockage (super-condensateurs, batteries...). La problématique consiste à définir les références à suivre par les différents convertisseurs statiques connectés sur chaque source, afin de pouvoir, de manière optimisée et coopérative, gérer au mieux la répartition de la puissance demandée sur les différentes sources. Nous sommes donc en présence d'une problématique de gestion de sources d'énergie distribuées devant collaborer à la fourniture d'une puissance demandée avec des contraintes liées aux valeurs admissibles, prenant en compte le souci de minimisation du combustible utilisé (augmentation de l'autonomie), d'augmentation de la disponibilité en cas de défaut de l'un des éléments (reconfiguration) et de diminution de l'impact sur l'environnement et le réseau de distribution électrique.
En fonction des caractéristiques du profil de mission, le challenge consiste à optimiser et à reconfigurer de manière dynamique l'utilisation de tout ou partie des sources. L'incertitude du profil à suivre si le véhicule est sur un parcours ouvert, nous amène à chercher de nouvelles formulations du problème d'optimisation et à mettre en œuvre de nouveaux algorithmes de résolution. Cette problématique a déjà fait l'objet de travaux autour d'algorithmes spécifiques utilisant la programmation dynamique et également une approche floue associée ou non à des algorithmes génétiques. Les solutions mises à jour donnent de bons résultats mais sont peu extensibles aux systèmes multi-sources et surtout difficilement reconfigurables.
Pour ce sujet de thèse, nous allons privilégier une approche de type "combinatoire" et l'optimisation sera conduite par la recherche d'un chemin particulier dans un graphe reconfigurable en fonction du contexte (réseau de Petri flou, programmation linéaire en nombres entiers...). Le contexte du travail se fera dans le cadre de travaux entre le groupe CODIASE du LAPLACE (pilotage et amélioration des performances et de la disponibilité des systèmes électriques) et le groupe MOGISA du LAAS-CNRS (optimisation combinatoire, ordonnancement sous contraintes de ressources).
Références significatives :
S. Caux, J. Lachaize, M. Fadel, P. Shott, and L. Nicod (2005): "Modelling and control of a fuel cell system and storage elements in transport applications", Journal of Process Control 15(4):481-491.
S. Caux, W. Hankache, D. Hissel, M. Fadel (2010): "PEM Fuel Cell Model Suitable for Energy Optimization Purposes", Energy conversion and Management 51(2):320-328.
S. Caux, W. Hankache, M. Fadel, D. Hissel (2010): "On-line Fuzzy Energy Management for Hybrid Fuel Cell Systems", International Journal Hydrogen Energy, In Press.
O. Koné, C. Artigues, P. Lopez, M. Mongeau (2011): "Event-based MILP models for resource-constrained project scheduling problems", Computers & Operations Research 38(1):3-13.
C. Artigues, P. Lopez, A. Haït (2011): "The energy scheduling problem: Industrial case-study and constraint propagation techniques", International Journal of Production Economics, In Press.
Encadrants :
Stéphane Caux (LAPLACE, INP/ENSEEIHT, Toulouse)
Pierre Lopez (LAAS-CNRS, Toulouse)
Contact :
Stéphane Caux, Stephane.Caux@laplace.univ-tlse.fr