La soutenance de thèse de Corentin BOENNEC intitulée : « Conception robuste de micro-réseaux sous incertitudes intégrant l’efficacité énergétique et le vieillissement : impact des choix de modélisation » aura lieu le mardi 4 février 2025 à 14h00 en salle C002 à l’ENSEEIHT (2 rue Charles Camichel).
Résumé :
Cette thèse explore comment concevoir au mieux des micro réseaux, des réseaux électriques locaux et pilotable comme une seule entité, souvent utilisés pour intégrer les énergies renouvelables. L’ objectif est de comprendre l’impact des choix dans la représentation mathématique du système sur les décisions relatives à leur conception (quelle technologie installer, en quelle quantité ?…). Plusieurs types de choix sont abordés : le type d’équation pour représenter le comportement des composants, la prise en compte de l’usure des composants, la durée considérée pour l’évaluation du système, la prise en compte des incertitudes relatives à la météo et la consommation des usagers.
Les résultats montrent que pour bien concevoir ces systèmes, il est essentiel de tenir compte des dynamiques de long terme et notamment de l’usure des composants sur leur durée de vie. Contrairement aux pratiques courantes, il ne suffit pas de simuler une seule année et de considérer le comportement sur une année comme représentatif. Cette recherche a aussi permis de créer des outils informatiques qui peuvent être adaptés à différents besoins, pour aider à concevoir des microréseaux plus fiables avec un impact plus faible sur le climat.
English version :
Dear colleagues,
I am pleased to invite you to my PhD defense titled:
“Robust design of microgrids under uncertainties integrating energy efficiency and aging: impact of modeling choices”.
The defense will take place on Tuesday, February 4, 2025, at 2:00 PM, in room C002 at ENSEEIHT, 2 rue Charles Camichel..
You can find an abstract below.
Best regards,
Corentin Boennec
Abstract:
This thesis investigates how to optimize the design of microgrids—local energy systems controllable as a single entity and are often used to integrate renewable energy sources. The goal is to understand how choices in the mathematical representation of these systems impact design decisions, such as selecting which technologies to install and determining their optimal capacities. Several key aspects are explored: the type of equations used to model component behavior, the inclusion of component aging, the time span considered for system evaluation, and the handling of uncertainties related to weather and user consumption patterns.
The results highlight that microgrid design requires accounting for long-term dynamics, particularly the aging of components over their lifespan. Contrary to common practice, relying on a single representative year to model system performance is insufficient for robust design. This research has also led to the creation of software tools that can be adapted to different needs, to help design more reliable microgrids with less impact on the climate.
