Optimisation sous incertitudes du dimensionnement et de la gestion de l’énergie de stations de recharge pour véhicules bas-carbone

Contexte et enjeux

Afin de répondre aux enjeux de décarbonation du transport et en particulier de la mobilité terrestre, un développement massif de solutions de mobilité basées sur les vecteurs hydrogène et électricité est attendu dans les années à venir. Une évolution des stations de recharge est donc nécessaire, tendant vers un concept de stations multi-vecteurs, avec des dispositifs de production, de stockage et de distribution d’électricité et d’hydrogène décarbonés, produits à partir de sources d’énergie renouvelable. Ces vecteurs énergétiques pourraient apporter de la flexibilité dans la gestion de la station-service, avec des dispositifs permettant la conversion d'un vecteur énergétique à un autre et le stockage de l'énergie, utilisables en fonction de la demande.

Néanmoins, la conception et la gestion de ces stations de recharge doivent être définies de manière suffisamment robuste pour garantir la viabilité technique et économique. Plusieurs incertitudes sont à considérer :

• la nature fluctuante des profils de demande : évènements de recharge, en volume et en occurrence, liés au comportement des usagers et au type de véhicule ;
• la nature fluctuante de la production d’électricité issue de sources d’énergie renouvelable (solaire photovoltaïque et éolien) ;
• les différents coûts : investissement, fonctionnement, remplacement des composants, tarifs d’achat et de vente de l’électricité et de l’hydrogène.

Ces incertitudes sont à considérer à la fois dans la gestion et dans le dimensionnement des composants. Les travaux existants dans la littérature traitent principalement des stations avec un seul vecteur énergétique et abordent peu la question des incertitudes pour des stations multi-vecteurs. De plus, l’hétérogénéité des véhicules possibles, la possibilité de stocker l’énergie de différentes manières et la possibilité de vendre un surplus sur le réseau sont peu considérées.

Ainsi, le projet ANR OSIRMEH (Optimisation Sous Incertitudes de la Recharge pour Mobilité Electrique et Hydrogène) a pour objectifs de proposer, pour une station de ravitaillement en hydrogène et électricité, une méthodologie de définition de stratégies de gestion de l’énergie et d’optimisation du dimensionnement assurant la robustesse face aux différentes incertitudes. Pour intégrer ces incertitudes, une approche d’optimisation de type stochastique sera considérée. Les principaux verrous à lever concerneront le couplage de problèmes d’optimisation sous incertitudes, à la fois pour la gestion et pour le dimensionnement, ces incertitudes étant de natures différentes. Aussi, la prise en compte de solutions de mobilité décarbonées multiples représente un verrou, avec de nombreux scénarios possibles. L’intégration des évolutions du comportement des usagers par rapport aux comportements actuels (i.e. recharge rapide sans contrainte de temps et de disponibilité) sera considérée, représentant un verrou pluridisciplinaire.

Ce projet, lauréat de l’AAPG ANR 2024, est porté par le laboratoire IREENA (Institut de Recherche en Energie Electrique de Nantes Atlantique - UR4642). Il impliquera également des chercheurs des laboratoires LTEN (Laboratoire de Thermique et Energétique de Nantes - UMR6607) et LEMNA (Laboratoire d’Economie et de Management Nantes Atlantique - UR4272) pour sa couverture pluridisciplinaire.

Objectifs de la thèse

Les objectifs du sujet de thèse proposé viseront à :

• Modéliser une station de recharge multi-vecteurs et caractériser les incertitudes rencontrées, à la fois sur la demande, la production d’électricité à partir de sources d’énergie renouvelable et les coûts ;

• Développer un processus d’optimisation stochastique du dimensionnement et de la gestion de l’énergie d’une station multi-vecteurs, au regard de critères technico-économiques, permettant de prendre en compte les différentes incertitudes (un processus de génération et de réduction de scénarios sera développé au préalable) ;

• Identifier les facteurs d’influence et la sensibilité des résultats vis à vis des incertitudes considérées.

Organisation des travaux

Les travaux de thèse seront jalonnés par différentes étapes :

• Etat de l’art sur la modélisation de stations de recharge de véhicules terrestres (électriques et hydrogène), les incertitudes à considérer (évènements de recharge, coûts, etc.) et leur intégration dans un processus d’optimisation du dimensionnement et de la gestion de l’énergie.

• Modélisation du système selon une approche de modélisation énergétique et définition des critères techniques, économiques et environnementaux à considérer. Cette phase impliquera également une caractérisation de profils de demande et de production et la formalisation d’une démarche de génération, classification et réduction de scénarios.

• Développement d’un outil d’optimisation stochastique de la gestion de l’énergie et du dimensionnement : il s’agira de formaliser le problème d’optimisation avec une approche stochastique, dans lequel la demande, les coûts et la production d’électricité peuvent être soumis à des incertitudes.

• Analyse de sensibilité, afin de déterminer les facteurs d’influence et l’impact des incertitudes considérées sur les performances technico-économiques d’une station et le dimensionnement des composants. Elle permettra également de donner des tendances et des préconisations pour le dimensionnement, la gestion de l'énergie et le pilotage de stations de recharge, selon le scénario d’usages et de fonctionnement considéré (flotte de véhicules à alimenter, flexibilité de la demande et des tarifs, etc.).

• Rédaction du mémoire et soutenance.

 L'offre complète est disponible ici : https://uncloud.univ-nantes.fr/index.php/s/HFK4TyXgXHjM6Js

L'Institut de Recherche en Energie Electrique de Nantes Atlantique, basé sur le site de Saint-Nazaire, est constitué de 65 personnes dont 24 enseignants chercheurs, 2 chercheurs associés, 1 professeur émérite, 6 post-doctorants, 2 IATSS, 2 ingénieurs de recherche et 22 doctorants. Les permanents sont rattachés à Polytech Nantes, l'IUT de Saint-Nazaire, l'IUT de La Roche-sur-Yon, l'ICAM et l'ESEO Angers. L'IREENA mène des recherches amont à visée applicative pouvant adresser des défis sociétaux comme la sûreté et la fiabilité des composants et des systèmes, l’efficacité énergétique pour un développement durable, les énergies renouvelables notamment marines ou encore l’industrie du futur. Les solutions proposées adoptent une démarche système appuyée par des approches de modélisation originales. Les champs d'application du laboratoire concernent essentiellement le transport (naval, aéronautique, automobile), la maîtrise des énergies durables (éolien offshore, hydrolien) et les Smartgrids (habitat, mix énergétique).

• Formation : Bac+5 en mathématiques appliquées, optimisation, génie électrique ou énergétique (Master, Ingénieur) ;
• Autonomie, rigueur, capacité à communiquer et restituer des résultats (oral et écrit), appétence pour la recherche scientifique ;
• Connaissances souhaitées dans le domaine des réseaux électriques, de l’hydrogène, du stockage de l’énergie, de la modélisation énergétique et de l’optimisation ;
• Logiciels/programmation : Matlab, Python ou Julia (autonomie en programmation requise) ;
• Anglais courant (lu, écrit).