Cette étude concerne un système de stockage d’énergie thermique par changement de phase, de type tubes et calandre et destiné à être raccordé à la sous-station d’un réseau de chaleur. Le travail s’axe autour des transferts thermiques dans le MCP et du régime de convection dans le fluide caloporteur.La première étude expérimentale s’attache à montrer l’importance des inserts à l’intérieur du tube où circule le fluide caloporteur, pour sortir des régimes de convection mixte défavorables au système. Deux tubes ailettés sont testés avec deux types d’insert différents. Les inserts testés sont cylindriques et hélicoïdaux. Les performances thermiques sont meilleures avec ces derniers. Les tubes ont des densités d’ailettes suffisamment élevées pour que les transferts thermiques par convection, dans le MCP, soient négligeables. Une approche analytique a permis d’estimer les conductivités thermiques effectives dans le MCP au contact des ailettes à partir des résultats expérimentaux. Elles sont estimées à 7,4 et 10,9 W/m/K pour des densités d’ailettes de 7 et 10 fpi respectivement.La seconde campagne expérimentale se penche sur des géométries d’échangeurs novatrices : des tubes équipés soit d’une mousse stochastique en cuivre, soit d’une mousse régulière en aluminium. Les conductivités thermiques effectives sont estimées à 13,4 et 39,5 W/m/K respectivement. Le potentiel de ces échangeurs est mis en avant à travers des comparaisons avec d’autres géométries d’échangeurs. En particulier, l’échangeur à mousse de cuivre permet de transférer plus d’énergie en un temps plus court qu’un échangeur à ailettes radiales en cuivre, bien que la quantité de cuivre dans la mousse soit moindre que dans les ailettes.Enfin, un modèle numérique de CFD 2D-axisymétrique est validé expérimentalement. Ce modèle confirme que la convection naturelle a une influence négligeable sur les performances thermiques à l’échelle du système, mais qu’elle joue un rôle dans la forme du front de fusion entre et en périphérie des ailettes. / This study is about a shell and tubes latent heat thermal energy storage system. This system is expected to be integrated in a district heating network substation. Heat transfers inside the PCM as well as convection flow regime inside the heat transfer fluid are investigated.A first experimental study aims at demonstrating the necessity of internal insert inside the tubes in order to avoid mixed convection flow regime. Two highly finned tubes as well as two inserts are tested. Inserts are either cylindrical or helical. Better thermal performances are obtained with the helical one. Besides, it is shown that free convection, between the fins is negligible. Effective thermal conductivities are estimated with an experimental and analytical approach at 7.4 and 10.9 W/m/K for the 7 fpi and the 10 fpi tube.A second test campaign is carried out with metallic foams. The first one is stochastic and in copper while the second one is regular and in alumina. Effective thermal conductivities are around 13.4 and 39.4 W/m/K respectively. The copper foam heat exchanger is shown to be better than a copper finned tube in terms of stored energy and thermal power, whereas only half the mass of the fins is used in the foam.Eventually a CFD numerical model is experimentally validated. This model shows that free convection inside the PCM is negligible on the overall thermal performances even though it modifies the solid/liquid interface shape locally.

L'exploitation excessive des ressources énergétiques fossiles pose aujourd'hui des problèmes liés au changement climatique, à leur épuisement et en conséquence à l'augmentation de leur prix. Ces problèmes nécessitent des solutions innovantes, telles que le recours aux énergies renouvelables, afin d'en restreindre l'impact. Les travaux présentés dans ce manuscrit s'attachent à répondre à cette problématique par l'intermédiaire d'une méthodologie d'optimisation énergétique, appliquée au secteur du bâtiment et notamment au poste de chauffage, l'un des plus gros consommateurs d'énergie en France. Cette méthodologie est basée sur la modélisation du procédé de chauffage considéré et d'un moyen de stockage énergétique, ainsi que sur le développement d'outils de contrôle prédictif exploitant la connaissance de perturbations futures. Cette approche a été utilisée pour l'optimisation énergétique d'une chaufferie collective, gérée par la société Cofely GDF-SUEZ et qui alimente en eau chaude, via un réseau de chaleur, un quartier de La Rochelle. Un modèle modulaire de l'installation actuelle, dont le fonctionnement s'appuie sur un mix énergétique renouvelable et non renouvelable, a été développé à partir de mesures réalisées sur le site et de techniques de modélisation de types boite noire, boite grise ou boite blanche, en fonction de la connaissance disponible. La chaufferie ne disposant pas d'un système de stockage, nous avons proposé une modification hydraulique afin d'en intégrer un. Le modèle de ce système a complété le modèle de la chaufferie. Pour la gestion du stockage, deux contrôleurs différents, dont l'un basé sur la commande prédictive optimale et exploitant des prédictions pour anticiper le comportement de la chaufferie, ont été proposés. Ces prédictions sont fournies par un module intégrant une analyse multi-résolution par décomposition en ondelettes et utilisant les réseaux de neurones artificiels. Les résultats obtenus avec le contrôleur prédictif montrent que l'utilisation optimale d'un système de stockage permet d'améliorer de façon très significative le fonctionnement de la chaufferie. La consommation énergétique fossile, le coût de fonctionnement de l'installation, les émissions de CO2 et le taux de couverture de l'énergie fossile sont fortement réduits, tout en améliorant le respect des contraintes techniques de fonctionnement.

Les Réseaux de Chaleur (RdC) connaissent un nouvel essor en France qui s’explique par leur capacité à valoriser, à un prix raisonnable, des énergies bas carbone dans les domaines du chauffage et de l’eau chaude sanitaire aujourd’hui fortement émetteurs de CO2. L’amélioration du contrôle de ces systèmes complexes est un enjeu clé pour accroître leur compétitivité et favoriser leur développement. Cette thèse s’intéresse à la gestion par commande optimale des RdC. Pour cette application, nous avons développé et évalué un algorithme qui, à partir d’une prévision de la demande, optimise l’utilisation des différents moyens de production ainsi que la température de départ et la pression différentielle. Par rapport aux systèmes existants, les originalités de notre solution sont de tirer pleinement partie des capacités de stockage thermique dans le réseau et de déterminer le meilleur compromis entre coûts liés au pompage et pertes thermiques. Cette thèse débute par un travail de modélisation dynamique réalisé à l’échelle composant. En nous appuyant sur une démarche de validation expérimentale, nous avons systématiquement recherché le meilleur compromis entre précision et efficacité numérique (Chapitre 1). Le cas d’étude, décrit dans le Chapitre 2, est un RdC virtuel à l’échelle d’un quartier, représentatif du cas Grenoble. Pour le développement du système de gestion avancée, nous présentons ensuite une version linéarisée du modèle de réseau de distribution que nous intégrons à un optimiseur en suivant le formalisme de la programmation linéaire mixte. L’algorithme de gestion proposé est ensuite décrit (Chapitre 3). Il associe un modèle dynamique non-linéaire et l’optimiseur précité. L’objet du quatrième chapitre est l’évaluation des performances de notre algorithme par la simulation et la comparaison à des méthodes de contrôle existantes. Enfin, un dernier chapitre étudie la robustesse de l’algorithme en condition de commande réelle, c’est-à-dire en tenant compte de différentes sources d’incertitude. / District Heating (DH) are currently fast-growing in France. This situation is explained by their ability to exploit and disseminate massively, at a reasonable price, energy sources with low CO2 contents in the sectors of space heating and domestic hot water production, nowadays strongly emitters of greenhouse gases. Improving the control of these complex energy systems is a key issue for increasing their competitiveness and promote their development.This thesis focuses on the optimal control of DH systems. For this application, we have developed and tested an algorithm that optimizes, given a load prediction, the use of the production means, the supply temperature and the differential pressure. Compared to existing methods, the original features of the developed solution are to fully exploit the thermal storage capacity of the network and to determine the best compromise between costs for pumping and heat losses.This thesis begins with a work on dynamic modeling carried out at the component scale. Based on an experimental validation approach, we systematically sought the best compromise between accuracy and computational efficiency (Chapter 1). The case study, described in Chapter 2, is a virtual DH at the district scale, representing the Grenoble case. For the development of the advanced control system, we then present a linearized version of the distribution network model that we integrate into an optimizer relying on Mixed Linear Programming. The proposed control algorithm is described in Chapter 3. It combines a nonlinear dynamic model and the aforementioned optimizer. The topic of the fourth chapter is the evaluation of the performance of our algorithm by simulation and comparison with existing methods of control. A final chapter examines the robustness of the algorithm in real control conditions considering various sources of uncertainty.

L’objectif de ces travaux est de développer une méthode d’aide à la conception des réseaux de chaleur urbains (RCU). Cette méthode utilise un modèle de type MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming) pour l’optimisation simultanée de la configuration et du dimensionnement d’un RCU. Aux variables continues pour l’aide au dimensionnement (température, vitesse, diamètre, aire des échangeurs), s’ajoutent des variables binaires aidant à définir la configuration du réseau (maillage et choix des technologies). La fonction objectif à minimiser est le coût total (capex et opex), qui est soumise à un ensemble de contraintes non linéaires (p. ex. pertes thermiques et de charge, bilans). La méthode développée dans ce manuscrit offre la possibilité de connecter en cascade des consommateurs n’ayant pas les mêmes besoins en température, et de réaliser des réseaux bouclés (une canalisation par tranchée). Elle permet aussi de choisir : les consommateurs à connecter au RCU, le ou les sites de production ainsi que le type de technologie utilisée. Enfin la bonne prise en compte de la physique permet de choisir le meilleur compromis entre pertes thermiques et pertes de charge, sur une large gamme de température. Cette formulation permet donc d’optimiser des réseaux de 4éme génération et de démontrer la rentabilité de l’intégration d’EnR&R sur le long terme (30 ans). Un premier travail est réalisé afin de proposer une méthodologie de résolution en plusieurs étapes permettant l’obtention de l’optimum global. Différents cas d’études académiques sont utilisés pour présenter les intérêts multiples de cette formulation. Enfin la comparaison avec un réseau existant a permis de démontrer la cohérence des résultats du modèle et a servi de base pour l’optimisation d’un cas d’étude de grande dimension. Plusieurs études de sensibilité post-optimale sont réalisées afin de démontrer l’intérêt de cet outil pour l’aide à la conception initiale ou l’extension de RCU existants. / The aim of this thesis is to develop a method that provides design assistance for District Heating Network (DHN). This tool allows simultaneously the optimization of the configuration and its sizing, thanks to an MINLP formulation (Mixed Integer Non-Linear Programming). Binary variables help to choose the optimal configuration (network layout and technologies of production), whereas continuous variables help DHN sizing (temperature, diameter, velocity, heat exchanger area, thermal generating capacity …). The objective function to minimize is the total cost (capex and opex), subjected to numerous nonlinear constraints (e.g. thermal losses, pressure drop, energy balance).This method enables to design temperature cascade between consumers, when consumer temperature requirements are different, and also looped network (only one pipe in one trench). It helps also the decision to connect (or not) consumers to the main network and also the location(s) and type(s) of the heating plant. Moreover, the arbitrage between heat losses and pressure drops is taken into account thanks to physical considerations (non-linear equations). Eventually, it is possible to design 4th generation DHN and prove their financial profitability over the long terms (30 years). First a multi-step resolution strategy is proposed to ensure finding global optimum of the complex MINLP problem. Then academic study cases are analyzed to underline the numerous assets of the formulation. Finally, the optimal design compared to an existing DHN ensures the consistency of the method and allows to build a study case at a wider scale, which can be solved thanks to the comprehensive strategy developed. The design assistance method is available for initial design as well as for extension of existing DHN.

Dirigé par la société Fonroche Géothermie, un consortium de dix partenaires participe au projet FONGEOSEC qui s’inscrit dans le cadre des Investissements d’Avenir de l’ADEME. Ce projet a pour but de concevoir et de réaliser un démonstrateur innovant de centrale géothermique haute enthalpie. L’énergie, ainsi récupérée en profondeur, servira à la cogénération d’électricité et de chaleur. L’une des étapes du projet correspond à l’objectif de cette thèse : développer une méthodologie pour la conception optimale des activités de surface de la centrale géothermique. Il s’agit donc de formuler le problème d’optimisation, de proposer une stratégie de résolution robuste et enfin, de mettre en oeuvre cette stratégie grâce à un outil logiciel.Dans l’outil ainsi développé, la répartition entre la production d’électricité et de chaleur s’effectue en parallèle. Le fluide géothermal est séparé en deux courants, l’un alimentant un Cycle Organique de Rankine (ORC : Organic Rankine Cycle) pour la production d’électricité, et l’autre étant relié à un Réseau de Chaleur Urbain (RCU) pour la distribution de la chaleur. Chaque constituant de l’ORC est dimensionné et la topologie du RCU est déterminée. Cet outil permet alors de déterminer simultanément :quelle est la meilleure répartition entre production d’électricité et de chaleur,quelles sont les meilleures dimensions pour les composants de l’ORC,et quelle est la meilleure topologie du RCU.Concernant l’ORC, l’outil permettra de savoir si l’utilisation d’un éventuel récupérateur de chaleur interne (IHE : Internal Heat Exchanger) est avantageuse ou non. Du point de vue du RCU, tous les consommateurs (sous-stations) envisagés ne sont pas obligatoires. L’outil permettra de choisir quels consommateurs relier au réseau et dans quelle disposition. L’utilisation de variables discrètes est alors nécessaire et le problème d’optimisation ainsi résolu est un problème de type MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming).Une méthodologie de résolution permettant l’obtention d’une solution de « confiance » (probablement, mais non certainement, l’optimum global) est proposée. Cette stratégie de résolution est testée pour différents cas d’étude proches des conditions du projet FONGEOSEC. La stabilité et la robustesse de cette stratégie sont alors mises en avant. Une analyse économique et une analyse énergétique sont réalisées. La résolution multi-objectif est alors effectuée dans le but de fournir le meilleur compromis entre bénéfices annuels nets et destruction d’exergie. Pour finir, la diversité des résultats montre qu’il n’est pas satisfaisant de dissocier les études des deux systèmes (ORC et RCU) et démontre l’intérêt de l’outil développé. / A consortium of ten partners, led by “FONROCHE Géothermie”, works on the FONGEOSEC project, an “Investissement d’Avenir” organized by the French Agency for Environment and Energy (ADEME). The aim of this project is to design and create an innovative demonstrator of a high-energy geothermal power plant. The geothermal energy will be used to produce electricity and heat. Among other tasks, this project aims to develop a support tool for the optimal design of the structure for the surface activities in the geothermal plant.Within the developed tool, the repartition between electricity and heat production is in parallel. The geothermal fluid is split in two streams, one is used for an Organic Rankine Cycle (ORC) for electricity production, and the other is connected to a District Heating Network (DHN) for the heat distribution. This tool enables to determine simultaneously:which is the best repartition between electricity and heat,which is the best sizing for ORC components,which is the best configuration for the DHN.About the ORC, the tool will enable to decide if the use of an Internal Heat Exchanger (IHE) is interesting or not. For the DHN point of view, all the consumers envisaged are not mandatory. The tool will enable to choose which consumers it is better to connect to the network and in which disposition. The use of discrete variables is necessary and the optimization problem to be solved is a MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming) problem.A solution strategy is implemented in order to obtain a confident solution with a determinist algorithm. This strategy is tested for different study cases close to FONGEOSEC conditions. Stability and Robustness of this strategy are then highlighted. An economic and an exergetic analysis are carried out. In order to find a good compromise between the two objectives, a multi-objective solution is performed. Finally, the diversity of results obtained shows it is not suitable to dissociate ORC and DHN studies and shows the interest of the developed tool.

Les travaux présentés dans ce manuscrit portent sur l’optimisation d’une chaufferie collective multi-énergie en l’équipant d’un système de stockage thermique de type hydro-accumulation. L’efficacité de ce dernier dépend de sa capacité à conserver son énergie initiale. Ainsi, pour minimiser les pertes thermiques, le système de stockage doit être correctement isolé. Un modèle de ballon d’hydro-accumulation stratifié est développé et validé expérimentalement. Une étude paramétrique est menée afin d’étudier l’impact, sur les pertes thermiques, de paramètres géométriques et météorologiques. Ensuite, une approche de dimensionnement, fondée sur une stratégie de gestion séquentielle et une étude paramétrique est proposée. Plusieurs critères énergétiques et économiques peuvent ainsi être évalués pour différents volumes de stockage thermique. L’approche de dimensionnement proposée a été appliquée à plusieurs sites exploités par Cofely GDF-Suez, notre partenaire industriel. Les résultats obtenus montrent que le dimensionnement optimal du système de stockage et la gestion intelligente du procédé permettent d'optimiser le fonctionnement d’un site. Des économies énergétiques et financières importantes peuvent ainsi être réalisées. La stratégie de gestion séquentielle proposée n’anticipe pas les besoins du réseau de chaleur. C’est pourquoi une stratégie fondée sur la commande prédictive (MPC pour Model Predictive Control) est susceptible d’améliorer le fonctionnement et les performances d’une chaufferie collective équipée d’un système d’hydro-accumulation. Afin de mettre en œuvre un tel contrôleur, la puissance thermique demandée par le réseau de chaleur doit être correctement prédite. Par conséquent, une méthode de prédiction a été développée. Elle s’appuie sur une analyse multi-résolution par transformée en ondelettes discrète et sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels de type perceptron multicouche. La stratégie séquentielle (non prédictive) et la stratégie prédictive ont été appliquées à une chaufferie collective mixte située dans une commune du nord de la France. Pour ce cas d’étude, la stratégie prédictive est plus efficace. De plus, les résultats montrent que, quelle que soit la stratégie utilisée, équiper la chaufferie d’un système d’hydro-accumulation correctement dimensionné est un investissement rentable. Il permet de minimiser la consommation d’énergie fossile et, par conséquent, le coût économique et les émissions de CO2. / The present work deals with optimizing a multi-energy district boiler by adding to the plant a thermal water storage tank. The effectiveness of such a system depends on how long the stored energy can be kept without considerable degradation. The storage tank should be properly insulated to reduce the rate of heat loss. Thus, firstly, a stratified water thermal storage model is developed and experimentally validated. A parametric study is carried out to determine the influence of geometric and meteorological parameters on heat loss. Next, a reliable sizing method based on a sequential management strategy and a parametric study is proposed. Various energy and economic criteria have been evaluated for a range of thermal storage sizes. The proposed methodology has been applied to many plants managed by Cofely GDF-Suez, our industrial partner. Results highlight the ability of a thermal storage tank (optimally sized and managed) to improve the operation of a multi-energy district boiler and realize significant energy and economic savings. The main drawback of the proposed sequential management strategy lies in not taking into account the future power demand. That is why a strategy based on a Model Predictive Controller (MPC) is likely to improve operation and performance. In order to implement such a controller, the power demand has to be accurately forecasted. As a consequence, a short-term forecast method, based on wavelet-based Multi-Resolution Analysis (MRA) and multilayer Artificial Neural Networks (ANN) is proposed. Both the sequential and the predictive strategies are applied to a northeast France multi-energy district boiler selected as a case study. The main result to retain is that the efficiency of water thermal storage tank is mainly related to its design and the way it is managed. For this case study, the predictive strategy regardless the size of the storage tank, the predictive strategy is more reliable. Furthermore, in all cases an adequately sized and managed thermal storage tank is a profitable investment. It allows the fossil energy consumption to be significantly reduced. The same remark applies to the functioning costs and CO2 emissions.

La thèse présente un modèle d’optimisation mathématique ainsi qu’une méthodologie d’étude pour la conception optimale de réseaux de chaleur et de froid flexibles et intégrant des technologies innovantes (les smart réseaux ou réseaux 4e génération). Dans ce modèle, différentes contraintes énergétiques, économiques et environnementales sont alors considérées. Le modèle considère des réseaux de chaud (ou de froid) à différents niveaux de température, ainsi que différents sites de production et demande d’énergie. Le tracé du réseau ainsi que la configuration de l’ensemble des systèmes de production sont obtenus en minimisant soit l'exergie totale consommée soit le coût total pour l’investissement et l’opération des systèmes. Le modèle mathématique développé est formulé en un problème MINLP multi-période. Les contraintes du modèle sont présentées dans plusieurs modèles imbriqués. Le premier modèle M1 est multi-période et inclut les contraintes d’échanges avec le réseau et un moyen de stockage thermique. Le deuxième modèle, appelé M2, contient l’ensemble du modèle M1 ainsi que des nouvelles contraintes permettant de dimensionner des pompes à chaleur à COP variable. Le troisième modèle M3 inclut le modèle M2 ainsi que de nouvelles contraintes pour le tracé géographique des réseaux et la prise en compte des flux d’électricité. Une méthodologie d’étude est aussi présentée, permettant, à l’aide du modèle M3 développé, de traiter des cas d’étude complexes et réalistes. La méthodologie propose une décomposition du problème selon trois étapes consécutives. Cette méthodologie est alors utilisée et illustrée pour un cas d’étude complexe : l’optimisation d’un nouveau quartier, considérant des PAC, un stockage de chaleur saisonnier et de la production PV. / This thesis presents a mathematical optimization model and a methodology for the optimal design of district heating and cooling networks. The various constraints in energy balances, costs and environmental criteria can be considered in order to propose structures of flexible and innovative networks.The model allows the consideration of heating (or cooling) networks at different temperature levels, as well as different production sites and heat demands. The network’s layout as well as the optimal architecture of the heat production systems are achieved by minimizing either the total exergy consumed or the total cost for the investment and operation of the systems.The developed mathematical model is formulated into a multi-period MINLP problem. The constraints of the model are presented in nested models. The first model M1 considers the multi-period aspect and includes the constraints related to the heat exchanges between production/demand streams with the network and a thermal storage. The second model, called M2, contains the entire model M1 as well as new constraints for sizing heat pumps with variable COP. The model M3 includes the model M2 as well as new constraints for the geographical layout of the networks and the consideration of electricity balance in the problem.A methodology is also presented making it possible, using the model M3, to deal with complex and realistic case studies. The methodology proposes a decomposition of the problem following three consecutive steps. This methodology is then used for the optimization of a new district, considering heat pumps, seasonal heat storage and PV production.