L'introduction des nouvelles machines frigorifiques à absorption des petites puissances ouvre des nouvelles perspectives pour les systèmes solaires multifonction multi-source (SYSMFS) qui exploitent le potentiel de l'énergie solaire pour le chauffage, le refroidissement et la préparation de l'eau chaude sanitaire (ECS). Les systèmes solaires combinés (SSC), qui ont précédés les SYSMFS, manquaient néanmoins une procédure adaptée pour le dimensionnement de leurs composants principaux : le panneau solaire et le ballon solaire de stockage thermique. De point de vue de l'énergie et du coût d'investissement et d'exploitation, une méthode de dimensionnement basée sur le pic de charge ne conviendrait pas si la source d'énergie n'est pas garantie d'être stable dans le temps. Une optimisation des composants principaux par la simulation peut être alors une solution clef pour le dimensionnement optimal de SYSMFS. À partir des informations sur les SSC trouvées dans la littérature et celles de fabricant de la machine frigorifique, un schéma hydraulique initial a été élaboré pour un SYSMFS. La modélisation de ce schéma est complexe car des simulations et des modifications répétitives ont été nécessaires pour éliminer les problèmes potentiels de convergence de la solution. A partir de cette expérience, une méthodologie de conception assistée par simulation a été élaborée afin d'en profiter pour des modélisations similaires. En tant que telle, le modèle devrait être prêt pour la phase l'optimisation. Une étude paramétrique a été menée sur le modèle SYSMFS ; elle offre les donnés requises pour la comparaison des algorithmes d'optimisation qui sont testés par la suite. Le résultat de cette étude est une surface de réponse qui représente le coût du SYSMFS en fonction de la superficie du panneau solaire et du volume de stockage thermique du ballon solaire. Pour réduire le nombre des simulations requis par une étude paramétrique complète, l'utilisation d'un algorithme d'optimisation est nécessaire. Un algorithme basé sur le plan d'expérience (OptDOE) a été développé et sa performance est comparée avec celles d'un algorithme d'optimisation hybride sur une fonction de référence de Rosenbrock et sur le modèle SYSMFS. Comparé à l'algorithme hybride, OptDOE a montré une bonne performance. Le nombre de simulations est réduit et les valeurs optimales trouvées, par cette méthode, sont porches de celles de l'étude paramétrique L'OptDOE permet également de décrire le comportement du modèle SYSMFS au voisinage de l'optimum avec une fonction coût approximée. Cette information est importante surtout au cas où la fonction coût a la forme d'une vallée. Dans ce cas, des valeurs différentes de l'optimum donnent presque le même coût global.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00708518 |
Date | 30 September 2011 |
Creators | Jabbour, Noël |
Publisher | INSA de Lyon |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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