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Axe 1 : Traitement de la complexité

par Bruno Sareni, David Bonnafous - publié le , mis à jour le

Méthodologies de conception systémique pour le traitement de la complexité

Responsable : Bruno Sareni

  • Objectifs

L’axe 1 méthodologique de l’équipe vise à développer des approches de conception qui intègrent de façon structurée (séquentielle ou simultanée) les aspects fondamentaux au niveau systémique que constituent :

- L’architecture : la topologie du système et de ses sous-systèmes, la nature des composants (type d’éléments de stockage par exemple) ainsi que le type de technologie associée à un composant.

- Le dimensionnement  : les effets d’échelle tant sur le plan géométrique que sur le plan énergétique

- La gestion d’énergie  : les stratégies de planification des consignes relatives aux flux d’énergie à contrôler dans le système

- L’environnement  : les grandeurs externes influençant le comportement du système (la température, les gisements éoliens ou solaires par exemple) dont les caractéristiques sont par nature stochastiques et intermittentes, mais aussi la mission à remplir par le système (typiquement le profil de charge à satisfaire)

  • Problématique

Une conception globale et intégrée permettant de prendre en compte l’ensemble des couplages liés à ces différents aspects se heurte inévitablement à un niveau de complexité élevé justifiant le développement d’approches « systémiques ». Cette complexité peut se traduire selon trois dimensions :

- La complexité « statique », liée à la taille des systèmes multisources, multicharges, à l’hétérogénéité des éléments à associer et des domaines disciplinaires couplés. Ce niveau de complexité inclue aussi les multiples contraintes et critères que l’on souhaite aujourd’hui prendre en compte lors de la conception des systèmes : efficacité énergétique, intégration (masse et/ou volume), fiabilité et sûreté de fonctionnement, durée de vie, impact sur l’environnement, coût économique…

- La complexité « dynamique », relative à la dispersion des modes dans les systèmes depuis :

* les modes électriques rapides (inférieurs à la seconde à plusieurs minutes) sensibilisant la commande et la gestion des stockages dynamiques de type électrochimiques (batterie, supercondensateurs) ou volant d’inertie.

* les modes « électro-matières » (de quelques heures à plusieurs jours) sensibilisant les transferts de matière (eau ou hydrogène) dans des dispositifs de stockage massif (STEP, Redox Flow).

* les modes « d’évolution de l’environnement » lents (de quelques jours à plusieurs mois) liés aux cycles environnementaux auxquels le système est confronté (cycle diurnes et alternance saisonnière pour l’irradiation solaire par exemple). Ces modes sont aussi caractéristiques des processus de vieillissement des composants dans les systèmes.

- La complexité « de résolution », liée notamment à l’augmentation des temps de calcul des modèles de simulation, d’autant plus critique dans un contexte d’optimisation nécessitant un nombre important d’évaluations du système dans son environnement et dans le cadre de sa mission. Cette complexité de résolution est directement liée à la complexité des modèles dont la granularité est généralement variable, déterminant le compromis précision/coût de calcul du processus de conception.

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  • Travaux en cours

Les méthodologies étudiées ont pour objectif de faire face à l’accroissement de ces niveaux de complexité dans les systèmes du génie électrique. Elles s’articulent notamment autour :

- des approches d’optimisation multidisciplinaires et multiniveaux (« Multidisciplinary Design Optimization ») : ces dernières visent à structurer les étapes de la conception en plusieurs niveaux hiérarchiques garantissant l’intégration des couplages entre composants et disciplines dans les systèmes complexes.

- des méthodes de conception et d’optimisation robustes (« robust design ») pour garantir la robustesse des systèmes au regard des incertitudes : incertitudes liées aux variables probabilistes et/ou à la précision des modèles

- des méthodes d’analyse et de traitement des variables d’environnement pour leur intégration au sein des systèmes

- des techniques d’identification paramétrique pour la construction et l’analyse de modèles physiques complexes de composants (piles à combustible/électrolyseurs ou procédés de décharge).