SOCLE MÉTHODOLOGIQUE : JUMEAUX NUMÉRIQUES, GESTION ET SUPERVISION DE L’ÉNERGIE ÉLECTRIQUE
Les systèmes de production d’énergie sont des systèmes complexes dus à l’interaction de plusieurs phénomènes (thermique, mécanique, électrochimique, électrique…). La conception, le dimensionnement et le pilotage de tels systèmes passent naturellement par une phase de modélisation. Le caractère multiphysique de tels systèmes nécessite une approche unifiée et graphique pour d’une part l’analyse par des modèles dynamiques mais aussi pour la supervision en termes de commande, gestion de l’énergie électrique et sureté de fonctionnement.
D’une part le L2EP et CRIStAL développent des outils méthodologiques et logiciels complémentaires (Bond Graph et REM) pour la modélisation et le pilotage de systèmes complexes multiphysiques. D’autre part, une réplique numérique de ces modèles pour la réalisation de jumeau numérique sera produite pour intégrer des algorithmes de l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour des fins de maintenance prédictive. Ces outils ont été validés par un grand nombre de publications et par l’implication dans plusieurs projets (ANR propice pour le pronostic des piles à combustible, Européen CHEM, E2C, Intrade pour la supervision de systèmes énergétiques et de véhicules intelligents propres, projet européen PANDA pour la simulation de véhicules…).
Objectifs et verrous scientifiques
Ce socle méthodologique transverse aux quatre piliers du projet COMASYS se base d’une part sur le développement d’outils de modélisation multi-échelles et d’autre part sur des méthodes de gestion d’énergie et de pilotage de procédés.
Nous partons du constat que la disparité des champs d’expertise peut être surmontée par une approche commune qui vise à modéliser les phénomènes physiques, approche entreprise à des échelles actuellement très différentes. C’est l’idée de jumeau numérique (basée sur la simulation) qui est ici défendue, c’est-à-dire la possibilité de modéliser un système complexe en prenant en compte avec un degré de finesse choisi les comportements de l’ensemble de ses constituants.
Devant la multiplicité des échelles et des temporalités des phénomènes, des méthodes de réduction de modèle devront être appliquées. Dans le domaine des convertisseurs d’énergie électrique, le L2EP développe de telles approches, sur la base de modèles numériques par éléments finis basse fréquence prenant en considérant les non linéarités des matériaux. Les méthodes de réduction de modèle se basent elles sur le principe de décomposition modale et permettent la diminution du temps de calcul pour la simulation de certaines parties des systèmes. En complément, et dans le domaine du génie des procédés, le Centre de Recherche CRIStAL possède une expertise dans la modélisation et simulation des phénomènes thermo fluidiques destinés à l’optimisation et la supervision (en termes de pilotage et sureté de fonctionnement).
Si l’établissement de modèles et le choix de leur échelle de discrétisation sont des étapes primordiales pour passer à la simulation, la représentation de ces modèles (multiphysique par nature) est également importante : une approche multidisciplinaire commune est la garantie d’une compréhension des phénomènes et en particulier des transferts et des couplages d’énergie, qu’ils interviennent au niveau du composant ou du système. Les laboratoires CRIStAL et L2EP développent des approches de représentation causale complémentaires : les bond graphs sont une représentation structurelle qui met en évidence les phénomènes de transferts, pertes et stockage énergétiques dans un système. Ils sont particulièrement adaptés à la conception intégrée de systèmes de production allant de la modélisation, simulation et supervision à l’aide d’outils logiciels dédiés. La représentation énergétique macroscopique est une représentation fonctionnelle qui s’appuie sur la causalité naturelle intégrale et de fait est particulièrement dédiée à la structuration de la commande des systèmes, et donc à la gestion de l’énergie.
Description par tâche
Tache 1 : Analyse des modèles utilisés dans chaque pilier (domaine d’expertise)
Tache 2 : Proposition de modèles réduits
Tâche 3 : Bond graph et REM des Preuves de concept (du matériau au système)
Tâche 4 : Simulation système des preuves de concept
Tâche 5 : Analyse et optimisation des composants du système
Tâche 6 : Intégration pour la conception de système de supervision
Impacts
Les impacts positifs prévus sont nombreux :
- Fourniture et interconnexion de modèles de simulation adaptés aux échelles étudiées;
- Mise à disposition de modèles dynamiques aux industriels pour la gestion optimale des modes de fonctionnement de plateformes multi sources et d’étude de faisabilité technique ;
- Implémentation d’algorithmes en ligne pour la gestion de la santé et le pronostic (maintenance prédictive) des installations à hydrogène vert ;
- Réalisation de tests de faisabilité et de calculs technico économiques avant la réalisation des installations de production et stockage de l’électricité dite « verte » ;
- Garantie de la disponibilité opérationnelle et de la pérennité du fonctionnement des équipements par une détection précoce des défauts et une estimation de leurs durées de vie ;
- Gestion optimale des modes de fonctionnement à l’aide des méthodes hybrides de l’intelligence artificielle et de modèles multiphysiques.
Les enseignements portant sur les méthodologies de modélisation, de réduction de modèles, de gestion et de supervision de l’énergie existent dans des formations de mathématique appliquée ou d’enseignement des systèmes. Il s’agira principalement, dans une formation dédiée, d’adapter le contenu des enseignements théoriques au cas particulier des systèmes énergétiques.
Références
A. Bouscayrol, J. P. Hautier, B. Lemaire-Semail, "Graphic Formalisms for the Control of Multi-Physical Energetic Systems", dans Systemic Design Methodologies for Electrical Energy, tome 1, Analyse, Synthèse et Gestion, Chapitre 3, éditions ISTE Willey, octobre 2012.
Silva Luis, Bouscayrol Alain, De Angelo Christian, Lemaire-Semail Betty, "Coupling Bond Graph and Energetic Macroscopic Representation for Electric Vehicle Simulation", dans Mechatronics Elsevier, Vol. 24, N°. 7, pages. 906-913, octobre 2014.
Castaings Ali, Lhomme Walter, Trigui Rochdi, Bouscayrol Alain, "Comparison of Energy Management Strategies of a Battery/Supercapacitors System for Electric Vehicle under Real-Time Constraints", dans Applied Energy, Vol. 163, pages. 190-200, février 2016.
PAM Abdoulaye, Bouscayrol Alain, Fiani Philippe, Faval Fabien, "Comparison of Different Models for Energy Management Strategy Design of a Parallel Hybrid Electric Vehicle: Impact of the Rotating Masses", dans IET Electrical Systems in Transportation, décembre 2020, résumé.
Montier Laurent, Henneron Thomas, Clenet Stéphane, Goursaud Benjamin, "Model Order Reduction Applied to a Linear Finite Element Model of a Squirrel Cage Induction Machine Based on POD Approach", dans IEEE Transactions on Magnetics, mars 2021.
