Conception Optimale d’un Système Multi-énergies Appliquée aux bâtiments Commerciaux – COSMAC

Comme l'objectif principal de COSMAC est d'optimiser conjointement le dimensionnement et la gestion énergétique d'un système multi-source, nous proposons le développement d'un algorithme capable de déterminer la taille optimale de l'équipement tout en générant simultanément des règles de supervision en temps réel. Cela sera réalisé en combinant la simulation dynamique du système avec un algorithme d'optimisation. Cependant, cette optimisation conjointe présente d'importants défis scientifiques et techniques. Le premier défi concerne la définition du problème d'optimisation et la sélection d'un algorithme de résolution pour obtenir un optimum global. Le deuxième défi se concentre sur la réduction du temps d'exécution de la simulation, l'identification des variables de décision pertinentes et la possibilité de calculs parallèles sur plusieurs processeurs.
Par conséquent, ce projet est divisé en plusieurs workpackages, abordant les aspects clés suivants :
1. Définition des limites du système et modélisation dynamique.
2. Formulation d'une fonction objectif basée sur des modèles de coûts économiques et écologiques.
3. Définition de l'algorithme d'optimisation conjointe pour le dimensionnement et la gestion énergétique.
Pour obtenir une solution optimale dans un délai raisonnable à l'aide d'un ordinateur de puissance modérée, la méthodologie d'optimisation (voir point 3) s'appuiera sur des modèles analytiques et dynamiques développés aux points 1 et 2. Finalement, l'ensemble des développement scientifiques du projet COSMAC sera testé et compilé dans un outil convivial destiné aux chercheurs et aux professionnels. Cette phase de validation et d'intégration constituera un workpackage dédié.

À ce stade du projet, l'équipe a réussi à :
- Modéliser de manière dynamique la liste de l'équipement impliqué dans l'application prévue ainsi qu’à estimer l’emprunte carbone de ces équipements sur leur cycle de vie complet. En particulier, l’équipe a mis au point un modèle dynamique et configurable du système multi-énergie comportant un stockage sous forme d’hydrogène pressurisé. Il s’agit du premier modèle modélisant l’étage de compression de manière dynamique en incluant les phénomènes de compressibilité réels du gaz.
- Mettre en œuvre deux grandes catégories d’algorithmes d’optimisation pour le dimensionnement : les algorithmes particulaires et les algorithmes évolutifs (dont les algorithmes génétiques). Plus récemment, c’est une optimisation conjointe du dimensionnement et de la gestion énergétique qui a été mis en place (prise en compte de deux critères : coûts et émissions carbone équivalentes sur cycle de vie). L’outil donne sur ces deux critères de meilleurs résultats que le logiciel commercial HOMER PRO, servant de référence, en particulier grâce à la prise en compte des émissions carbones réelles ainsi que du tarif des abonnements aux offres électriques sur le réseau Enedis.
- Développer un premier modèle micro-économique des usagers de bornes de recharges de véhicules électrique.

Les prochaines étapes de notre projet consistent à :
- Intégrer les comportements des utilisateurs de véhicule électrique et de déterminer comment atténuer les contraintes du réseau en étudiant plusieurs scénarios possibles d'actions incitatives à travers les stations de recharge.
- Intégrer les approches ACV (Analyse du cycle de vie) et LCC (Coût du cycle de vie) lors du dimensionnement d’un système énergétique, de la conception du système à sa gestion des flux électriques.
- Poursuivre le développement de la stratégie de gestion énergétique flexible dont les règles seront conjointement optimisées avec le dimensionnement du système énergétique. Sur ce point, nous souhaitons intégrer le vieillissement des composants sur le modèle dynamique.
- Intégrer l’ensemble des modèles et algorithmes dont un outil intuitif. Le recrutement d’un Post-doc nous permet de progresser sur ce thème.
- Un séminaire de restitution scientifique est prévu le 21 novembre 2025 afin de présenter les avancées à un panel d’académique et d’industriel du domaine.

Papiers acceptés :
A. Khan, M. Bressel, A. Davigny, D. Abbes, B. Ould Bouamama, “Comprehensive Review of Hybrid Energy Systems: Challenges, Applications and Optimization Strategies”, MDPI Energies, 2025, doi.org/10.3390/en18102612
A. Hervé, M. Bressel, “Optimal sizing of isolated photovoltaic-hydrogen microgrids using covariance matrix adaptation evolution strategy considering real-gas modeling of hydrogen”, Applied Energy, 2025, doi.org/10.1016/j.apenergy.2025.126677
A. Khan, M. Bressel, D. Abbes, A. Davigny, B. Ould Bouamama, “Green Energy Integration: Modeling Photovoltaic, Hydrogen, and Battery Systems for Cost and Carbon Emission Reduction in Micro-grids”, Conference: 12th International Conference on Systems and Control (ICSC), Nov 3-5, 2024
A. Khan, M. Bressel, A. Davigny, D. Abbes, B. Ould Bouamama, “A Comparative Study of Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization for Hybrid Renewable Systems with Battery and Hydrogen System”, Conference: 26th European Conference on Power Electronics and Applications (EPE), Mars 31 – Avril 4, 2025



Papier en cours de rédaction :
- Optimisation conjointe et commande floue pour les systèmes énergétiques hybrides PV–batterie–hydrogène avec une demande de recharge de véhicules électriques stochastique
- Optimisation conjointe d’un système multi-énergie basé sur un modèle en tenant compte du vieillissement des composants

Dans ce projet COSMAC, nous proposons d’optimiser le dimensionnement et la gestion énergétique d’un système multi-source (solaire photovoltaïque, pile à combustible, et réseau électrique de distribution) muni d’un stockage sous forme d’hydrogène alimentant un bâtiment commercial en tenant compte de plusieurs objectifs. L’optimisation du dimensionnement et de la gestion prendra en compte de nombreux critères tels que l’autoconsommation, le coût de l’énergie, les interactions possibles avec le réseau, l’intégration de nombreuses bornes de recharge de véhicule électrique sur les parkings, le cycle de vie économique et écologique ainsi que l’impact énergétique des usagers. L’intérêt de l’hydrogène vert produit localement réside dans le fait qu’il puisse servir de stockage long terme de l’énergie mais également, il permettrait d’alimenter les stations-services se trouvant à proximité. Les algorithmes développés feront l’objet d’un outil modulaire et facile d’utilisation.