Méthode de détermination de solutions optimisées de production et stockage d'énergie à différentes échelles spatiales pour les bâtiments

Pour répondre aux enjeux sociétaux et environnementaux, il existe différentes solutions de production et de stockage d'énergie, à la fois « locales » au niveau des bâtiments et « globales » au niveau des réseaux. De plus, la gestion des différents équipements évolue : vers de l'autoconsommation à l'échelle locale et de la flexibilité à l'échelle globale. Ces solutions sont nombreuses et très souvent étudiées au cas par cas. En considérant les différentes échelles possibles, du bâtiment au quartier en passant par l'ilot, les combinaisons de solutions sont quasi infinies. Il serait pourtant judicieux de déterminer les combinaisons optimales pour chaque échelle spatiale afin d'aller efficacement vers un mix énergétique décarboné pour le bâtiment. L'objectif de cette thèse est de proposer une méthodologie permettant d'apporter des éléments complets afin de comparer sur différentes échelles spatiales et pour différents critères (énergétique, économique, environnemental), l'influence: ? Des vecteurs et équipements énergétiques (électrique/thermique) ? De la position des systèmes de production et de stockage (globale/locale) ? Des stratégies de régulation (flexibilité/auto consommation) Et ainsi commencer à faire émerger des règles pour déterminer quelles sont les solutions les plus adaptées pour chaque échelle considérée. A partir d'un cas d'étude, l'approche envisagée pour cette thèse est de travailler sur les 3 échelles spatiales à chacune des étapes suivantes : 1. Modélisation dynamique du cas d'étude (Verrou : co-simulation avec interactions dynamiques entre les réseaux et de nombreux bâtiments) 2. Proposition de stratégies de régulation de complexités différentes, allant des règles expertes aux commandes prédictives (Verrou : modélisation linéaire dynamique de tous les éléments). 3. Optimisations multi- objectif pour déterminer les dimensions optimales des équipements centraux et locaux selon les stratégies proposées (Verrou : temps de calcul à réduire en passant par exemple par la sélection de la séquence de simulation ou la réduction du modèle).