I-REVE - Design de microréseaux pour la recharge intelligente de véhicules électriques

Rattachement
LAPLACE, Toulouse
Description

Contexte scientifique

Dans un contexte d’hyper croissance de la mobilité électrique et hybride, l’offre de recharge est en plein essor: la France devrait passer de 30 000 bornes actuellement à environ 500 000 d’ici à 2030. En certains points du réseau, l’installation de bornes de recharge classiques se heurte à des difficultés car elle peut nécessiter une modification (renforcement) du réseau existant (raccordement compliqué et onéreux). Des stations de recharge hybridant alimentation réseau et énergie renouvelable voient le jour, notamment par l’addition de panneaux photovoltaïques. Le stockage de l’énergie solaire intermittente peut être réalisé par des batteries stationnaires. Le projet I-REVE mené au LAPLACE porte sur le design technico-économique et environnemental de tels îlots, et sur la mise en oeuvre de stratégies de recharge intelligente (smart charging).

Le design consiste à optimiser le dimensionnement de l'ilot de recharge sur l'ensemble de sa durée d'amortissement, soit environ 20 ans. Si cette étape tient compte de la stratégie de gestion d'énergie, des simplifications du modèle et de la loi de pilotage sont habituellement proposées afin de pouvoir résoudre numériquement le problème d'optimisation du design. D'autre part, les stratégies de recharge intelligente ("smart charging") consistent à optimiser (pour un dimensionnement donné) les flux de puissance sur une échelle de temps beaucoup plus courte, de l'ordre de la journée, ce qui les rend complexes à intégrer dans le problème de design.

Sujet

Dans le cadre du projet I-REVE, le sujet de stage proposé consiste à intégrer des stratégies de commande avancées dans le design optimisé des smart-grids, et s'inscrit ainsi dans une démarche plus générale qui vise à tenir compte du couplage qui existe entre le design optimisé et la commande avancée. Pour cela, différentes pistes sont envisagées, par exemple réduire l'échantillonage de la stratégie de recharge intelligente ou en obtenir un modèle explicite simplifié en fonction des paramètres de dimensionnement.

Possibilité de continuer en thèse