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Mise à jour le 4 janvier 2023 à 09:50 am

Aide à la décision multicritère pour l’optimisation de scénarios de production énergétique via l’utilisation de données spatiales.

Monsieur Nadeem ALKURDI, présentera ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat.


Sujet : Aide à la décision multicritère pour l’optimisation de scénarios de production énergétique via l’utilisation de données spatiales.
Candidat :  Monsieur Nadeem ALKURDI
Co-directeurs de thèse : Madame Carmen GERVET et Monsieur Laurent LINGUET
Spécialité :  Sciences pour l’ingénieur
Date :  vendredi 02 octobre 2020 à 14h00, La maison de la télédétection de Montpellier

Résumé

Actuellement, les pénuries d’électricité est un problème mondial majeur à cause  de l’augmentation de la demande d’électricité, c’est pourquoi la mise en œuvre des énergies renouvelables est une solution alternative importante pour répondre à nos besoins en électricité, en réduisant les émissions de gaz à effet de serre (GHG) pour lutter contre le changement climatique et d’atténuer la dépendance à l’égard des ressources en combustibles fossiles. Ainsi, la planification de la transition vers les énergies renouvelables est une stratégie permanente essentielle pour répondre à nos besoins de demande, que le réseau électrique soit connecté au réseau nationale ou hors  dans les zones rurales. La plupart des pays sont déjà commencé à renforcer leurs infrastructures énergétiques pour les alimenter à partir de ressources énergétiques renouvelables durables, mais les ressources potentielles limitées pourraient arrêter ce déploiement.

Aujourd’hui, l’intégration de différentes ressources d’énergie renouvelable au réseau électrique est un enjeu majeur pour assurer la stabilité du réseau. Ensuite, la mise en œuvre de systèmes d’énergie renouvelable à haut rendement nécessite un soutien important à la prise de décision pour encourager les différentes parties à plus d’investissement. En effet, la planification des énergies renouvelables doit être évaluée à partir des critères technico-économiques et socio-environnementaux. Ainsi, la planification énergétique ne peut se faire sans dépendre des modèles énergétiques.  Les modèles de systèmes d’énergie renouvelable sont considérés comme une solution importante pour résoudre de nombreux problèmes complexes de planification énergétique dans le monde à différentes périodes où l’intermittence de certaines ressources (PV, éolien …) pourrait être remplacée par d’autres ressources continues (biomasse, Hydro …) pour répondre à la demande d’énergie et assurer la stabilité du réseau. Une grande variété de modèles énergétiques est utilisée pour satisfaire différents objectifs énergétiques, en particulier l’électricité. De plus, ces modèles énergétiques pourraient suivre soit l’approche déterministe utilisant des modèles robustes pour gérer l’incertitude des données, soit l’approche stochastique qui utilise des probabilités dans l’incertitude. Les deux approches sont été largement utilisées et recommandées pour la planification des énergies renouvelables.

L’objectif principal de cette thèse est de développer un modèle d’aide à la décision multicritères pour la planification de la transition des énergies renouvelables combinant différentes ressources d’énergie renouvelable assurant une production maximale à des coûts minimes. Cette thèse surligner le concept principal de la transition 100 % énergies renouvelables d’ici fin 2030 en Guyane car il s’agit d’un territoire d’outre-mer où il y a un enjeu dans l’élaboration du scénario énergétique d’ici 2030 et les installations de production d’énergie actuelles ne peuvent pas se nourrir l’augmentation de la demande d’électricité avec des ressources limitées mais aussi, d’autres installations d’énergies renouvelables sont nécessaires pour remplacer les centrales à combustibles fossiles d’ici la fin de 2030. En résumé, cette thèse répondra à la question de recherche suivante: Quels sont les modèles de matrice énergétique (solaire PV et biomasse dans notre cas) qui pourraient être définis comme un plan de base initial pour les secteurs de l’énergie  n’importe quelle région ou dans un autre concept, comment optimiser différents scénarios de production d’énergie combinant différentes ressources d’énergie renouvelable de production maximale au coûts minimaux pour satisfaire les besoins énergétiques en tenant compte des dimensions spatio-temporelles du problème et des données?

Dans la première partie de cette thèse, nous avons développé un framework intégré (GIS-Robust Optimization) comme un excellent outil d’aide à la décision pour déterminer les meilleurs sites optimaux de centrales solaires photovoltaïques et leur utilisation optimisée des surfaces à l’échelle de l’utilité en Guyane, mélanger à des données hétérogènes de géographie (contraintes spatiales), de coûts associés et de contraintes temporelles. Ce framework est une approche informatique efficace gérant à grande échelle des données spatio-temporelles. De plus, une version mise à jour de la première approche (modèle de parc) appelée modèle d’anneau approche est développée pour fournir de meilleures solutions optimales d’un anneau PV composé de plusieurs centrales solaires photovoltaïques de production maximale et de coûts minimaux ainsi que moins risqués pour le réseau électrique en cas de déconnexion urgente ou de blocage de grands parcs en raison d’incidents qui n’affectent pas l’ensemble de la production d’électricité par rapport à l’approche du parc.

Dans la deuxième partie, cette thèse se axée sur l’application de notre framework développé (GIS-RO) pour la biomasse qui est une ressource continue d’énergie renouvelable en complément de nos études précédentes sur la ressource solaire intermittente. Ce framework sélectionnera également les sites potentiels de biomasse optimaux qui assurent une production maximale et des coûts minimaux soumis à différentes contraintes. En outre, d’autres travaux futurs et améliorations de notre modèle développé pour chaque ressource de planification des énergies renouvelables sont également discutées et traités dans cette partie.

Enfin, notre méthodologie développée est un excellent outil d’aide à la décision pour sélectionner les meilleurs emplacements potentiels de centrales d’énergie renouvelable à mettre en œuvre. Les résultats sont été confirmés pour les ressources énergétiques renouvelables intermittentes (solaires) et non intermittentes (biomasse) intégrées au réseau électrique.

Mots clés:

Planification des énergies renouvelables, échelle spatio-temporelle, SIG, optimisation robuste, sélection de site, Guyane Française

Abstract

Currently, lack of electricity is a major global issue around the world due to the increase in power demand, that’s why implementation of renewable energy is an important alternative solution to feed our electricity needs, reducing Green House Gases (GHG) emissions to fight climate change and to mitigate the dependency on fossil fuels resources. So, renewable energy transition planning is an essential ongoing strategy to feed our demand needs whether the network is grid-connected or off-grid in rural areas. Most countries have already begun to reinforce its energy infrastructure to be fed from sustainable renewable energy resources but the limited potential resources could halt such deployment.

Today, integration of different renewable energy resources to the power network is a major challenge to secure the stability of the grid. Then, implementation of high efficient renewable energy systems requires strong decision making support to encourage different parties for further investment. Indeed, renewable energy planning should be evaluated from the techno-economic-socio-environmental criteria. Thus, energy planning cannot be done without depending on energy models. So, renewable energy system models are considered an important solution to solve many complex energy planning problems around the world at different periods of time where the intermittence of some resources(PV, Wind…) could be substituted by other continuous resources(Biomass, Hydro…) to meet the power demand and ensure the grid’s stability. Large variety of energy models are used to satisfy different energy targets especially electricity. Moreover, these energy models could follow either the deterministic approach using robust models to handle the uncertainty in data or stochastic approach that use probabilities within uncertainty. Both approaches have been widely used and recommended for renewable energy planning.

The main objective of this thesis is to develop a multi-criteria decision support model for renewable energy transition planning combining different renewable energy resources ensuring maximum production at minimal costs. This thesis highlights the main concept of 100 % renewable energy transition by the end of 2030 in French Guiana as it is an overseas French territory where there is a challenge in the development of the energetic scenario by 2030 and the current energy production facilities cannot feed the increase in power demand within limited resources but also, other energy facilities from renewable energies resources are required to replace the fossil fuels plants by the end of 2030. As a summary, this thesis will answer the following research question: What or which are the energy matrix models (Solar PV and Biomass in our case) that could be set as an initial basic plan for the energy sectors in any region or in other concept,  how to optimize different energy production scenarios combining different renewable energy resources of maximum production at minimal costs in order to satisfy the energy needs taking into account the spatio-temporal dimensions of the problem and data?

In the first part of this thesis, we’ve developed an integrated (GIS-Robust Optimization) framework as an excellent decision support tool to determine the best optimal sites of PV solar plants and their optimized land use at utility scale in French Guiana mixing the following heterogeneous data of geographic(spatial constraints), related costs and temporal constraints. This framework is an efficient computational approach handling large scale of spatio-temporal data. Moreover, an updated version of the first approach (park model) called ring approach model is developed to provide better optimal solutions of a PV ring composing of multiple solar PV plants of maximum production and minimal costs as well as less risky to the power network in case of urgent disconnection or blocking of large parks due to incidents which does not impact the whole power production as compared to park approach. In the second part, this thesis is focused on the application of our developed framework (GIS-RO) for biomass which is dispatchable resource of renewable energy as a complement to our previous studies regarding intermittent solar resource. This framework will also select the optimal biomass potential sites that ensures maximum production and minimum costs which are subjected to different constraints. Also, further future works and improvements of our developed framework for each renewable energy planning resources are also discussed and handled in this part.

Finally, our developed methodology is an excellent decision support tool to select the best potential locations of renewable energy plants in order to be implemented. Results have been confirmed for both intermittent (Solar) and non-intermittent (Biomass) renewable energy resources integrated to the power network.

Keywords: Renewable energy planning, spatio-temporal scale, GIS, robust optimization, site selection, French Guiana

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