Transition énergétique des ports : Optimisation des systèmes énergétiques sous contrainte d’un environnement multi-acteurs

Contexte

Les technologies de production d’énergie renouvelable (EnR) les plus facilement déployables à grande échelle, le solaire et l’éolien, imposent le passage à un modèle énergétique basé sur des unités de production distribuées  et intermittentes, très différent du modèle actuel. De plus, la logique actuelle d’installation des EnR n’est guidée que par la disponibilité de la ressource à valoriser (vent ou soleil en l’occurrence), avec peu de considération pour la demande locale ou l’impact sur le réseau électrique. Par exemple, en Californie, on interdit à de nombreux panneaux PV d’injecter leur production sur le réseau au printemps car la demande n’est pas suffisante. Plus près de nous, dans les Hauts-de-France, le Réseau de Transport d’Électricité (RTE) a refusé de raccorder en totalité un parc éolien nouvellement construit car il estimait que cela pourrait constituer un risque pour les infrastructures existantes.
Lorsque l’on cherche à assurer que la production et la consommation d’un réseau soit égale à chaque instant, on dit qu’on cherche à l’équilibrer. En-dehors du pilotage des unités de production, il existe 3 leviers permettant de piloter des réseaux énergétiques intégrant des unités de production distribuées et/ou intermittentes: le  stockage d’énergie, les échanges (via le renforcement des réseaux ou le multi-énergie) et la gestion de la demande.
En ce qui concerne le renforcement des réseaux, on cherche à faciliter des échanges entre zones  géographiques: l’idée est de pouvoir profiter d’un excédent dans la zone A pour pouvoir combler un déficit dans la zone B.
Avec les systèmes et réseaux multi-énergie, on cherche à exploiter intelligemment les différences technologiques entre réseaux d’énergie. Le coût relativement faible des solutions de stockage de chaleur à long-terme, par exemple, offre un débouché intéressant à des excédents de production solaire pendant l’été. Par contre, les pertes liées au transport de chaleur oblige à utiliser l’énergie stockée ainsi à une échelle locale.
Enfin, la gestion de la demande consiste à adapter en partie la consommation aux contraintes de production. Dans une large mesure, elle remplit le même rôle que le stockage, i.e elle déplace dans le temps une quantité d’énergie. Dans ce cas, il s’agit de report ou d’anticipation de la demande (c’est le principe des heures pleines/heures creuses). Au contraire, quand on cherche à diminuer la consommation, on parle d’effacement (plutôt des contrats proposés à des industriels). La gestion de la demande est différente des autres leviers de flexibilité en ceci que ses mécanismes sont plus d’ordre économique que technique.
Tout cela étant dit, la manière d’utiliser ces différents leviers, i.e de piloter un ou des réseaux d’énergie(s), n’est pas une tâche triviale. On appelle une stratégie de pilotage la logique qui indique quelle(s) décision(s) transmettre aux organes de pilotage du réseau. La plupart du temps, les stratégies reposent sur des règles métiers, simples mais robustes: pour les réseaux de chaleur, le gestionnaire alterne entre une configuration ”été” et une configuration ”hiver”, alors qu’il y pourrait y avoir des bénéfices à disposer de configurations intermédiaires. Ce type de stratégie est sous-optimal mais permet de fonctionner correctement dans la plupart des circonstances.
Un obstacle supplémentaire vient de la difficulté à définir (et à mesurer) l’optimalité pour une stratégie. En effet, il existe plusieurs familles de critères pertinentes pour piloter des réseaux d’énergies: physique (comme l’efficacité énergétique), économique (comme le coût de revient de l’énergie), environnementale (comme les émissions de CO2) ou sociale (comme la qualité du service fourni). Souvent, ces objectifs entrent en conflit les uns avec les autres (par exemple la minimisation des coûts et celle de l’impact environnemental). Dans le contexte multi-acteurs qui est celui des réseaux d’énergies (collectivités, producteurs, abonnés, consommateurs, opérateurs, etc.), la définition de 1du critère final est souvent le résultat d’un processus itératif.
En outre, les différentes parties prenantes peuvent imposer un certain nombre de contraintes supplémentaires, comme par exemple la gestion des centrales hydro-électriques avec lac de retenue, qui prend en compte des contraintes liées à l'irrigation.

Sujet de thèse

L’objectif de la thèse est de mettre au point une méthode capable d’élaborer des stratégies de pilotage de réseaux multi-énergie prenant en compte les différents leviers de flexibilité énoncés ci-dessus (stockage, échange/conversion, demande). Bien entendu, il s’agira de les articuler entre eux et non pas des les actionner isolément les uns des autres. Il ne s’agira donc pas d’identifier la meilleure stratégie à appliquer dans un cas précis. Si les aspects fins du contrôle-commande ne seront pas pris en compte, les stratégies intégreront les contraintes liées aux différents leviers de flexibilité. Il s’agira principalement de contraintes techniques (pertes dans le stockage au cours du temps, capacité maximale des convertisseurs d’énergie) et, pour la gestion de la demande, de mécanismes économiques (liés en particulier au comportement des consommateurs).
Il faudra s’assurer d’être compatible avec des démarches multi-acteurs. Celles-ci impliquent généralement plusieurs itérations entre lesquelles les objectifs et les contraintes peuvent changer, ce qui imposera une relative souplesse au code développé. De plus, les stratégies auront recours à des outils de prédiction, notamment de consommation et de production, pour éviter les décisions court-termistes. Par ailleurs, l’omniprésence du réseau électrique imposera des délais de prise de décision courts (de l’ordre de la minute).
In fine, la méthode sera discutée selon la performance des stratégies, leur robustesse (que se passe-t-il lorsqu’on s’éloigne du scénario prévu ?) mais aussi sur le temps de calcul (à la fois pour élaborer la stratégie en amont et pour piloter le système en temps réel) et la sensibilité aux hyper-paramètres de la méthode (i.e la difficulté à trouver les réglages permettant d’obtenir des stratégies correctes). On pourra aussi s’interroger sur le niveau minimal de connaissance du réseau requis afin de faire fonctionner la méthode.
Partant d’un code de simulation de réseaux d’énergies préexistant, pour des configurations prédéfinies, le travail de thèse consistera à concevoir et à implémenter une méthode de construction de stratégies de pilotage de réseaux d’énergie. Les étapes principales seront les suivantes:
D’abord, il faudra traiter les informations relatives aux réseaux d’énergies (données diverses et caractéristiques générales des réseaux et de leur environnement). Ici, le but sera de déterminer les grandeurs nécessaires à l’élaboration des stratégies de pilotage et à leur application en aval.
Il sera aussi nécessaire de proposer une définition numérique d’une stratégie, i.e de la décomposer en un certain nombre d’éléments déterminables par un calcul. C’est cette définition qui servira de base pour créer des stratégies par la suite.
Des réseaux d’énergies fictifs seront imaginés concomitamment afin d’évaluer et discuter les stratégies obtenues grâce à la méthode: ils seront donc pensés de façon à révéler les faiblesses de la méthode et à balayer une diversité de situations possibles.
Enfin, il faudra concevoir une méthode permettant de créer une stratégie (i.e optimiser les différents éléments identifiés plus haut) à partir des grandeurs sélectionnées.

IMT Atlantique

IMT Atlantique se positionne parmi le Top 400 mondial des Technological University (Times Higher Education world University ranking). Du fondamental à l'applicatif, en combinant la recherche disciplinaire conduite dans les domaines des sciences du numérique, des sciences pour l’ingénieur, de la physique et du management et le travail aux interfaces de ces disciplines, IMT Atlantique répond aux enjeux majeurs des entreprises et de la société par l'innovation et le développement de connaissances en y intégrant des aspects socio-économiques.
Son Département Systèmes Énergétiques et Environnement (DSEE), situé à Nantes, compte environ 70 personnes dont 20 enseignants-chercheurs permanents (10 HDR), 6 ingénieurs et techniciens ainsi que 3 personnels administratifs, des doctorants, ingénieurs de recherche et post-doctorants. Il est partie prenante de l’UMR CNRS 6144 GEPEA qui développe des recherches au travers de 3 équipes de recherche : Traitement Eau Air Métrologie (TEAM), Valorisation Énergie/matière des Résidus et Traitement des Émissions (VERTE), Optimisation – Système – Énergie (OSE).

Akjoule

Akajoule est un bureau d’études et de conseil indépendant, expert en efficacité énergétique et énergies renouvelables. Notre mission: accélérer la transition énergétique par l’innovation et l’expertise.
Fondée en 2010 à Saint-Nazaire, Akajoule compte 60 collaborateurs et dispose également d’agences à Toulouse et Valence-TGV pour accompagner au plus près entreprises et collectivités. Notre indépendance et notre approche de l'accompagnement-conseil favorisent des relations de confiance et de proximité avec nos clients. Nos 8 pôles d’expertise (entreprise et industrie, rénovation des bâtiments, énergie solaire photovoltaïque, planification énergétique des territoires, transports et carburants alternatifs, digital et chaleur renouvelable, durabilité) assurent une vision globale des projets, de l’étude à la mise en œuvre. Partenaire référencé par la BPI et l’ADEME et membre de la chaire ValaDoE, Akajoule est engagée dans l’accélération de la transition, notamment par l’innovation. La R&D est au cœur de l'ADN d'Akajoule et nous comptons déjà 7 projets de R&D collaborative à notre actif.
Notre plateforme Datajoule est un outil digital innovant qui collecte, traite et valorise les données énergie-climat (open et close data) pour appuyer la décision et accélérer les transitions.
Nous avons également développé une expertise reconnue dans des domaines spécifiques comme l’autoconsommation collective ou la décarbonation portuaire. Via le projet de R&D MERS, nous avons réalisé en 2024-2025 une étude énergétique complète sur les 3 ports des Sables d’Olonne (pêche, plaisance, commerce) afin de définir la meilleur trajectoire énergétique à moyen terme. Une étude est également en cours sur la transition et la flexibilité énergétiques des ports de Lorient Agglomération. En 2023, nous avions également mené une mission d’assistance à maîtrise d’ouvrage pour l’élaboration de la stratégie de transition énergétique du grand port maritime de la Guadeloupe. Adhérente au pôle de compétitivité Pôle Mer Bretagne Atlantique, (PMBA), Akajoule réalise une veille permanente sur les sujets portuaires et participe à de nombreux évènements autour de la décarbonation du monde maritime.

Il est attendu que les candidat:

• comprenne le fonctionnement technique des systèmes énergétiques
• soit familier avec les techniques d’optimisation
• soit familier avec le langage Python
• ait si possible des notions des systèmes multi-agents ou de théorie des jeux
• soit éventuellement familier avec les concepts propres à l’EIT