Optimisation de la topologie du dimensionnement et du fonctionnement des systèmes multi-énergie // Optimization of the Topology, the Design and the Operation of Multi-Energy Systems

Le contexte énergétique actuel nécessite la mise en œuvre de solutions innovantes pour les systèmes de conversion, de stockage et de distribution d'énergie, afin de réduire les émissions de gaz à effet de serre dans le cadre de la lutte contre le réchauffement climatique. Divers systèmes de conversion d'énergies renouvelables (solaire, éolien, etc.) et procédés (combustion ou gazéification de la biomasse, digestion anaérobie et méthanisation, etc.), ainsi que de nombreux procédés de valorisation énergétique (cogénération, valorisation énergétique des déchets, etc.) sont au cœur des solutions innovantes de conversion et de distribution d'énergie. Chacun d'entre eux présente des avantages et des inconvénients, et de nombreuses études se concentrent sur l'optimisation individuelle de ces processus. Cependant, il est nécessaire de les exploiter dans leur ensemble, sous forme de systèmes multi-énergies (MES), en créant des synergies entre chacun de leurs sous-systèmes. Ces MES sont complexes à concevoir et difficiles à exploiter. Par conséquent, l'optimisation numérique de la topologie, du dimensionnement et du fonctionnement semble être une approche tout à fait pertinente.
Description de l'offre de doctorat

L'objectif du doctorat est l'optimisation mathématique de la topologie (conception du réseau, sélection des unités de conversion et de leurs connexions) et du dimensionnement (capacité des unités de conversion et de stockage), en tenant compte de la variabilité transitoire de la demande et des ressources. La formulation d'un tel problème d'optimisation est de type MIDO (Mixed-Integer Dynamic Optimization), incluant des variables entières pour modéliser l'existence des unités de conversion.
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The current energy context requires the implementation of innovative solutions for energy conversion, storage and distribution systems, to mitigate greenhouse gas emissions in the fight against global warming. Various renewable energy conversion systems (solar, wind, etc.) and processes (biomass combustion or gasification, anaerobic digestion and methanation, etc.), as well as numerous energy recovery processes (cogeneration, waste to energy, etc.) are at the heart of innovative solutions for conversion and energy distribution. Each of them has advantages and drawbacks, and many studies focus on the individual optimization of such processes. However, it is necessary to run them as a whole, Multi-Energy Systems (MES), creating synergies between each of its sub-systems. Such MES are complex in design and difficult to operate. Therefore, numerical optimization of topology, sizing and operation seems to be quite a relevant approach.

The objective of the PhD is the mathematical optimization of topology (network design, selecting conversion units and their connections) and sizing (capacity of conversion and storage units), considering the transient variability of demand and resources. The formulation of such an optimization problem is of MIDO (Mixed-Integer Dynamic Optimization) type, including integer variables to model the existence of conversion units.
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Début de la thèse : 01/10/2026

Financement d'un établissement public Français

Université de Pau et des Pays de l'Adour

211 Sciences Exactes et leurs Applications

Diplôme d'ingénieur (ou master) en génie énergétique/génie des procédés Bonne connaissance des systèmes/procédés de conversion d'énergie Fort intérêt pour la modélisation Solides compétences en optimisation numérique Maîtrise de l'anglais Intérêt pour le travail en équipe, en particulier dans un environnement interculturel Disponibilité pour des missions à l'étranger
Engineering degree (or master's degree) in Energy/Process Engineering Good knowledge of energy conversion systems/processes Strong interest in modeling Solid skills in numerical optimization Fluency in English Interest in teamwork, particularly in an intercultural environment Available for assignments abroad