Modélisation dynamique et optimisation des systèmes de stockage d'énergie par air comprimé fonctionnant à pression fixe

La contribution des sources d'énergie renouvelables dans le mix de la production d'électricité augmente largement. De ce fait, l'intégration des technologies de stockage d'énergie dans le réseau électrique devient inévitable afin de remédier aux inconvénients des sources renouvel...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Mazloum, Youssef
Other Authors: Paris Sciences et Lettres
Language:fr
Published: 2016
Subjects:
Online Access:http://www.theses.fr/2016PSLEM076
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topic Dymola
Modélisation dynamique
Modélisation statique
Rentabilité
Système isobare adiabatique de stockage par air comprimé (IA-CAES)
Cost-effectiveness
Dymola
Dynamic modeling
Isobaric Adriatic compressed air energy storage (IA-CAES) system
Static modeling
621.312
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Système isobare adiabatique de stockage par air comprimé (IA-CAES)
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Isobaric Adriatic compressed air energy storage (IA-CAES) system
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621.312
Mazloum, Youssef
Modélisation dynamique et optimisation des systèmes de stockage d'énergie par air comprimé fonctionnant à pression fixe
description La contribution des sources d'énergie renouvelables dans le mix de la production d'électricité augmente largement. De ce fait, l'intégration des technologies de stockage d'énergie dans le réseau électrique devient inévitable afin de remédier aux inconvénients des sources renouvelables. Ainsi, l'objectif de cette thèse est d'évaluer la rentabilité, d'optimiser et d'étudier le comportement dynamique d'un cycle adiabatique de stockage d'énergie par air comprimé fonctionnant à pression fixe (IA-CAES). Ce système est caractérisé d'une part par la récupération de la chaleur de compression et d'autre part par le stockage d'air comprimé sous pression fixe dans des réservoirs hydropneumatiques. Ceux-ci permettent d'améliorer l'efficacité et la densité énergétiques du système de stockage et d'éviter l'utilisation de sources d'énergie fossiles.Tout d'abord, un modèle statique est développé pour achever des analyses énergétiques et exergétique du système IA-CAES. Un modèle exergoéconomique est également réalisé dans le but d'optimiser la rentabilité du système de stockage en utilisant un algorithme génétique. Ainsi, une fonction objective, qui prend en compte le coût d'investissement et le coût d'exploitation, est définie pour être minimisée. L'efficacité du système est de 55,1% dans le cas de base, elle est améliorée à 56,6% après optimisation avec une diminution du capital investi de 5,6%.D'autre part, un modèle dynamique est développé pour étudier la flexibilité du système de stockage et sa capacité à répondre aux besoins du réseau électrique (réserves primaires et secondaires) en évaluant la durée des phases transitoires. Les résultats montrent que le système de stockage a besoin d’un temps supérieur à 2 min avant de pouvoir consommer tout l'excès d'énergie disponible sur le réseau électrique et supérieur à 5 min avant d'être capable de produire toute l'énergie requise par le réseau électrique. Des suggestions sont analysées dans l'objectif d'améliorer la flexibilité du système de stockage tel que le fonctionnement du système en mode de veille avec des vitesses réduites. Il permet de réduire les pertes d'énergie de 68% en mode de stockage et de 27% en mode de production par rapport au mode de veille en vitesses nominales. === The contribution of the renewable energy sources in the electricity generation mix is greatly increasing. Thereby, the integration of the energy storage technologies into the electrical grid is becoming crucial to reduce the drawbacks of the renewable energy sources. Then, the objective of this thesis is to evaluate the cost-effectiveness, to optimize and to study the transient behavior of a novel isobaric adiabatic compressed air energy storage (IA-CAES) system. This plant is characterized by the recovery of the compression heat and the storage of the compressed air under fixed pressure in hydro-pneumatic tanks. These allow improving the efficiency and the energy density of the storage system and avoiding the use of fossil fuel sources.Firstly, a steady state model is developed to perform energy and exergy analyses of the IA-CAES system. An exergoeconomic model is also carried out in order to optimize the cost-effectiveness of the storage system by using a genetic algorithm. So, an objective function, which includes the investment cost and the operating cost, is defined to be minimized. The system efficiency is 55.1% in the base case, it is improved to 56.6% after optimization with a decrease in the capital investment by 5.6%.Secondly, a dynamic model is developed to study the flexibility of the storage system and its ability to meet the electrical grid requirements (primary and secondary reserves) by evaluating the duration of the transient states. The results show that the storage system needs more than 2 min before being able to consume all the excess energy available on the electrical grid and more than 5 min before being able to produce all the energy required by the electrical grid. Suggestions are analyzed to improve the flexibility of the storage system such as the operation of the storage system in standby mode with low speeds. It allows reducing the energy losses by 68% during the storage mode and by 27% during the production mode compared to the standby mode in nominal speeds.
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