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SandFox: Dashboard for monitoring the energetic consumption

Context Presentation

In a context of energy transition and reduced energy consumption, the SandFox project is a collaborative project between IRIT and Berger-Levrault. This project aims to design a dashboard that displays these energy consumptions and facilitate data analysis and comparison. It also notifies users of detected anomalies on energetic data.

SandFox is a web application based on user-centered design. The dashboard offers an interactive map with the ability to select buildings and display multiple data curves based on selected buildings. This application is developed with Angular, typescript and D3.js.

The research on this project aims to study different visualizations and interactions to facilitate the comparison of buildings and/or periods on the timeline. One proposed solution is a spiral heatmap representation that displays and compares different periods.

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Figure 1 : « SandFox dashboard »

Scientific Goals

- The main goal of the project is to study the different ways of visualizing and interacting with the data for :

- Displaying information on energy consumption for different users

- Analyzing and comparing these data

Keywords

neOCampus, Energy Consumption, Dashboard, innovation, Data Visualization, Data Interaction, Human–computer interaction

Contacts

maxime.durand@irit.fr /mathieu.raynal@irit.fr / christophe.bortolaso@berger-levrault.com / marie-pierre.gleizes@irit.fr

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Le campus de l’Université Paul Sabatier compte plus de 30 000 usagers. Le gaspillage de fluides (électricité, eau, air comprimé) y est inévitable mais pourrait être grandement amoindri grâce à un usage écoresponsable permis par l’utilisation des technologies numériques. Notre application légère et user-friendly permet à tous de s’impliquer dans la bonne gestion de leur campus en faisant remonter des informations importantes.

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Figure 1 : « Logo de l’application »

Objectifs

Les objectifs de l’application sont :

 Permettre aux usagers d’informer les services compétents

 Économiser l’énergie sur le campus

 Sensibiliser les usagers sur leur impact sur l’environnement

Contacts

alexandre.perles@irit.fr, marie-pierre.gleizes@irit.fr

 

Optimisation distribuée en temps réel de la gestion de l’énergie dans les smart grids

RennesGrid est un projet de transition énergétique sur la zone d’activité de Ker Lann sur la commune de Bruz. En particulier, ce projet se concentre sur l’autoconsommation en intégrant des panneaux photovoltaïques, des dispositifs de stockage et la collecte de données énergétiques. Intégrée à ce projet, cette thèse a pour objectif l’implémentation d’un système multi-agent gérant la consommation des charges flexibles, en particulier de véhicules électriques, et la production des sources flexibles (photovoltaïques). 

Le concept de smart grid entraîne une explosion du nombre d’unités contrôlables (charges flexibles, producteurs décentralisés, unités de stockage …). Par ailleurs, les problématiques liées à la gestion de l’énergie dans le smart grid, qu’elles soient locales (contrôle de la tension au niveau des bus, contrôle de la congestion) ou globales comme la gestion de l’équilibre entre la consommation et la production rend le problème fortement couplé.

 La flexibilité des systèmes multi-agents adaptatifs est pertinente pour cette problématique. En effet, elle permet de gérer un environnement dynamique (consommation, production, réseau…). Elle est de plus ouverte et robuste : ce qui lui permet de s’adapter à la demande en énergie toujours croissante et à la nécessité de maintenir le réseau en service notamment en cas d’incident.

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Figure 1 : Concept des smart grids

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Réalisation d’un simulateur de micro grid et d’un générateur de scenarii

 Conception et évaluation d’un système multi-agent adaptatif permettant la gestion d’un micro grid

Contacts

Jean-Baptiste.Blanc-Rouchosse@irit.fr, Guy.Camilleri@irit.fr, Marie-Pierre.Gleizes@irit.fr, anne.blavette@ens-rennes.fr, benahmed@ens-rennes.fr

 

 

Planification de services cloud pour des centres de calculs alimentés avec des sources d'énergie renouvelables

Aujourd’hui, les nouvelles technologies représentent une part importante de la consommation électrique mondiale. Avec l’émergence et le développement du cloud computing et des grandes plateformes en ligne, le nombre et la taille des centres de données est en augmentation constante. Pour réduire les coûts économiques et écologiques engendrés par leur importante consommation électrique, une possibilité émergente consiste à installer des sources d’énergies renouvelables à proximité de ces centres. Cependant, le caractère intermittent des sources solaires et éoliennes, dont la production dépend des conditions météorologiques, fait émerger de nouveaux défis. Le projet ANR  DATAZERO s’intéresse à l’alimentation de centres de données de taille moyenne (jusqu’à 1MW) par un ensemble de sources renouvelables et de dispositifs de stockages traditionnels (batteries) et innovants (piles à combustible et électrolyseurs). Afin de trouver un compromis entre besoins électriques pour assurer le fonctionnement du centre de données et qualité de l’énergie utilisée, un mécanisme de négociation est proposé.

 

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Figure 1 : Représentation d’un centre de données disposant de sources renouvelables. Le module de négociation communique avec les modules de décision électrique et informatique.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Évaluer l’intérêt de la planification de l’utilisation de l’énergie dans un tel centre

 Proposer des mécanismes de négociation nécessitant peu d’informations

 Évaluer l’impact de la limitation des informations disponibles pour l’optimisation

Contacts

Léo Grange (leo.grange@irit.fr)

Encadrants : Patricia Stolf (patricia.stolf@irit.fr), Georges Da Costa (dacosta@irit.fr)

 

Conception d’un réseau LVDC à base de sources d’énergie durable et de plusieurs types d’éléments de stockage électrochimiques

Dans le contexte de l’intégration de sources d’énergie renouvelables dans les réseaux électriques, les « Solar fuels » ont été identifiés comme une potentielle solution technologique, notamment pour le Japon. Le LAAS (Toulouse) et le RCAST (Tokyo) se sont associés dans le cadre d’un laboratoire international commun NextPV afin de répondre aux challenges technologiques de la transformation d’énergie solaire en hydrogène. Dans le but d’optimiser le rendement de production d’hydrogène 24h/24, la structure présentée en Figure 1 est proposée. L’énergie solaire est captée par des cellules photovoltaïques à haut rendement dites « multi-jonction ». Un étage de conversion DC/DC comprenant un micro-convertisseur Boost par cellule photovoltaïque, appelé architecture distribuée, permet d’alimenter un bus DC basse tension tout en maximisant la puissance fournie par les cellules. Ce bus alimente à son tour des électrolyseurs à travers un deuxième étage de conversion DC/DC distribué comprenant des convertisseurs Buck. Les électrolyseurs fonctionnent ainsi à leur tension d’alimentation optimale et produisent de l’hydrogène à rendement maximal. Des batteries Lithium sont ajoutées comme solution de stockage électrochimique afin d’assurer le fonctionnement des électrolyseurs face aux intermittences typiques de l’ensoleillement (ombrages, nuages, cycles jour/nuit).

Objectifs scientifiques

Les objectifs du système sont :

 Maximiser la production solaire photovoltaïque.

 Maximiser le rendement de production d’hydrogène 24h/24

 Minimiser les pertes de conversion d’énergie

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Figure 1 : « Système optimisé de conversion d’énergie Solaire en Hydrogène »

Contacts

kneuhaus@laas.fr, alonsoc@laas.fr

 

Journée de rencontre laboratoires / entreprises sur la transition énergétique

Organisée par l'Université Fédérale Midi-Pyrénées.

9h - ACCUEILPhilippe Raimbault – Président de l’Université Fédérale Toulouse Midi-PyrénéesRégion

10h - INTRODUCTIONAndreas Rüdinger - Consultant indépendant et chercheur associé à l’Institut du développement durable et des relations internationales (Iddri)

10h30 - PLENIERE : Présentation des moyens et outils

11h30 - Présentation d’une success story : CLER VERTS

12h - Session Posters / Déjeuner

15h - QUATRE ATELIERS en parallèle * 

   Energies renouvelables : Biomasse, Photovoltaïque, Eolien, Hydraulique 

   Gestion des réseaux énergétiques et leur stockage : Mobilité, Gestion  de  Réseaux  énergétiques  (bâtiment,  îlot,  ville),  Stockage  (électrochimie,  batteries, hydrogène)   

   Optimisation énergétique et environnementale : Habitat (du bâtiment à la ville), Procédés industriels, Transports   

   Nouveaux modèles juridiques, économiques et sociétaux de la Transition Energétique

* Ces thèmes sont donnés pour information mais les ateliers pourront être ouverts à d’autres thèmes.

16h30 - Présentation du Catalyseur16h45 - Présentation de neOCampus

17h - Restitution des points forts des ATELIERS

17h30 - CLOTURE 

Télécharger le programme détaillé en suivant ce lien.

Inscription obligatoire jusqu'au 6 octobre et plus d'information en suivant ce lien.

Dates    le 12 octobre 2017    9h00 - 17h30

Lieu(x)    Campus de l'Institut Aéronautique et Spatial    23 avenue Edouard Belin    31400 Toulouse

Conception d’un réseau électrique basse tension courant continu à base de sources d’énergie durables et d’éléments de stockage électrochimiques

L’évolution mondiale des réseaux électriques passe par l’augmentation de leur rendement et l’intégration massive de productions d’énergie renouvelable intermittente. Dans ce contexte, les réseaux électriques évoluent en intégrant des organes de gestion intelligents et de communication, vers des réseaux dits intelligents (smart grids), qui apportent une gestion optimisée de l’énergie à toute échelle (réseaux internationaux, nationaux, locaux et à l’échelle d’un système). Pour cela, il est nécessaire de développer des solutions innovantes intégrant ces nouveaux types de production d’énergie associés à des moyens de stockage pertinents. Les travaux de thèse s’effectuent sur la plateforme ADREAM au LAAS-CNRS, démonstrateur et centre de recherche pour le bâtiment zéro énergie, en collaboration avec les laboratoires CIRIMAT et LEPMI. Dans le contexte du plan Campus, programme établi pour assurer la rénovation massive de plusieurs bâtiments, l’université souhaite accueillir un démonstrateur de réseau électrique de type LVDC (Low Voltage Direct Current).

Objectifs scientifiques

• Etude des besoins de stockage énergétique pour les générateurs solaires et éoliens dans le cadre de la distribution électrique pour un objectif d’autoconsommation.

• Etablissement d’une modélisation de systèmes de production d’énergie renouvelable et d’éléments de stockage adaptés.

• Etablissement de la modélisation globale d’une chaine de conversion d’énergie renouvelable avec stockage.

• Conception et développement de l’organe de gestion EMS comprenant la gestion de charge d’éléments de stockage, l’interface de puissance avec le réseau électrique et l’organe de pilotage des échanges d’énergie.

Contacts

- Kolja Neuhaus (LAAS-CNRS) : kolja.neuhaus@laas.fr

 

Planification de tâches et gestion de sources d’énergies multiples

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De nos jours, la minimisation de la facture énergétique et les enjeux environnementaux rendent indispensable une prise en compte des aspects énergétiques dans la planification des tâches, aussi bien dans les applications traditionnelles que dans les nouvelles problématiques associées au bâtiment ou à la ville intelligente, à la mobilité. Le positionnement dans le temps et les choix d’allocations de ressources aux tâches consommatrices et/ou productrices d’énergie a en effet un fort impact sur ces productions et consommations, et sur leurs coûts. Depuis quelques années, des recherches sont menées pour répondre à ces besoins mais les méthodes proposées sont généralement limitées à une application particulière. Le but de ce projet est de proposer un modèle générique des contraintes et objectifs énergétiques dans les problèmes d’ordonnancement.

Objectifs scientifiques

Les modèles peuvent faire appel à des fonctions non linéaires, par exemple pour les rendements, et doivent représenter des ressources énergétiques hétérogènes (avec ou sans capacité de stockage, renouvelables ou non renouvelables, prise en compte de la dynamique, …). Les méthodes proposées doivent tenir compte du caractère hétérogène des contraintes présentes et sont basées sur des méthodes de décomposition mathématiques faisant intervenir différents paradigmes d’optimisation combinatoire, adaptés aux différents sous-problèmes : programmation linéaire en nombres entiers, programmation par contraintes, algorithme de lot-sizing. Les méthodes proposées seront validées sur les plateformes de gestion intelligente d’énergie présentes sur le campus.

Contacts

- Janik Rannou (LAAS) : jrannou@laas.fr

- Sandra U-Ngueveu (LAAS) : ngueveu@laas.fr

- Christian Artigues (LAAS) : artigues@laas.fr

 

Simulation Energétique Dynamique d’un bâtiment en vue d’une gestion intelligente de l’énergie

Ce travail fait partie de la poursuite de l’étude d’optimisation énergétique du bâtiment ADREAM au LAAS-CNRS. L’objectif de cette thèse est l’optimisation du bilan Consommation/Production avec un focus sur la consommation électrique CVC (Chauffage, Ventilation, Climatisation). La performance énergétique du bâtiment ADREAM dépend de deux volets, un volet de production d’énergie (production d’énergie électrique par les PV, et production d’énergie thermique par son système géothermique), et un volet de consommation d’énergie qui correspond aux consommations électriques liées aux systèmes CVC, les équipements électroniques et l’éclairage. La démarche de ce travail a pour but la gestion intelligente de l’énergie électrique d’un réseau futé. Ce réseau futé est la plateforme ADREAM, qui comporte plusieurs sources et systèmes d’énergie en interaction constante. Dans cette plateforme multidisciplinaire on trouve un système géothermique liée à des PACs (Pompes à chaleur) qui servent à produire du chaud ou du froid pour le bâtiment. ADREAM comporte aussi un système de ventilation liée à un puits canadien, et une grande surface des PV (panneaux photovoltaïques) pour la production d’électricité (soit pour autoconsommation, soit pour redistribution au réseau électrique du LAAS). Ainsi, afin que le réseau puisse fonctionner d’une façon plus intelligente et efficace, plusieurs modèles précis sont développés. La calibration des modèles est réalisée selon les données existantes, récupérables par un système de supervision. Une fois qu’un modèle est calibré, des simulations sont lancées pour la prédiction de la consommation électrique en vue d’une amélioration de la régulation des systèmes.

Contacts

- PAPAS Ilias (LAAS-CNRS) : ipapas@laas.fr

- ESTIBALS Bruno (LAAS-CNRS) : bestibal@laas.fr

- ALONSO Corinne (LAAS-CNRS) : alonsoc@laas.fr

 

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