économiques et/ou environnementaux.
Toutefois, il est possible d’étendre cette approche générale en considérant l’aspect dynamique du transport de l’énergie au sein du réseau de chaleur par l’utilisation du modèle dynamique développé et détaillé dans le chapitre 4 et les articles 3, 4 et 8. La méthodologie employée est résumée dans l’article 9 et détaillée dans le chapitre 5 section 3.. Elle permet principalement
d’estimer de manière plus précise15le comportement du réseau en fonction de conditions
ambiantes et opératoires variables ainsi que d’estimer où et quand l’énergie est disponible dans le réseau contrairement à l’approche quasi-stabilisée qui ne le permet pas.
L’article 9 valide l’ordre de grandeur des pertes liées à l’utilisation du réseau par rapport à l’approche quasi-stabilisée. Par ailleurs, il étudie l’intégration d’une stratégie de contrôle au sein des sous-stations présentes dans le réseau de chaleur afin de vérifier que le niveau de température nécessaire est atteint en chaque point du réseau pour maintenir un confort minimal dans les bâtiments connectés au réseau. Finalement, l’impact du remplacement des anciennes pompes d’alimentation du réseau de chaleur sur les coûts d’opération et sur l’environnement est également étudié.
4. Outils
Afin de parvenir à l’établissement de l’outil de simulation et aux objectifs liés qui ont été précédemment détaillées, trois logiciels de calculs scientifiques ont été utilisés à savoir: EES, Matlab and Dymola.
EES est l’abréviation de «Engineering Equation Solver» qui est un logiciel dédié à la résolution
d’équations qui est capable de résoudre numériquement plusieurs milliers d’équations non linéaires algébriques et différentielles [Klein2017]. Ce logiciel possède des tables de propriétés
thermodynamiques prédéfinies pour une large gamme de solides, liquides et gaz. La modélisation des modèles détaillés dans les articles 1, 2 et 5 à savoir l’analyse énergétique, environnementale, économique et exergétique d’une cogénération, la modélisation de la combustion et les déperditions thermiques d’une canalisation ont été réalisées à l’aide du logiciel EES.
Matlab®est un langage de programmation et un environnement de développement. L’analyse
quasi-stabilisée d’un réseau de chaleur des articles 2, 6 et 7 a été réalisée à l’aide de ce logiciel. D’un autre côté, la première implémentation et validation de la modélisation du transport de l’énergie au sein d’une canalisation (articles 3 et 4) a également été réalisée sous cette plateforme. Il est bon de noter que le logiciel Fluent (simulation dans le domaine de la mécanique des fluides) a été utilisé pour valider les performances du modèle proposé avant la validation expérimentale. Toutefois, ces modélisations ont été réalisées en collaboration avec le groupe de recherche «Multiphysics & Turbulent Flow Computation» de M. Le Professeur Terrapon en la personne de David Thomas.
Dymola est un logiciel de simulation et de modélisation dynamique basé sur le language
open-source Modelica. Il s’agit d’un langage de modélisation multi domaine, orienté objet et déclaratif permettant la modélisation de systèmes complexes, e.a., mécaniques, électriques, hydrauliques, thermiques,... [Wikipedia, 2017]. L’intégration des différents travaux réalisés au
cours de ce travail de recherche et qui sont détaillés dans ce manuscrit est synthétisée dans l’article 9 à l’aide de cet outil.
4
Modélisation du transport de l’énergie
thermique
La modélisation du transport de l’énergie au sein d’un réseau de distribution de chaleur forme
l’une des trois contributions originales de ce travail de recherche1. Ce chapitre propose donc
de rappeler les objectifs principaux de la modélisation du transport de l’énergie thermique et de présenter les solutions proposées concernant les méthodes de modélisations utilisées ainsi que leur validation expérimentale.
Le lecteur souhaitant davantage d’informations est invité à consulter l’article 2 pour la modélisation des pertes à l’ambiance d’une canalisation et les articles 3, 4 et 8 ainsi que la référence [Sartor, 2015] pour la modélisation dynamique proprement dite du transport de l’énergie thermique au sein d’une canalisation.
1. Objectifs
Parmi les objectifs de la modélisation dynamique du transport d’énergie thermique au sein d’un réseau de chaleur qui ont été largement détaillés dans le chapitre 2, Section 2.4, il est nécessaire de déterminer les pertes à l’ambiance résultant de l’utilisation d’un réseau de chaleur. En effet, le transport de l’énergie thermique utilise un réseau de canalisations dont la température du fluide est différente de celle de l’ambiance. Dès lors, cet aspect implique des pertes à l’ambiance réduisant l’énergie disponible dans les canalisations afin d’alimenter les bâtiments connectés au réseau. Par ailleurs, l’outil développé est dédié à simuler de nombreux scénarii et configurations de réseau de chaleur; il est donc indispensable de pouvoir estimer correctement les pertes en ligne en fonction de la configuration des canalisations utilisée. Cette étape passe par la modélisation détaillée des pertes d’une ou plusieurs canalisations
(enterrées ou non)2en fonction de la structure du réseau de chaleur, de leur isolation ainsi
que du niveau de température utilisé. L’article 2, section 3.4, traite de cet aspect et propose une modélisation thermodynamique quasi-stabilisée afin de déterminer les pertes par mètre courant de canalisation.
1L’historique de la mise en place du modèle a été abordé dans le chapitre 3 section 3.1. 2Afin de tenir compte de leurs interactions éventuelles.
D’un autre côté, le comportement dynamique du transport de l’énergie thermique doit être correctement évalué afin d’estimer où celle-ci est présente dans le réseau. En effet, les canalisations constituant un réseau de chaleur peuvent atteindre plusieurs kilomètres comme de nombreux réseaux de chaleur décrits dans les références [Moscow United Energy Company, 2008, Frederiksen et Werner, 2013]. La vitesse du fluide caloporteur y circulant est en général inférieure à 2 m/s pour limiter les pertes de charge comme les nombreuses références suivantes [Skagestad et Mildenstein, 1999, EUDP, 2014, Woods, 2014, Frederiksen et Werner, 2013] le préconisent afin de limiter la consommation électrique des pompes d’alimentation du réseau de chaleur. Dès lors, l’énergie fournie par les unités de production au réseau de chaleur peut mettre jusqu’à plusieurs dizaines de minutes pour arriver aux
points de consommations les plus lointains. Par ailleurs, un système de stockage d’énergie3
peut être couplé à un réseau de chaleur pour limiter les pics de puissance thermique nécessaires et diminuer les coûts d’investissement liés à la puissance installée des systèmes de production d’énergie thermique. Ce type de système permet, en outre, une augmentation de la fréquence d’utilisation à charge nominale de ces systèmes de production augmentant ainsi leur rendement annuel. Dans l’ensemble des cas qui viennent d’être évoqués, il est alors nécessaire de déterminer le niveau de température en tout point du réseau à tout moment afin d’identifier le niveau de charge du réseau et vérifier que l’ensemble des consommateurs disposent d’une puissance suffisante pour l’alimentation de leur bâtiment. En effet, il est primordial d’estimer correctement le moment auquel l’énergie fournie par une source de production arrive à un point de consommation pour vérifier le confort dans ce dernier. Cet aspect est d’ailleurs tout particulièrement important lors de l’étude de la régulation d’un réseau de chaleur afin d’assurer un confort optimal à l’ensemble des consommateurs desservis par le réseau tout en limitant la consommation des pompes et les pertes à l’ambiance des canalisations comme le soulignent les références [Basciotti et al., 2011, Frederiksen et Werner, 2013].