Modèle d'aide à la conduite de réseaux de froid

Cooling demand management of commercial buildings can contribute to limit global warming below 2°C. District cooling is an energy-efficient option. However, improving operational performance is of great importance to ensure and increase its competitive advantages. The aim of this thesis is to contribute to the development of a decision-support tool for daily operation of district cooling networks. Challenges lie at two levels: diversity of decisions to be taken and complexity of physical phenomena involved. The original aspect of our work is to propose a methodology to improve chillers and cooling towers control, differential pressure management and dispatching between production plants with variable efficiency. Our developments are applied to the district cooling of Paris-Bercy, operated by Climespace. First; a model featuring a physical description of chilled-water production plants, distribution network and buildings substations, is developed. In particular, a semi-empirical model with identified parameters is modified to compute non-nominal characteristics of centrifugal chillers. The system model is validated against an independent dataset. Then, the model is used to find optimized controls from cooling loads forecast. The proposed methodology is sequential: pre-computation of optimal set-points at plant level and then generation of quadratic plant models to solve the dispatching optimization problem at each time step. Differential pressure is minimized with a simulation-based tracking of the critical substation. To conclude, electricity consumption reduction with optimized controls is evaluated during a summer week.La maîtrise de la demande en climatisation des bâtiments tertiaires peut contribuer à la limitation du réchauffement climatique à 2°C. Les réseaux de froid urbain sont une solution pour répondre à cette demande avec une haute efficacité énergétique. Une conduite performante est cependant essentielle pour maintenir et augmenter leurs avantages compétitifs. L'objectif de la thèse est de contribuer à la construction d'un outil d'aide à la conduite journalière des réseaux de froid. La difficulté réside à deux niveaux : la diversité des décisions et la complexité des phénomènes physiques sous-jacents. L'originalité est de proposer une méthodologie pour aider au pilotage des groupes frigorifiques, des tours aéroréfrigérantes, de la pression différentielle et de la répartition de puissance entre des centrales de production aux performances variables. La méthodologie développée est appliquée au réseau de froid de Paris-Bercy exploité par Climespace. Tout d'abord, un modèle intégrant une représentation physique des centrales de production, du réseau de distribution et des sous-stations, est développé. En particulier, un modèle de type semi-empirique, paramétrable sur des mesures, est modifié pour calculer les performances non-nominales des groupes frigorifiques centrifuges. La validation du modèle complet est réalisée sur un jeu de données indépendant de l'identification. Ensuite, le modèle est exploité pour rechercher une conduite optimisée à partir d'un modèle de prévision de la demande. La méthode proposée est séquentielle : résolution a priori des optimisations locales puis génération de modèles quadratiques de centrales servant à déterminer la répartition optimale. La pression différentielle est minimisée à partir de l'identification, par simulation, de la sous-station défavorisée. Enfin, la réduction de la consommation électrique est évaluée sur une semaine d'été

Decision-support model for district cooling operation

La maîtrise de la demande en climatisation des bâtiments tertiaires peut contribuer à la limitation du réchauffement climatique à 2°C. Les réseaux de froid urbain sont une solution pour répondre à cette demande avec une haute efficacité énergétique. Une conduite performante est cependant essentielle pour maintenir et augmenter leurs avantages compétitifs. L'objectif de la thèse est de contribuer à la construction d'un outil d'aide à la conduite journalière des réseaux de froid. La difficulté réside à deux niveaux : la diversité des décisions et la complexité des phénomènes physiques sous-jacents. L'originalité est de proposer une méthodologie pour aider au pilotage des groupes frigorifiques, des tours aéroréfrigérantes, de la pression différentielle et de la répartition de puissance entre des centrales de production aux performances variables. La méthodologie développée est appliquée au réseau de froid de Paris-Bercy exploité par Climespace. Tout d'abord, un modèle intégrant une représentation physique des centrales de production, du réseau de distribution et des sous-stations, est développé. En particulier, un modèle de type semi-empirique, paramétrable sur des mesures, est modifié pour calculer les performances non-nominales des groupes frigorifiques centrifuges. La validation du modèle complet est réalisée sur un jeu de données indépendant de l'identification. Ensuite, le modèle est exploité pour rechercher une conduite optimisée à partir d'un modèle de prévision de la demande. La méthode proposée est séquentielle : résolution a priori des optimisations locales puis génération de modèles quadratiques de centrales servant à déterminer la répartition optimale. La pression différentielle est minimisée à partir de l'identification, par simulation, de la sous-station défavorisée. Enfin, la réduction de la consommation électrique est évaluée sur une semaine d'été.Cooling demand management of commercial buildings can contribute to limit global warming below 2°C. District cooling is an energy-efficient option. However, improving operational performance is of great importance to ensure and increase its competitive advantages. The aim of this thesis is to contribute to the development of a decision-support tool for daily operation of district cooling networks. Challenges lie at two levels: diversity of decisions to be taken and complexity of physical phenomena involved. The original aspect of our work is to propose a methodology to improve chillers and cooling towers control, differential pressure management and dispatching between production plants with variable efficiency. Our developments are applied to the district cooling of Paris-Bercy, operated by Climespace. First; a model featuring a physical description of chilled-water production plants, distribution network and buildings substations, is developed. In particular, a semi-empirical model with identified parameters is modified to compute non-nominal characteristics of centrifugal chillers. The system model is validated against an independent dataset. Then, the model is used to find optimized controls from cooling loads forecast. The proposed methodology is sequential: pre-computation of optimal set-points at plant level and then generation of quadratic plant models to solve the dispatching optimization problem at each time step. Differential pressure is minimized with a simulation-based tracking of the critical substation. To conclude, electricity consumption reduction with optimized controls is evaluated during a summer week

Dynamic Modelling of a District Cooling Network with Modelica

International audienceDescription of the District Cooling System Chilled-Water Production Flow Chart Centrifugal Chiller Mode

Impacts of substation return temperature on district cooling electricity consumption

International audienc

DYNAMIC MODELLING OF A DISTRICT COOLING NETWORK WITH MODELICA

International audienceThis research aims to define a modelling approach to simulate District Cooling Systems (DCS). A model of the network has been developed using the equation-based object-oriented language Modelica. This model includes a cooling production plant, a distribution network of pipes and 6 substations. This integrated modelling approach allows us to study interactions between substations cooling demand and cooling production plant efficiency. Hourly measurements from Eastern Paris DCS are used as inputs for cooling demand. A simplified model of substations with ideal control has been developed. A performance-based model of electric chiller taking into account variable evaporator entering conditions has also been developed. System simulation results are presented and discussed. Chiller electricity consumption accounts for 61% of total electricity consumption. CPU time is of 30 s for a simulation period of 1 week. As an application, an alternative control strategy at substations level is evaluated. Impacts on electricity consumption of chiller, chilledwater pump and distribution pump are analyzed and discussed. In our case study, total electricity consumption reduction is not significant

SMART-E: A TOOL FOR ENERGY DEMAND SIMULATION AND OPTIMIZATION AT THE CITY SCALE

International audienceAdding flexibility to the demand may rationalize energy production. Indeed, it should be possible to maximize the use of low CO2 and low-cost energy production systems by managing the demand at the city scale. In this context, numerical simulation may be a great help for setting up various demand response (DR) strategies in a short-term. For that purpose, a simulation environment called Smart-E which focuses on the thermal and electrical uses of energy in dwellings and commercial buildings has been developed. This library of algorithms is specially designed to simulate hypothetical or real cities and it uses techno-explicit bottom-up models fed with public databases and the specific users’ data. First the paper presents the Smart-E tool architecture. Then, a case study is conducted on a French typical medium city to show how Smart-E may help the aggregator to predict the impact of specific DR strategies. For this purpose two load shedding strategies are tested at the city scale with indoor temperature comfort criteria. Strategies reduce maximum electric power for heating by 25% for 24h