Demand response for cold room: energy performance analysis using black box and physical modelling approaches - Thèses de Sorbonne Université Access content directly
Theses Year : 2019

Demand response for cold room: energy performance analysis using black box and physical modelling approaches

Impact énergétique de l’effacement dans un entrepôt frigorifique - Analyse des approches systémiques : boîte noire / boîte blanche

Abstract

Refrigerated warehouses and cold rooms, mainly used for food conservation, constitute available storage cells; they can be considered as a network of "thermal batteries" ready to be used and one of the best existing solutions to store and delay electricity consumption. However, the risk related to temperature fluctuations of products due to periods of demand response - DR* and the risk of energy overconsumption limit the use of this strategy by industrials in food refrigeration. The present PhD thesis aims to characterize the electrical DR of warehouses and cold rooms by examining the thermal behavior of those systems, in terms of temperature fluctuation and electrical consumption. An experimental set-up was developed to study several DR scenarios (duration, frequency and operating conditions) and to propose new indicators to characterize the impact of DR periods on the thermal and energy behavior of refrigeration systems. This study has highlighted the importance of the presence of load to limit the temperature rise and thus to reduce the impact on stored products. The potential for DR application in the case of a cold store and a cold room was assessed, based on the development of two modeling approaches: “black box” (Machine Learning by artificial neural networks using Deep Learning models) and “white box” (physics). A possibility of interaction between these two approaches has been proposed, based on the use of black box models for prediction and the use of the white box model to generate input and output data. *Demand response – DR (effacement): periods during which the power consumption of an electric utility customer is modified (mainly by reduction or even stopping) to better match its demand for power with the electricity supply’s capacity.
Les entrepôts frigorifiques et chambres froides forment, de par l'inertie thermique de la masse des produits, une source importante de stockage thermique rapidement accessible et fortement attractive pour répondre aux besoins d’effacement électrique. Cependant, le risque pour le produit lors des fluctuations de température liées aux périodes d’effacement et la crainte d’une surconsommation énergétique, limitent le recours aux effacements par les industriels et acteurs du froid alimentaire. Cette thèse vise à caractériser l’effacement électrique des entrepôts en apportant un éclairage sur le comportement thermique d’un système, en termes de fluctuation de température et de consommation électrique. Une étude expérimentale a été mise en oeuvre afin d’étudier plusieurs scénarios d’effacement (durée, fréquence et conditions opératoires) et de développer de nouveaux indicateurs pour caractériser l’impact de l’effacement sur le comportement thermique et énergétique des systèmes frigorifiques. Cette étude a mis en avant, l’importance de l’état de chargement pour limiter la remontée de température de l’air, et réduire l’impact de l’effacement sur les produits entreposés. Par ailleurs, le potentiel d’application de l’effacement dans le cas d’un entrepôt frigorifique ou d’une chambre froide a été évalué, en s’appuyant sur le développement des deux approches de modélisation « boîte noire » (apprentissage automatique par des réseaux de neurones artificiels de type Deep Learning) et « boîte blanche » (physique). Une possibilité d’interaction entre ces deux approches a été proposée. Elle est fondée sur l’utilisation des modèles boîte noire pour la prédiction et l’emploi du modèle boîte blanche pour générer les données d’entrée et de sortie.
Fichier principal
Vignette du fichier
Manuscrit de thèse_version_à imprimer_1.pdf (8.35 Mo) Télécharger le fichier
Origin Files produced by the author(s)

Dates and versions

tel-04575061 , version 1 (14-05-2024)

Identifiers

  • HAL Id : tel-04575061 , version 1

Cite

Mahdjouba Akerma. Demand response for cold room: energy performance analysis using black box and physical modelling approaches. Chemical and Process Engineering. Sorbonne université, 2019. English. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04575061⟩
0 View
0 Download

Share

Gmail Mastodon Facebook X LinkedIn More