Optimisation du pilotage d'un Réacteur à Eau Pressurisée dans le cadre de la transition énergétique à l'aide d'algorithmes évolutionnaires

• Main Author: Muniglia, Mathieu
• Other Authors: Université Paris-Saclay (ComUE)
• Language: fr
• Published: 2017
• Subjects: Optimisation; Réacteurs nucléaires; Energies renouvelables; Algorithmes évolutionnaires; Optimization; Nuclear power plants; Renewable energies; Evolutionary algorithms
• Online Access: http://www.theses.fr/2017SACLS261/document

L'augmentation de la contribution des énergies renouvelables (solaire ou éolien) et une évolution majeure du parc électrique français et s'inscrit dans le cadre de la transition énergétique. Il est prévu que la part de ces énergies dans le mix passe de 6% actuellement à 30% d'ici à 2030. Cette augmentation en revanche laisse entrevoir d'importants déséquilibres entre l'offre et la demande, et les autres moyens de production, l'énergie nucléaire en tête, devront donc s'adapter. Ce travail vise à augmenter la disponibilité de suivi de charge des centrales, en améliorant leur pilotage durant tout le cycle d'exploitation. Parmi l'ensemble des réacteurs du parc nucléaire français, les réacteurs à eau pressurisées d'une puissance électrique de $1300$ MW sont choisis en raison de leur capacité de suivi de charge déjà accrue. Dans un premier temps, un modèle multi-physique et de type simulateur de la centrale est développé, permettant de prendre en arguments les paramètres principaux des barres de commande, et permettant de déterminer en quelques dizaines de minutes de calcul, les critères d'intérêt dont le premier est en lien avec le diagramme de pilotage et le second avec le volume d'effluents. Le problème d'optimisation est alors résolu grâce à des algorithmes évolutionnaires parallèles asynchronesde type maître-esclave, et les mode de pilotage obtenus sont commentés. === The increase of the renewable energies contribution (as wind farms, solar energy) is a major issue in the actual context of energetic transition. The part of intermittent renewable energies is indeed forecast to be around 30% of the total production in 2030, against 6% today. On the other hand, their intermittent production may lead to an important imbalance between production and consumption. Consequently, the other ways of power production must adapt to those variations, especially nuclear energy which is the most important in France. This work aims at increasing the availability of thepower plants to load-follow, by optimizing their manageability all along their operation cycle. Among the French nuclear fleet, the pressurized water reactors(PWR) producing $1300$ electrical MW and operated in the "G" mode are considered as they show the higher capability to load-follow. In a first step, a multi-physics PWR model is designed taking as inputs the main parameters of the control rods, and computing in few minutes the criteria of interest whichare linked to the control diagram and to the effluents volume. The optimization problem which consists in minimizing those two values of interest is then solved thanks to a parallel asynchronous master-worker evolutionary algorithm. Finally, the efficient operating modes are discussed.