Ordonnancement des opérations dans une unité d’extrusion

Les travaux de ce mémoire traitent du problème d’ordonnancement et d’optimisation de la production dans un environnement de plusieurs machines en présence de contraintes sur les ressources matérielles dans une usine d’extrusion plastique. La minimisation de la somme pondérée des retards est le critère économique autour duquel s’articule cette étude car il représente un critère très important pour le respect des délais. Dans ce mémoire, nous proposons une approche exacte via une formulation mathématique capable des donner des solutions optimales et une approche heuristique qui repose sur deux méthodes de construction de solution sérielle et parallèle et un ensemble de méthodes de recherche dans le voisinage (recuit-simulé, recherche avec tabous, GRASP et algorithme génétique) avec cinq variantes de voisinages. Pour être en totale conformité avec la réalité de l’industrie du plastique, nous avons pris en considération certaines caractéristiques très fréquentes telles que les temps de changement d’outils sur les machines lorsqu’un ordre de fabrication succède à un autre sur une machine donnée. La disponibilité des extrudeuses et des matrices d’extrusion représente le goulot d’étranglement dans ce problème d’ordonnancement. Des séries d’expérimentations basées sur des problèmes tests ont été effectuées pour évaluer la qualité de la solution obtenue avec les différents algorithmes proposés. L’analyse des résultats a démontré que les méthodes de construction de solution ne sont pas suffisantes pour assurer de bons résultats et que les méthodes de recherche dans le voisinage donnent des solutions de très bonne qualité. Le choix du voisinage est important pour raffiner la qualité de la solution obtenue. Mots-clés : ordonnancement, optimisation, extrusion, formulation mathématique, heuristique, recuit-simulé, recherche avec tabous, GRASP, algorithme génétique

Application of battery energy storage in the Québec interconnection

Le Système Stockage de l’Énergie par Batterie ou Batterie de Stockage d’Énergie (BSE) offre de formidables atouts dans les domaines de la production, du transport, de la distribution et de la consommation d’énergie électrique. Cette technologie est notamment considérée par plusieurs opérateurs à travers le monde entier, comme un nouveau dispositif permettant d’injecter d’importantes quantités d’énergie renouvelable d’une part et d’autre part, en tant que composante essentielle aux grands réseaux électriques. De plus, d’énormes avantages peuvent être associés au déploiement de la technologie du BSE aussi bien dans les réseaux intelligents que pour la réduction de l’émission des gaz à effet de serre, la réduction des pertes marginales, l’alimentation de certains consommateurs en source d’énergie d’urgence, l’amélioration de la gestion de l’énergie, et l’accroissement de l’efficacité énergétique dans les réseaux. Cette présente thèse comprend trois étapes à savoir : l’Étape 1 - est relative à l’utilisation de la BSE en guise de réduction des pertes électriques ; l’Étape 2 - utilise la BSE comme élément de réserve tournante en vue de l’atténuation de la vulnérabilité du réseau ; et l’Étape 3 - introduit une nouvelle méthode d’amélioration des oscillations de fréquence par modulation de la puissance réactive, et l’utilisation de la BSE pour satisfaire la réserve primaire de fréquence. La première Étape, relative à l’utilisation de la BSE en vue de la réduction des pertes, est elle-même subdivisée en deux sous-étapes dont la première est consacrée à l’allocation optimale et le seconde, à l’utilisation optimale. Dans la première sous-étape, l’Algorithme génétique NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II) a été programmé dans CASIR, le Super-Ordinateur de l’IREQ, en tant qu’algorithme évolutionniste multiobjectifs, permettant d’extraire un ensemble de solutions pour un dimensionnement optimal et un emplacement adéquat des multiple unités de BSE, tout en minimisant les pertes de puissance, et en considérant en même temps la capacité totale des puissances des unités de BSE installées comme des fonctions objectives. La première sous-étape donne une réponse satisfaisante à l’allocation et résout aussi la question de la programmation/scheduling dans l’interconnexion du Québec. Dans le but de réaliser l’objectif de la seconde sous-étape, un certain nombre de solutions ont été retenues et développées/implantées durant un intervalle de temps d’une année, tout en tenant compte des paramètres (heure, capacité, rendement/efficacité, facteur de puissance) associés aux cycles de charge et de décharge de la BSE, alors que la réduction des pertes marginales et l’efficacité énergétique constituent les principaux objectifs. Quant à la seconde Étape, un nouvel indice de vulnérabilité a été introduit, formalisé et étudié ; indice qui est bien adapté aux réseaux modernes équipés de BES. L’algorithme génétique NSGA-II est de nouveau exécuté (ré-exécuté) alors que la minimisation de l’indice de vulnérabilité proposé et l’efficacité énergétique représentent les principaux objectifs. Les résultats obtenus prouvent que l’utilisation de la BSE peut, dans certains cas, éviter des pannes majeures du réseau. La troisième Étape expose un nouveau concept d’ajout d’une inertie virtuelle aux réseaux électriques, par le procédé de modulation de la puissance réactive. Il a ensuite été présenté l’utilisation de la BSE en guise de réserve primaire de fréquence. Un modèle générique de BSE, associé à l’interconnexion du Québec, a enfin été proposé dans un environnement MATLAB. Les résultats de simulations confirment la possibilité de l’utilisation des puissances active et réactive du système de la BSE en vue de la régulation de fréquence.