Description

• Rappel des notions de base en algorithmique
• Algorithmes de base en optimisation (gradient, programmation linéaire, algorithmes génétiques…)
• Optimisation multi-objectif
• Usage de l’outil de Python pour les études d'optimisation
• Optimisation des systèmes énergétiques à l’aide de Python
• Études de cas: Couplage de Python avec un outil de simulation énergétique type EnergyPlus
• Études de cas: Modélisation et optimisation de systèmes énergétiques (dimensionnement optimal d’un échangeur thermique, optimisation multi-objectif d’une pompe à chaleur, production optimale de capteurs photovoltaïques…)

Finalité

Maîtriser les méthodes avancées et outils de modélisation et simulation pour permettre l’optimisation dans la conception et l'exploitation des systèmes énergétiques.

Compétences visées

Conceptualiser les systèmes énergétiques

Développer des outils d'optimisation des systèmes énergétiques afin d'en garantir une performance optimale

Description des modalités d'évaluation

Cas d'étude

Public

UTC101, ENF101

UTC302 est un plus.