Contactez-nous
  • Énergie

Méthodes avancées d'optimisation des systèmes énergétiques

Mis à jour le

Responsable(s) : M. Brice TREMEAC, M. Issa JAFFAL

  • Cours
Code Cnam : ENF209

Envie d'en savoir plus sur cette formation ?

Afin d’obtenir les tarifs, le calendrier de la formation, en distanciel, en présentiel, le lieu de la formation et un contact, remplissez les critères suivants :

Afficher le centre adapté à mes besoins

Afin d’obtenir les tarifs, le calendrier de la formation et le lieu de la formation, remplissez les critères suivants :

  • Durée : 40 heures
  • A la carte
  • 4 crédits
  • Distanciel

Présentation

Public, conditions d'accès et prérequis

Prérequis

UTC101, ENF101

UTC302 est un plus. 

Objectifs

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

Compétences et débouchés

Compétences

Conceptualiser les systèmes énergétiques

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

Parcours

Informations pratiques

Contact

  • Département : EPN01 - Énergétique
  • Tel : 01 40 27 21 65
  • Email : energie@cnam.fr
  • Adresse : 292 rue St Martin - 75003 Paris

Retrouvez cette formation en centre :

Lieux de formation

Le Cnam - école de l'énergie
Par ses missions de formation, de recherche et de diffusion de la culture scientifique et technique, le Cnam est un acteur majeur de toutes les transitions : écologique, énergétique, numérique, économique, pédagogique, sociétale... Afin d'accompagner ces transitions, l'établissement propose des écoles thématiques pour mettre en lumière les expertises et proposer une offre de formation riche et pluridisciplinaire. Le Cnam a ainsi ouvert l'École des transitions écologiques, l'École de l'énergie, l'École de la santé et l'École du numérique et de l'intelligence artificielle.

Programme

Contenu

  • 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…)

Modalités d'évaluation

Cas d'étude

Ces formations pourraient vous intéresser