Optimisation de l’infrastructure hydrogène pour la décarbonation d’un territoire

Depuis quelques années se multiplient dans le monde des plans de déploiement de l’hydrogène pour décarboner l’économie. Dans son scenario Net Zero by 2050, l’AIE estime une augmentation de la demande en hydrogène de 70Mt en 2020, dont 96% est issu de sources fossiles, à 530 Mt en 2050, dont 75% sera produit hors des sites industriels, et devra donc être acheminé. Ces chiffres permettent d’appréhender le double défi la production bas-carbone de l’hydrogène et le déploiement d’une infrastructure de livraison.
Cette infrastructure est encore largement inexistante et son déploiement dépendra en grande partie des initiatives locales au niveau des territoires (régions, départements, villes). Il est donc primordial d'optimiser l'infrastructure hydrogène des territoires, avec une approche intégrée couvrant les questions de la production, du stockage, du transport et de la distribution, ainsi que des usages et de la demande. La littérature propose de nombreuses études de cas, mais elles sont très souvent à l'échelle des pays, et ne prennent pas en compte l'ensemble de la chaine de valeur de l'hydrogène ou toutes les technologies. 
L'objectif de cette thèse sera de proposer une optimisation de l’ensemble de la chaine d’approvisionnement de l’hydrogène à l'échelle d'un territoire français, grâce à un couplage entre un modèle de système énergétique local et un modèle de design d’infrastructure hydrogène. Trois défis seront abordés lors de cette thèse :
-    Développement d’un outil d’optimisation d’infrastructure hydrogène, basé sur l’optimisation linéaire en nombres entiers
-    Développement d’un modèle de système énergétique à l’échelle d’un territoire
-    Réalisation d’un couplage entre ces deux outils
Cette thèse sera effectuée au sein de la Direction Economie et Veille d’IFPEN à Rueil-Malmaison, sous la direction du Centre de Mathématiques Appliquées (CMA) de MINES Paris.

Mots-clés : Hydrogène, Optimisation numérique, Economie, Environnement