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Portail > Offres > Offre UMR8029-ANNBLA-002 - Gestion optimale de l'énergie en temps-réel d'un smart grid de grande taille H/F

Gestion optimale de l'énergie en temps-réel d'un smart grid de grande taille H/F

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
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Informations générales

Référence : UMR8029-ANNBLA-002
Lieu de travail : BRUZ
Date de publication : vendredi 26 juin 2020
Type de contrat : CDD Scientifique
Durée du contrat : 12 mois
Date d'embauche prévue : 15 octobre 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : entre 2700€ et 3100€ mensuels brut (selon la grille salariale du CNRS)
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

Le but de ce travail sera de réaliser des études d'optimisation concernant la gestion de l'énergie électrique en temps-réel d'un smart grid de grande taille, incluant un grand nombre de véhicules électriques, pour lesquelles les méthodes d'optimisation traditionnelles demandent un temps de calcul prohibitif. Les missions du chercheur post-doctorant consisteront à étendre un code multi-agents existant et développé avec Python, Java et couplé au simulateur de réseau électrique PowerFactory, à définir des scénarios, et à optimiser ce système. Des études déterministes, mais potentiellement également stochastiques, sont envisagées. De plus, l'intégration de capacités d'apprentissage (ex : par le biais de techniques comme le deep learning) par le système multi-agent peut être envisagé.

Activités

Les activités du chercheur post-doctorant seront les suivantes :

- revue de littérature scientifique

- extension d'un code multi-agents existant développé avec Python et Java

- définition de scénarios de simulation, réalisation des simulations sous un code existant couplé à un simulateur de réseaux électrique (PowerFactory)

- analyse de résultats sur Matlab

- participation et présentation orale lors de colloques nationaux et internationaux

- éventuellement, selon le candidat recruté : réalisation d'études d'optimisation comparatives à petite échelle basées sur des méthodes (ex : MILP) et outils (ex : Gurobi) traditionnels.

- encadrement potentiel de stagiaires de niveau Master 1/Master2

Compétences

Le candidat ou la candidate doit avoir un doctorat (ou équivalent) en informatique, mathématiques appliquées, génie électrique ou simulation numérique avec un fort attrait pour les mathématiques appliquées et la programmation.

Une connaissance de la programmation orientée objet, ainsi que de Python et/Java, est requise. Une expérience, ou une formation, dans le domaine de l'optimisation serait très appréciée, ainsi que dans le domaine des techniques d'apprentissage (ex : deep learning). De plus, de fortes capacités d'analyse et un esprit critique sont requis. Des capacités de travail en équipe seraient appréciées.
Un intérêt pour les smart grids et l'intégration des énergies renouvelables et des véhicules électriques dans le réseau électrique serait un plus.

Contexte de travail

Le poste est situé au laboratoire SATIE, site de l'Ecole Normale Supérieure de Rennes. Quelques séjours au sein de l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT) sont à prévoir.

Contraintes et risques

Le travail consiste en des simulations numériques sur ordinateur.

Informations complémentaires

Projet mené en collaboration avec EDF R&D et l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT)

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