Informations générales
Entité de rattachement
Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.
Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.
Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.
Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :
• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
Référence
2023-28430
Description de l'unité
Basé principalement à Grenoble et Chambéry, le Laboratoire d'Innovation pour les Technologies des Energies nouvelles et les Nanomatériaux (Liten) est un acteur majeur de la recherche européenne entièrement dédié aux nouvelles technologies de l'énergie.
Le Département Thermique Conversion et Hydrogène
Le service des Systèmes Energétiques pour l'Industrie et les Territoires (SSETI) porte des activités en thermique et systèmes énergétiques bas carbone , d'un point de vue technologique et outils logiciels. Ceci intègre notamment des développements et innovations technologiques dans les domaines des échangeurs de chaleur, du stockage de chaleur, de la conversion de la chaleur (ORC, pompe à chaleur, machine absorption, dessalement…), du solaire thermique pour des applications industrielles et les réseaux de chaleur. Il s'agit aussi de promouvoir et développer des usages innovants, efficients et sobres de la chaleur (chaleur fatale de procédés, chaleur renouvelable) et ceci plus particulièrement pour les nouveaux marchés (chaine hydrogène, Economie circulaire du carbone, solar fuel).
Vous avez l'opportunité d'apporter votre contribution à la mission du Laboratoire des Systèmes Energétiques pour les Territoires :
- réaliser des études d'évaluation technico-économique et environnementale de systèmes énergétiques ;
- développer des méthodologies et des outils d'optimisation pour l'évaluation de systèmes énergétiques ;
Description du poste
Domaine
Mathématiques, information scientifique, logiciel
Contrat
Stage
Intitulé de l'offre
Méthodes Machine Learning et Recherche Opérationnelle pour les systèmes énergétiques multi-vecteurs
Sujet de stage
L'objectif du stage est d'étudier les propriétés des méthodes d'agrégation temporelle (clustering de séries temporelles) dans un contexte d'optimisation du dimensionnement et du pilotage de systèmes énergétiques multi-vecteurs. En particulier, on s'attachera à comparer l'impact de différentes méthodes sur les résultats d'optimisation, avec des indicateurs de conservation des propriétés technico-économiques et environnementales des systèmes énergétiques considérés.
Une prolongation en thèse de ces travaux de recherche est fortement envisagée. La thèse portera plus généralement sur l'hybridation de modèles d'optimisation par des approches de Machine Learning pour tenir compte des incertitudes.
Durée du contrat (en mois)
6
Description de l'offre
Le Laboratoire Système Energétiques pour les Territoires (LSET) du CEA LITEN développe des outils de simulation et d'optimisation pour les systèmes énergétiques, et les applique sur des problématiques de décarbonation de sites industriels, de réseau de chaleur et de Smart Grid à l'échelle locale. Nous sommes engagés dans de nombreux partenariats industriels et académiques, au niveau national et international. Notre laboratoire est notamment à l'origine des logiciels Odyssey [1], DistrictLab [2] et Persee [3].
Afin de continuer à améliorer nos méthodes, nous proposons un stage au printemps 2023. Ce stage pourra être prolongé par une thèse menée dans le cadre du PEPR TASE [4-6]. La thèse portera plus généralement sur l'hybridation de modèles d'optimisation par des approches de Machine Learning pour tenir compte des incertitudes.
L'objectif du stage est d'étudier les propriétés des méthodes d'agrégation temporelle (clustering de séries temporelles) dans un contexte d'optimisation du dimensionnement et du pilotage de systèmes énergétiques multi-vecteurs. En particulier, on s'attachera à comparer l'impact de différentes méthodes sur les résultats d'optimisation, avec des indicateurs de conservation des propriétés technico-économiques et environnementales des systèmes énergétiques considérés.
Les missions sont les suivantes :
- Étude bibliographique sur les méthodes d'agrégation temporelle.
- Prise en main ou développement d'une ou plusieurs de ces méthodes.
- Étude comparative de ces méthodes sur un ou plusieurs cas d'études réels, sur des données réelles issues d'un historique ou sur des données prévues.
- Analyse de l'impact de la qualité des séries temporelles sur les résultats de l'optimisation.
Ce sujet de stage pourra amener à la rédaction d'un article scientifique.
Pour candidater ou obtenir plus de renseignement sur le stage et/ou la thèse proposée, vous êtes invités à contacter directement Mathieu Vallée [7] et Antoine Piguet [8] (mail: prenom.nom@cea.fr)
Joindre à votre message une lettre de motivation (minimum 1 page) décrivant votre intérêt pour le domaine de l’énergie et de l’efficacité énergétique et pour le sujet proposé, ainsi qu'un CV adapté au sujet. En raison du nombre de candidatures reçues (et pas toujours adaptées), les candidatures adressées uniquement sur le portail CEA ont peu de chances d'aboutir.
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Références
[1] https://www.ten.com/fr/medias/actualites/technip-energies-acquiert-seed-energy-une-startup-de-services-digitaux-pour-la
[2] https://www.districtlab.eu/
[3] https://www.cea.fr/cea-tech/liten/Pages/Medias/Videos/PERSEE.aspx
[4] https://www.cnrs.fr/fr/pepr/pepr-dacceleration-technologies-avancees-des-systemes-energetiques-tase
[5] Présentation publique PEPR TASE https://hal.science/hal-03866489
[6] PEPR TASE https://hal.science/hal-03816585
[7] https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=35147143200
[8] https://www.theses.fr/2022LYSEC015
Moyens / Méthodes / Logiciels
Appétence pour la programmation informatique (langage selon affinité : Python, R, C++, Julia, …)
Profil du candidat
Stage pour la validation d'un BAC+5 en école d'ingénieur ou master 2 recherche
Compétences scientifiques : Mathématiques Appliquées / Recherche Opérationnelle, Génie énergétique
Connaissances : Systèmes énergétiques (thermique, power-to-gas, électrique), optimisation / Recherche opérationnelle, data science et machine learning
#12 – Réseaux énergétiques intelligents
Localisation du poste
Site
Autre
Localisation du poste
France, Auvergne-Rhône-Alpes, Savoie (73)
Ville
Le Bourget du Lac
Critères candidat
Langues
Anglais (Courant)
Diplôme préparé
Bac+5 - Diplôme École d'ingénieurs
Possibilité de poursuite en thèse
Oui
Demandeur
Disponibilité du poste
01/02/2024
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