22 oct. 2019

Offre de stage M2: Prévision à court terme de la consommation d’eau d’une station de pompage et de la charge du réseau électrique pour la gestion intelligente d’un réseau de distribution basse tension en région Occitanie


Lieu de travail :

Laboratoire PROMES-CNRS (UPR 8521) Équipe COSMIC

Tecnosud
Rambla de la thermodynamique 66100 PERPIGNAN

Champs scientifiques :

Optimisation

Prévision de séries temporelles

Intelligence artificielle

Sciences de l’ingénieur

Mots clés : séries temporelles, apprentissage automatique/profond, réseaux de neurones artificiels, optimisation, réseau électrique intelligent, consommation d’eau.

Établissement d’accueil :

Le laboratoire PROMES-CNRS (Procédés, Matériaux et Énergie Solaire ; UPR CNRS 8521), qui accueillera le stagiaire, rassemble 170 personnes membres du CNRS et de l’UPVD autour d’un sujet fédérateur : l'énergie solaire et sa valorisation.

Le stage se déroulera au sein de l’équipe « Commande des Systèmes, Instrumentation, Caractérisation » (COSMIC). Ses activités, pluridisciplinaires, sont structurées selon deux axes thématiques : l’instrumentation et la gestion prédictive des systèmes énergétiques, en particulier des systèmes exploitant l’énergie solaire, et la caractérisation de composants et de matériaux.

Ainsi, l’équipe COSMIC aborde en particulier la prévision de la ressource solaire et le pilotage des centrales solaires à concentration, la commande des photobioréacteurs solaires intensifiés pour la production de biocarburants, la gestion « intelligente » des ressources énergétiques dans le bâtiment et la gestion prédictive, d’une part, du réseau électrique de distribution et, d’autre part, des chaufferies collectives et des réseaux de chaleur urbains.

Description du stage :

Le projet Smart Occitania, porté par Enedis et financé par l'ADEME, a pour objet le développement d’un démonstrateur de réseau électrique intelligent en région Occitanie, favorisant la pénétration des énergies renouvelables et maintenant l’équilibre entre consommation et production.
Dans ce cadre, l’équipe COSMIC effectue des travaux en lien avec la modélisation et la commande du réseau électrique de distribution basse tension. L’approche de régulation proposée est fondée sur l’utilisation de charges pilotables : du stockage non électrique, à savoir des méthaniseurs (producteurs d’électricité et stockage de biogaz), et des stations de pompage (consommateurs d’électricité et stockage d’eau). Les algorithmes de commande prédictive développés sont alimentés par des prévisions de grandeurs influant sur la stabilité du réseau électrique : la production électrique, la charge du réseau électrique et la consommation d’eau. Le stagiaire participera au développement d’algorithmes pour la prévision infra-journalière de ces grandeurs.

La première partie des travaux est la prévision infra-journalière de la consommation d’eau et de sa conversion en énergie électrique consommée. Le stagiaire traitera des données provenant d’une station de pompage composée d’un château d’eau et d’un canal d’irrigation, équipée de pompes pilotées par un contrôleur « tout ou rien ». Ensuite, il utilisera ces données pour valider un modèle théorique de fonctionnement et pour prévoir la consommation d’eau influant sur le niveau d’eau stockée dans le château d’eau et le canal d’irrigation. L’objectif final est d’aboutir à la consommation électrique de la station de pompage.

La deuxième partie des travaux est la prévision infra-journalière de la charge du réseau électrique basse tension. Le stagiaire améliorera un code développé au sein de l’équipe (avec Python), fondé sur un réseau de neurones artificiels, pour la prévision de la charge du réseau électrique basse tension et l’adaptera aux besoins de l’approche de régulation.

Au cours du stage, vous aurez à :

  1. Vous familiariser avec le contexte et les objectifs du projet Smart Occitania.
  2. Prétraiter des données de mesure provenant de la station de pompage (château d’eau et canal d’irrigation) et valider son modèle de fonctionnement.
  3. Développer un algorithme de prévision de la consommation d’eau pour déterminer le niveau d’eau dans les enceintes de stockage d’eau et en déduire la consommation électrique des pompes.
  4. Prendre en main l’algorithme de prévision de la charge du réseau électrique développé par l’équipe et l’améliorer.

Profil :

Niveau master 2 ou 5ème année d’école d’ingénieur.
Des compétences en programmation scientifique, notamment en Matlab ou Python.

Des compétences en optimisation, en prévision des séries temporelles et en intelligence artificielle (apprentissage automatique/profond).

Rigueur, esprit critique et autonomie.
Une bonne maîtrise de la langue anglaise (lu/écrit).


Durée :
Le stage durera 6 mois à partir de début février 2020.


Eléments à fournir :
Merci de joindre à votre candidature un CV, une lettre de motivation et vos relevés de notes.

Contact:
Nouha Dkhili