Postdoctorant(e) en « contrôle optimal pour la gestion d'énergie (h/f)

Description des missions du postdoctorant

Contexte
La démarche à mettre en œuvre pour stabiliser et gérer les réseaux composés de sources intermittentes passe par l'utilisation de systèmes de stockage (notamment hydrogène) et nécessite une maîtrise de la physique des systèmes de puissance et une vision systémique de leurs différents composants afin de lever les verrous scientifiques liés au développement des réseaux électriques intelligents.

Objectifs
L'objectif global de la mission concerne le développement d'une stratégie avancée de gestion de l'énergie basée sur la prédiction de la production photovoltaïque, le coût de l'électricité, la stabilité du réseau électrique, ainsi que l'état de charge du stockage (batteries et hydrogène). L'objectif principal est de produire l'hydrogène à partir de la puissance des panneaux photovoltaïques et de minimiser le nombre de cycles de START/STOP de l'électrolyseur. La stratégie mise en place devra être capable de maximiser la production des panneaux et la durée de vie de l'électrolyseur en fonction du nombre de cycles START/STOP (minimal). Des méthodes d'optimisation et de l'intelligence artificielle seront utilisées pour cette gestion prédictive de l'énergie.

Activités
Le travail réalisé par le/la postdoctorant(e) vise à faire émerger une expertise basée sur trois axes : (i) modélisation et simulation du système multi-sources, multi-stockage, (ii) développement d'une stratégie innovante de gestion prédictive de l'énergie dans un parc multi-sources, multi-stockage ; (iii) test et validation de la stratégie sur un prototype en collaboration avec d'autres partenaires.
Une collaboration avec deux laboratoires de recherche possédant deux systèmes pilotes, l'un à UNICAMP au Brésil et l'autre à INESC-ID au Portugal, permettront, peut-être de tester, la mise en œuvre du système de gestion de l'énergie développé, et éventuellement sur des sites expérimentaux de Guyane.
De plus, la mise en œuvre de la stratégie décrite ci-avant requiert des prévisions de production, à l'horizon de temps journalier, de grandeurs (état de charge, coût d'électricité, stabilité de production, etc.) influant sur la dynamique du système. Des algorithmes pour la prévision de séries temporelles et des outils de l'apprentissage automatique/profond seront développés par le/la postdoctorante.
Le/La candidat(e) recruté(e) pourra également être sollicité(e) pour participer à la rédaction de projets de recherche du laboratoire.

Profil recherché
Le/La candidat(e) recruté(e) doit être titulaire d'un doctorat dans un domaine tel que l'Electricité, l'Automatique, le Génie Energétique, en connexion avec les réseaux d'énergies intelligents (Smartgrid et smart Microgrid) et le Machine Learning. Il/Elle devra avoir fait preuve de contributions pertinentes et originales en recherche, en ayant démontré à la fois des capacités de recherche sur des aspects méthodologiques et un impact sur les applications liées au domaine des réseaux d'énergies intelligents et les méthodes d'intelligence artificielle. Il/Elle devra avoir un excellent dossier de publication. Le/la candidate recruté(e) sera basé(e) en Guyane, et impliquera aussi des missions sur des sites partenaires régionaux, ainsi qu'en France hexagonale et au Brésil.

Conditions à remplir par les candidats
Les candidats doivent être titulaires de l'un des diplômes suivants :
- Diplôme de docteur, un titre d'ingénieur est un plus ;
- Titre universitaire étranger jugé équivalent aux diplômes ci-dessus (la traduction est obligatoire).

Compétences et Qualités
- Excellentes compétences à la communication écrite et orale (anglais et français) ;
- Grandes aptitudes à publier les résultats de recherche dans des revues scientifiques à fort impact et les présenter lors de conférences internationales ;
- Compétences démontrées en programmation (Python, Matlab) et Machine Learning.