stage BAC+5 Recherche opérationnelle H/F

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Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service de l'État, de l'économie et des citoyens. Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies...

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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

2024-33391  

Description de l'unité

La Direction des Energies (DES) apporte aux pouvoirs publics et aux industriels les éléments d'expertise et d'innovation pour la mise en œuvre d'un système énergétique bas carbone. Avec une approche intégrée du système énergétique, la DES s'intéresse à tous les modes de production d'énergie bas carbone, à leurs interactions au sein du réseau, à la problématique des ressources.

Description du poste

Domaine

Mathématiques, information  scientifique, logiciel

Contrat

Stage

Intitulé de l'offre

stage BAC+5 Recherche opérationnelle H/F

Sujet de stage

Méthodes d'agrégation temporelle pour l'optimisation de systèmes énergétiques multi-vecteurs décarbonés

Durée du contrat (en mois)

6

Description de l'offre

Missions :


La conception d'un système énergétique, à l'échelle d'un site industriel ou d'un territoire, repose sur l'optimisation combinée du dimensionnement et des opérations de chaque composant. L'idée est de profiter des interactions entre les vecteurs énergétiques (électricité, chaleur, gaz) et des synergies entre les moyens de flexibilités (stockages et gestion des demandes) pour aboutir à un système énergétique sobre, efficace et durable du mieux possible.


La complexité du modèle étant une limite de cette approche, le but du stage est d'étudier comment des méthodes d'agrégation temporelle (réduction de la dimension temporelle) peuvent améliorer les performances du modèle. Plus précisément, le ou la stagiaire sera amené·e à effectuer les missions suivantes :

  • Faire un état de l'art des méthodes d'agrégation temporelle existantes dans des contextes similaires.
  • Interfacer quelques méthodes d'agrégation temporelle avec l'outil d'optimisation PERSEE utilisé au laboratoire.
  • Adapter le modèle d'optimisation de stockage de l'outil PERSEE pour tenir compter des méthodes d'agrégation temporelle.
  • Etudier et comparer les méthodes d'agrégation temporelle sur un cas d'étude réel mêlant stockage et gestion de la demande.


Ce sujet de stage peut amener à la rédaction d'un article scientifique.

 

Profil du candidat

Diplôme préparé : Bac+5 – Diplôme Ecole d’ingénieurs (ou master 2)

Compétences scientifiques : Mathématiques, génie énergétique

Connaissances : Recherche opérationnelle (optimisation), machine learning (clustering), systèmes énergétiques (thermique, gaz, électrique)


Langues : Anglais courant


Commentaires libres : Appétence pour la programmation informatique (Python, C++) et pour la recherche (état de l'art, rigueur scientifique)

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

Demandeur

Disponibilité du poste

06/01/2025

Job stats:  3  0  0

Tags: Clustering Machine Learning Python

Region: Europe
Country: France

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