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Méthodologie pour le diagnostic des infaisabilités et de la complexité de problèmes d?optimisation M

Forum 'Stages' - Sujet créé le 13/12/2022 par ygaoua (198 vues)


Le 13/12/2022 par ygaoua :

Pour répondre aux enjeux de mutation des systèmes énergétiques et de décarbonation des procédés industriels, le CEA développe des outils numériques spécifiques permettant l’optimisation du dimensionnement et du pilotage des équipements. Ces outils sont applicables à différentes échelles, du procédé industriel au territoire industriel ou urbain, et intègrent différents vecteurs énergétiques et convertisseurs. Dans cet optique, le Laboratoire des Systèmes Energétiques pour les Territoires (LSET) du CEA (Commissariat à l'Energie Atomique et Aux Energies Alternatives) a développé l’outil d’optimisation PERSEE, basé sur un formalisme MILP (Mixed-Integer-Linear-Programming). Cet outil permet de modéliser un système énergétique multi-vecteurs (gaz, chaleur, électricité) et ses composants (production EnR, électrolyseurs, centrales de cogénération, batteries, …) et ainsi pouvoir obtenir son dimensionnement et son pilotage de manière optimisé.

Dans ce contexte, la résolution de problèmes d’optimisation MILP pour le dimensionnement de systèmes énergétiques multi-vecteurs peut être rendue complexe par la présence de contraintes opérationnelles fortes (rampes, durée minimales de fonctionnement, coûts de démarrage/arrêt). Ces contraintes peuvent allonger son temps de résolution, voire rendre sa résolution infaisable.

Missions

Ainsi, l’objectif de ce stage est de développer une méthodologie pour, d’une part, diagnostiquer des infaisabilités et d’autre part, évaluer la complexité pour la résolution de problèmes d’optimisation MILP de systèmes énergétiques multi-vecteurs. Après une phase de bibliographie, le stagiaire sera amené à :

  • Prendre en main l’outil d’optimisation PERSEE et son environnement.
  • Exploiter les informations des solveurs d'optimisation (ex. Cplex) et le retour d’expérience métier du laboratoire
  • Etudier l’impact de la relaxation de certaines contraintes sur la faisabilité de la solution, de sa qualité et/ou du temps d’exécution.
  • Tester et mettre en place des diagnostiques métiers sur un problème donné.
  • Développer et tester ces méthodologies sur différents cas d’étude pour en évaluer la généricité.
  • Mettre en œuvre une méthodologie d’accompagnement pour les utilisateurs non-experts de l’outil.
  • Conclure sur les meilleures approches pour aborder la résolution de problèmes d’optimisation de systèmes énergétiques.

Profil du candidat

Etudiant en 4e ou 5e année d’école d’ingénieur ou en master de préférence avec une spécialité en recherche opérationnelle et une forte appétence pour les problèmes énergétiques :

  • Vous avez suivi des enseignements en optimisation mathématique / recherche opérationnelle (Programmation Linéaire en Nombre Entier, Machine Learning);
  • Vous êtes à l’aise avec le développement informatique et maitrisez l’environnement C++ / Python ;
  • Vous avez un esprit d’initiative, d’autonomie et vous appréciez le travail en équipe ;
  • Vous avez une appétence pour la recherche ;

Le stage proposé se déroulera au sein du Laboratoire des Systèmes Energétiques pour les Territoires (LSET) du CEA (Commissariat à l'Energie Atomique et Aux Energies Alternatives) et sera basé à Grenoble (38) au cours de la période février-aout 2022.

Durée du stage :              5 mois

Rémunération :                selon grille CEA

Contact : thibaut.wissocq@cea.fr, stephanie.crevon@cea.fr







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