Optimisation de la gestion d’une batterie sous signal de prix

Contexte

Lors de la planification de la production d’énergie, il est commun de considérer un problème type d’unité. Parmi ces unités, nous distinguons les unités de production (nucléaire, hydraulique, thermique, ...) et les unités des stockages (batteries). Ces dernières n’ont pas la capacité de produire de l’énergie, mais peuvent êtes pilotées pour acheter, stocker et revendre de l’énergie au réseau. Les trois intérêts principaux des batteries sont qu’elles permettent de conserver l’énergie en surproduction, de supporter les unités de production pendant les pics de demande et de profiter de la variation des prix pour augmenter les revenues.

Au cours de ce stage, nous nous focalisons sur le problème d’optimisation de la gestion des unités de stockage, sous signal de prix. Le but de ce problème est de calculer quelle est la puissance à acheter ou vendre au réseau à chaque instant, en fonction d’un prix variable au cours du temps, pour maximiser les gains. Ces achats et reventes doivent respecter les contraintes de capacité maximales et minimales des batteries, et garantir le respect d’engagements futurs.

Mission

Sous la tutelle d'un chercheur du lab IDF de SII, vous contribuerez à concevoir une méthode de résolution efficace pour le problème de gestion d’une batterie. Pour y parvenir, vos missions seront de :
- Formaliser et modéliser le problème d'optimisation ;
- Réaliser un état de l'art des méthodes existantes sur des problématiques similaires ;
- Evaluer les capacités et limitations des méthodes de l'état de l'art ;
- Concevoir et implémenter un algorithme de résolution dédié ;
- Mettre en place une évaluation numériquement des différentes approches.

Une piste envisagée est d’adapter l’algorithme BORWin (Bi-Objective Relaxation of Window constraints) [1], qui est un algorithme de programmation dynamique permettant de résoudre le problème de plus court chemin avec fenêtre de ressource dans un graphe acyclique. Cet algorithme a initialement été développé dans le cas du sous-problème des unités de production hydrauliques. Nous souhaitons étudier cette piste car les unités hydrauliques partagent des similarités avec les batteries au niveau de la gestion des ressources :
- Le volume d’eau des réservoirs amonts jouent le rôle de stockage d’énergie ;
- Les réservoirs ont une capacité maximale et minimale ;
- Le volume d’eau des réservoirs doit respecter des obligations suivant une stratégie long-termiste ;
- On peut recharger les réservoirs amont avec des STEP (Station de Transfert d'Énergie par Pompage), nécessitant un achat d’énergie au réseau.

Profil

Étudiant(e) en dernière année de Master 2 ou École d'Ingénieur (Bac+5), vous êtes spécialisé(e) en Recherche Opérationnelle. Vous aimez concevoir des algorithmes de résolution pour des problèmes d’optimisation combinatoire, et appréciez les méthodes de résolution exacte, notamment la programmation mathématique et la programmation dynamique. Vous avec la capacité d’implémenter fidèlement des algorithmes d’optimisation, et êtes à l’aise avec le C++ et le python. Curieux(se) et intéressé(e) par la recherche appliquée, vous appréciez aller au-delà de l'état de l'art pour proposer des méthodes innovantes quand les solutions existantes atteignent leurs limites. Vous avez la capacité de synthétiser et de restituer vos idées ainsi que vos résultats. 

Détails pratiques

Le stage proposé est un stage de fin d’étude de 6 mois. La localisation du stage est au lab IDF de SII, au Crystalys, 6 Av. Morane Saulnier, 78140, Vélizy-Villacoublay.

Pour toutes questions ou candidatures, vous pouvez contacter directement l’encadrant Alexandre Heintzmann : alexandre.heintzmann@sii.fr

[1] Christian Artigues, Pascale Bendotti, Alexandre Heintzmann, Sandra Ulrich Ngueveu, Cécile Rottner. BORWin: Exact algorithm based on a Bi-Objective Relaxation for Window-constrained problems. 2026. ⟨hal-05269754v2⟩