Contexte : Des problèmes à grande échelle existent pour le système électrique, tant à court terme (par exemple, le problème de la Programmation Pluriannuelle des Investissements) qu’à long terme (planification système, par exemple la « Planification d’Expansion de la Génération »). Dans ces problèmes concernant le système électrique moderne et futur, la question de l’intégration de la flexibilité de la consommation d’énergie est cruciale. Cette flexibilité, consistant à planifier de manière « optimale » le profil de puissance d’appareils électriques particuliers (les plus courants et adaptés à cette fin étant les véhicules électriques (VE) et les chauffe-eau (CH) pour les consommateurs résidentiels), permet d’atteindre un équilibre offre-demande avec un coût total diminué, par rapport au cas où seuls les actifs de production sont contrôlables. Envisager les flexibilités liées aux « petits » consommateurs individuels (encore une fois, VE ou CH), leur très grand nombre rend inapproprié de les modéliser individuellement dans les problèmes typiques d’optimisation du système électrique, pour des raisons de faisabilité : il semble donc pertinent de considérer un modèle agrégé des flexibilités de consommation. Ensuite, la question du « bon niveau » de modélisation par agrégation est d’une importance particulière. Les techniques d’agrégation/désagrégation sont largement étudiées dans le contexte des réseaux électriques intelligents.
Objectif : Plus précisément, l’objectif de ce stage est d’étudier, sur un exemple simple, l’impact des techniques d’agrégation et des niveaux d’agrégation, et de résoudre un problème d’ordonnancement énergétique optimal en tenant compte de cette charge flexible agrégée à un niveau supérieur. Nous supposerons que les consommateurs flexibles sont connectés à travers un réseau particulier à définir, et chacun a des besoins énergétiques spécifiques pour un horizon temporel donné. Ensuite, une planification optimale considérant la demande non flexible chez chaque consommateur flexible est déterminée selon des approches basées sur le concept de « remplissage d’eau ». Ce résultat sera utilisé comme référence. La deuxième étape consiste à considérer une technique d’agrégation comme celle basée sur la « distance électrique » sur le réseau (modèle d’agrégat régional). Par exemple, des consommateurs flexibles qui sont proches les uns des autres dans le réseau peuvent être vus comme un méga-consommateur. Ensuite, le même problème de détermination de profil énergétique optimal en considérant les méga-consommateurs avec la demande totale et les charges non flexibles sera abordé. Enfin, la comparaison entre la solution locale et agrégée sera étudiée en profondeur afin de mesurer l’impact d’une telle technique d’agrégation sur la performance de la flexibilité proposée par de nombreux VE/CH locaux.
Profil du candidat et supervision : Nous recherchons un étudiant en deuxième année de Master très motivé, qui souhaiterait s’impliquer dans un stage de 5 à 6 mois. Le stage peut commencer dès février, mais pas plus tard que juin 2024. Le stagiaire sera accueilli à l’Université d’Avignon, en France. Des collaborations sont possibles avec le laboratoire de recherche et développement d’EDF à Paris-Saclay et avec Inria-Lille Nord Europe, tous deux situés en France. Le candidat devrait avoir de solides connaissances en optimisation mathématique/théorie des jeux/recherche opérationnelle, des intérêts pour l’économie, et des compétences de base en programmation en Python. L’étudiant stagiaire sera supervisé par :
- Yezekael Hayel, LIA, Avignon Université
- Olivier Beaude & Paulin Jacquot, EDF R&D
Contact : Veuillez envoyer votre candidature (lettre de motivation courte + CV) par e-mail à
URL : https://drive.google.com/file/d/1n8e5iiKaMmCulGLsDaJIQiPZrcQCv1k5/view?usp=sharing