Thèse Cifre Apprentissage par Renforcement Décentralisé H/F - Segula Technologies

SEGULA Technologies est un groupe d'ingénierie mondial, au service de la compétitivité de tous les grands secteurs industriels : automobile, aérospatial, énergie, ferroviaire, naval, life sciences et télécoms. Présent dans plus de 30 pays, fort de ses 140 implantations dans le monde, le Groupe privilégie une relation de proximité avec ses clients grâce aux compétences de ses 15 000 collaborateurs. Ingénieriste de premier plan plaçant l'innovation au coeur de sa stratégie, SEGULA Technologies mène des projets d'envergure, allant des études jusqu'à l'industrialisation et la production.
Titre de la thèse: Apprentissage par renforcement décentralisé, en vue d'une gestion intelligente des systèmes de stockage pour l'utilisation des ressources d'énergie renouvelable, associés au besoin de consommation : application à un quartier d'habitation. Une part croissante de la production d'énergie électrique est installée au sein des zones d'habitation notamment grâce aux panneaux solaires ou parfois aux éoliennes. Ainsi la gestion du réseau doit passer d'un système centralisé à une gestion localisée. À cela s'ajoute des nouveaux composants, comme l'introduction de la voiture électrique, qui modifient les profils de consommation. Dans un objectif d'autonomie maximale, l'équilibre énergétique entre la production et la consommation électrique locale n'est réalisable qu'en utilisant des moyens de stockage aussi bien électrique que thermique. L'objectif de cette thèse est de rechercher des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour la gestion d'une grille électrique (production, consommation, stockage) ayant pour critère un degré d'autonomie maximal. La solution doit être adaptable et adaptative pour prendre en compte les différents profils de comportements. La modélisation de la grille énergétique sous toutes ses facettes est un élément primordial pour cet objectif. Vous serez également chargé de rédiger des rapports annuels détaillés ainsi que des articles destinés à des conférences et des journaux spécialisés. Mots clés : intelligence artificielle (IA), reinforcment learning, deep-learning, smart-grid, énergie renouvelable, gestion durable, écologie

DATA MIGRATION