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Une institution de recherche en France, Occitanie, recrute un chercheur pour concevoir un système de pilotage intelligent pour le stockage de chaleur. Le candidat idéal doit avoir un doctorat en ingénierie ou mathématiques, d'excellentes compétences en communication, et maîtriser l'anglais. Des connaissances sur Matlab, Python et les techniques d'optimisation sont essentielles. Ce contrat de recherche est de 12 mois avec des missions variées en développement et publications scientifiques.
Le projet de recherche ANR Stock-HD fédère deux laboratoires académiques et une entreprise. L’enjeu scientifique du projet est de développer un système de stockage de chaleur thermochimique haute densité à des températures compatibles pour une intégration dans un réseau de chaleur. Les différentes étapes consistent à concevoir, construire et expérimenter un procédé innovant pour le stockage de chaleur, d’en caractériser le comportement et les performances. Le chercheur recruté s’intégrera dans l’étape du projet concernant le pilotage intelligent du système de stockage.
L’objectif principal attendu dans le cadre de ce contrat de recherche de 12 mois est de concevoir un système de pilotage intelligent du système de stockage de chaleur original, développé au sein du projet Stock-HD, intégré dans un réseau de chaleur. Les systèmes de pilotage, dit intelligents, doivent être capables de prédire les profils de demande des consommateurs ainsi que de s’adapter à tout changement d'état du réseau, être robustes aux incertitudes, et rester flexibles. Depuis quelques années, de nouvelles stratégies de gestion optimale des systèmes distribués, basées sur l’analyse, la simulation, la prise de décision et le contrôle à partir de données, sont proposées. Pour les applications en contrôle ou pilotage, l’apprentissage par renforcement (RL / DRL), une des branches de l’apprentissage automatique, est une solution prometteuse consistant à entraîner un agent autonome pour lui «apprendre» une stratégie de contrôle. Ce formalisme est proche de celui du contrôle optimal, à la différence que l’agent ne dispose pas d’un modèle explicite de la dynamique du système à contrôler. Cette approche par RL sera comparée et mise en concurrence avec des méthodes de contrôle optimal telles que le Model Predictive Control (MPC). Les différentes stratégies de pilotage développées seront évaluées d’abord sur un modèle complet de simulation du système de stockage en cours de développement dans Stock-HD, puis sur une installation pilote de laboratoire.
Vous aurez les missions suivantes :
Doctorat eningénierie ou mathématiques et automatique ou équivalent, obtenu depuis moins de 3 ans
Temps Plein
Oui
Compétences candidat
Compétences
SAVOIR-ÊTRE - Être autonome
Niveau d'études min. souhaité
Niveau 8 Doctorat / diplômes équivalents
Niveau d'expérience min. requis
Débutant