Postdoctorant(e) : Power-to-Hydrogen : Stratégies du Contrôle Optimal pour la Production/Consommation d’Hydrogène dans un Parc Multi-Sources et Multi-Solution de Stockage

Contexte
La démarche à mettre en oeuvre pour stabiliser et gérer les réseaux composés de sources intermittentes passe par l’utilisation de systèmes de stockage (notamment hydrogène) et nécessite une maîtrise de la physique des systèmes de puissance et une vision systémique de leurs différents composants afin de lever les verrous scientifiques liés au développement des réseaux électriques intelligents.

Objectifs
L’objectif global de la mission concerne le développement d’une stratégie avancée de gestion de l’énergie basée sur la prédiction de la production photovoltaïque, le coût de l’électricité, la stabilité du réseau électrique, ainsi que l’état de charge du stockage (batteries et hydrogène). L’objectif principal est de produire l’hydrogène à partir de la puissance des panneaux photovoltaïques et de minimiser le nombre de cycles de START/STOP de l’électrolyseur. La stratégie mise en place devra être capable de maximiser la production des panneaux et la durée de vie de l’électrolyseur en fonction du nombre de cycles START/STOP (minimal). Des méthodes d’optimisation et de l’intelligence artificielle seront utilisées pour cette gestion prédictive de l’énergie.

Activités
Le travail réalisé par le/la postdoctorant(e) vise à faire émerger une expertise basée sur trois axes : (i) modélisation et simulation du système multi-sources, multi-stockage, (ii) développement d’une stratégie innovante de gestion prédictive de l’énergie dans un parc multi-sources, multi-stockage ; (iii) test et validation de la stratégie sur un prototype en collaboration avec d’autres partenaires.
Une collaboration avec deux laboratoires de recherche possédant deux systèmes pilotes, l’un à UNICAMP au Brésil et l’autre à INESC-ID au Portugal, permettront, peut-être de tester, la mise en oeuvre du système de gestion de l’énergie développé, et éventuellement sur des sites expérimentaux de Guyane.
De plus, la mise en oeuvre de la stratégie décrite ci-avant requiert des prévisions de production, à l’horizon de temps journalier, de grandeurs (état de charge, coût d’électricité, stabilité de production, etc.) influant sur la dynamique du système. Des algorithmes pour la prévision de séries temporelles et des outils de l’apprentissage automatique/profond seront développés par le/la postdoctorante.
Le/La candidat(e) recruté(e) pourra également être sollicité(e) pour participer à la rédaction de projets de recherche du laboratoire.

La stratégie de recherche de l’Université de Guyane vise à affirmer sa position de centre de gravité de l’ESR en Guyane coordonnant les actions des acteurs de la recherche autour d’une politique de site et à accroître la visibilité de la recherche et de l’innovation à l’international. L’UG s’inscrit résolument en tant qu’acteur structurant de la mise en œuvre d’un projet scientifique partagé avec tous les partenaires scientifiques du site et plus largement du territoire. Forte de son écosystème de recherche, l’UG développe une stratégie scientifique connectée aux grands enjeux du territoire et reconnue sur le plan national et international. L’enjeu à terme, consiste à faire reconnaître l’établissement comme l’Université qui étudie, protège et valorise la biodiversité amazonienne, qu’elle soit humaine, écosystémique ou moléculaire.

Des objectifs stratégiques pointés vers le territoire et l’Amazonie :

• Répondre aux défis sociétaux de la Guyane et s’ancrer sur son territoire,
• Doter la Guyane d’infrastructures de recherche mutualisées et rendre lisible l’organisation de la recherche afin de tendre vers l’excellence,
• Soutenir la valorisation et l’innovation durable en s’appuyant sur les savoirs et savoir-faire de l’Amazonie , ainsi que sur la résilience de ses populations,
• Accroître l’ouverture à l’international en se positionnant comme Université européenne de l’Amazonie.

L’UMR Espace-Dev (Unité Mixte de Recherche Espace pour le Développement) est une unité de recherche multidisciplinaire qui s’intéresse à la caractérisation et à la préparation des transitions pour une viabilité du système intégré société-environnement. Ses travaux s’inscrivent dans une démarche de « sustainability science » ou science de la durabilité, avec un objectif de co-construction de solutions avec les acteurs locaux et de développement d’infrastructures de partage de données.
Les recherches menées en Guyane se concentrent sur des thématiques locales, telles que la transition énergétique en zone intertropicale, le développement de capteurs environnementaux, et la modélisation de systèmes complexes.

Le/La candidat(e) recruté(e) doit être titulaire d’un doctorat dans un domaine tel que l‘Electricité, l’Automatique, le Génie Energétique, en connexion avec les réseaux d'énergies intelligents (Smartgrid et smart Microgrid) et le Machine Learning. Il/Elle devra avoir fait preuve de contributions pertinentes et originales en recherche, en ayant démontré à la fois des capacités de recherche sur des aspects méthodologiques et un impact sur les applications liées au domaine des réseaux d'énergies intelligents et les méthodes d’intelligence artificielle. Il/Elle devra avoir un excellent dossier de publication. Le/la candidate recruté(e) sera basé(e) en Guyane, et impliquera aussi des missions sur des sites partenaires régionaux, ainsi qu’en France hexagonale et au Brésil.

Conditions à remplir par les candidats :
Les candidats doivent être titulaires de l’un des diplômes suivants :

• Diplôme de docteur, un titre d’ingénieur est un plus ;
• Titre universitaire étranger jugé équivalent aux diplômes ci-dessus (la traduction est obligatoire).

Compétences et Qualités :

• Excellentes compétences à la communication écrite et orale (anglais et français) ;
• Grandes aptitudes à publier les résultats de recherche dans des revues scientifiques à fort impact et les présenter lors de conférences internationales ;
• Compétences démontrées en programmation (Python, Matlab) et Machine Learning ;
• Capacité à travailler de manière indépendante et en équipe dans un environnement de recherche collaboratif.