Modélisation de systèmes agrivoltaïques optimisés suivant une approche d’analyse multi-objectifs.
ABG-132612 | Thesis topic | |
2025-06-21 | Other public funding |
- Mathematics
- Agronomy, agri food
- Energy
Topic description
L’agrivoltaïsme permet la production de cultures (ou l’élevage) et d’électricité, en synergie tout en limitant la consommation de terres agricoles, en Europe.
Ces productions sont influencées par divers critères spécifiques et variables, parfois en conflit liés, en particulier, aux systèmes PV, aux cultures, aux activités agricoles et aux règlementations, à identifier et considérer pour les optimiser. Pour cela, des outils numériques globaux de gestion sont encore attendus.
Ainsi, cette thèse vise à développer un jumeau numérique en régime dynamique permettant la conception et le pilotage optimisés de systèmes agrivoltaïques suivant une approche d’analyse multi-objectifs et en fonction des conditions pédoclimatiques, du type de cultures et de la stratégie de l’exploitant. Il intégrera toute la complexité des interactions phénoménologiques peu maitrisées, gouvernant d’une part, la production énergétique et d’autre part, la croissance des cultures.
Il comprendra un modèle numérique optique, thermique et électrique de la structure PV dans son environnement et un modèle numérique écophysiologique de la croissance et du rendement d’une culture en fonction des conditions climatiques locales. Leur couplage sera effectué à travers la zone d’air sous les modules PV. Une modélisation fine sera menée pour les transferts de masse et de chaleur et les transferts radiatifs liés à la répartition de l’ensoleillement et des ombrages sur les cultures.
Ces modèles seront validés avec des données de sites et des prototypes. Enfin, des études numériques paramétriques et d’optimisation seront menées pour définir des stratégies de gestion des systèmes PV et de la croissance végétale par site retenu en France.
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Acteur majeur de la recherche, du développement et de l’innovation, le CEA intervient dans des secteurs majeurs tels que la défense et la sécurité nationale, les énergies nucléaire et renouvelables, la recherche biotechnologique et médicale, et la recherche technologique pour l’industrie.
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PhD title
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Institution awarding doctoral degree
Graduate school
Candidate's profile
Le/la candidat(e) devra être titulaire d’un master 2 ou équivalent au démarrage de la thèse avec de solides compétences en mathématiques, en programmation, en thermique et énergétique, en énergies renouvelables et éventuellement en biologie des plantes. Le/la candidat(e) devra avoir une forte motivation pour la modélisation numérique et les expérimentations sur site. Il/Elle devra également avoir de solides compétences en statistiques, et en outils de traitement de données. Il/Elle devra posséder de bonnes qualités rédactionnelles et de communication (français /anglais).
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