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Smart Grid résidentiel intelligent : stratégie de gestion énergétique par IA

ABG-134129 Master internship 6 months 800 euros net
2025-10-31
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ESTP - Grande école d'ingénieurs de la construction
Ile-de-France France
  • Engineering sciences
Smart-Grid

Employer organisation

Innover pour accroître les performances constructives et assumer les enjeux de la préservation énergétique et du développement durable : C'est le  défi qui mobilise l’ESTP et son réseau de partenaires publics et privés. L’Institut de Recherche de l’ESTP a ainsi été créé en 2009. Il regroupe les personnels de recherche et les laboratoires des campus ESTP de Cachan, Dijon et de Troyes. L’Institut de recherche a été évalué pour la première fois par l’AERES en 2014. Depuis 2016, il est laboratoire d’accueil de l’École Doctorale Sciences, Ingénierie et Environnement (SIE) de l’Université Paris-Est (UPE).

 

Grâce à un ancrage au cœur des politiques territoriales parallèlement à un objectif de développement international, l’Institut de Recherche vise à acquérir une dimension qui lui permettra de se positionner au cœur d’un réseau académique fort, de répondre aux besoins d’innovation du secteur et de devenir pour l’école un vecteur de croissance par le biais de la recherche appliquée.

Description

 
Avec l’essor des sources d’énergie renouvelable et la digitalisation des infrastructures électriques, les réseaux électriques résidentiels deviennent de plus en plus intelligents. Ces smart grids intègrent des générateurs distribués (comme les panneaux photovoltaïques), des dispositifs de stockage (batteries ou supercondensateurs) et des charges résidentielles variables.
L’optimisation de la gestion énergétique dans ces micro-réseaux est cruciale pour :
• Réduire la consommation globale d’énergie,
• Minimiser les coûts et pertes d’énergie,
• Maximiser l’usage des énergies renouvelables,
• Assurer la stabilité et la fiabilité du réseau.
L’intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles opportunités pour développer des stratégies de gestion énergétique, capables d’apprendre des comportements de consommation et de production et d’anticiper les besoins énergétiques.


Objectifs et méthodologie
Ce stage vise à relever les défis liés à la gestion énergétique dans les réseaux intelligents résidentiels, caractérisés par l’intermittence de la production renouvelable et la variabilité des profils de consommation.
L’objectif principal est de développer une approche de gestion énergétique basée sur l’intelligence artificielle, capable d’optimiser l’utilisation des ressources locales tout en assurant la stabilité et la durabilité du système.
 Le système étudié, présenté dans la figure 1, intégrera plusieurs composantes :
- Production locale (photovoltaïque),
- Stockage d’énergie (batterie),
- Consommation résidentielle (profil de charge),
- Connexion au réseau électrique.


La méthodologie repose sur la :
• Modélisation et simulation du micro-réseau sous Matlab/Simulink et Python,
• Acquisition et traitement de données issues de profils de consommation et de production,
• Implémentation d’algorithmes IA (apprentissage automatique, apprentissage par renforcement, réseaux de neurones) pour la prise de décision,
• Validation par scénarios (variabilité des charges, intermittence PV, contraintes du stockage).

Profile

 
Compétences requises :
- Compétences en programmation : python, Matlab/simulink
- Autonomie initiative, et curiosité intellectuelle
- Travail en équipe et collaboration
- Patience par la recherche
- Bon niveau en français et anglais

Formation continue : acquisition et renforcement des compétences en traitement de données, Python, modélisation de Smart Grids et intelligence artificielle tout au long du stage.

Starting date

2026-02-02
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