Algorithmes de Contrôle/Commande pour une Gestion Optimale de l’Energie d’un Système Multi-Source

FICHE DE POSTE (projet ENERFIAB) : Thèse de doctorat en génie électrique

Ce projet de thèse est financé par le fonds européen FEDER dans le cadre du projet ENERFIAB. Il vise à promouvoir les énergies renouvelables permettant de relever les défis relatifs à la modification structurelle et profonde des modes de production et de consommation de l’énergie en Guyane Française. En effet, dans le respect des lois relatives à la transition énergétique et à l’autoconsommation d’électricité, le territoire guyanais s’est doté d’une feuille de route stratégique qui vise une autonomie Énergétique de la Guyane à l’horizon 2030.

Parmi les formes d’énergies renouvelables qui se développent dans le territoire, on trouve l’hydraulique, la biomasse et l’énergie solaire photovoltaïque (PV). Cependant, l’énergie solaire PV est une source très dépendante des facteurs climatiques notamment l’irradiance et la température, malgré le potentiel important : gisement solaire annuel moyen : 1222 kWh/m²/an. La fréquence ainsi que le niveau de tension sont donc fluctuants entrainant ainsi des coupures « du réseau » fréquentes. Par ailleurs, les communes dites de l’intérieur ne sont pas connectées au réseau littoral guyanais. D’où la nécessité d’associer aux sources renouvelables, des groupes électrogènes (groupes diesels) et des dispositifs de stockage tels que des batteries au lithium constituant ainsi les systèmes hybrides (multi-sources) autonomes.

L’objectif principal de cette thèse est de développer des méthodes intelligentes de gestion d’énergie (EMS) des systèmes multi-sources basées sur l’intelligence artificielle (IA) répondant aux besoins énergétiques de la charge tout en tenant compte des contraintes à respecter : augmentation de la fiabilité du système et de la qualité de l’énergie ; réduction du coût de maintenance et d’exploitation ; amélioration de la durée de vie des équipements etc.

Le projet de thèse se déclinera comme suit :

• La première phase qui durera environ 6 mois sera consacrée à : l’étude bibliographique sur les EMS, l’acquisition des données et le contrôle qualité des données.
• La seconde phase qui durera environ 12 mois sera consacrée à : la modélisation de la chaîne de production, l’élaboration et simulation de lois de commande (EMS), l’analyse et la validation des résultats de simulation, la publication des premiers résultats dans des conférences/revues nationales et/ou internationales.
• La troisième phase qui va durer environ 12 mois sera consacrée à : l’implémentation des lois de commandes (EMS), la validation expérimentale des approches théoriques et des résultats de simulations de l’EMS, la publication des résultats dans des revues internationales à commuté de lecture.
• Enfin la quatrième phase (6 mois) sera consacrée à la rédaction et soutenance de la thèse de doctorat.

Le/la candidat(e) recruté(e) sera basé(e) en Guyane et pourrait être amené(e) à réaliser des missions dans le cadre de partenariats au Brésil (UNICAMP dans l’Etat de Sao Paulo) et au Portugal (INESC-ID à Lisbonne). Il/elle pourrait également collaborer avec des industriels locaux.

Niveau de qualification demandé par le poste : Master de recherche ou équivalent (Bac+5)

Le/la Doctorant(e) devra être à l’interface des disciplines du projet ENERFIAB qui sont :

• Génie électrique
• Génie informatique
• Energies renouvelables
• Automatique (contrôle-commande)
• Candidature : envoyer CV et lettre de motivation à l’équipe d’encadrement

JOB DESCRIPTION (ENERFIAB project): PhD-student in electrical engineering

Thesis Topic: Control Algorithms for Optimal Energy Management in a Multi-Source System

Description:

This thesis project is funded by the European Regional Development Fund (ERDF) as part of the ENERFIAB project. It aims to promote renewable energies to address the challenges posed by the profound structural changes in energy production and consumption patterns in French Guiana. Indeed, according to the laws relating to the energy transition and self-consumption of electricity, French Guiana region has adopted a strategic roadmap aimed to achieve energy autonomy for French Guiana by 2030.  Among the forms of renewable energy being developed in the region are hydropower, biomass, and photovoltaic (PV) energy. However, PV energy is highly dependent on the weather conditions, particularly irradiance and temperature, despite its significant potential: average annual solar production: 1222 kWh/m²/year. The frequency and voltage level are therefore fluctuated, leading to frequent "grid" outages. Furthermore, there are isolated zones that are not connected to the coastal electricity distribution network of French Guiana. Therefore, the need to combine renewable sources with generators (diesel generators) and storage devices such as lithium batteries, thus constituting autonomous hybrid (multi-source) systems.

The main objective of this project is to develop intelligent energy management methods (EMS) for multi-source systems based on artificial intelligence (AI) that meet the energy needs of the load while considering the constraints that must be met: increasing system reliability and energy quality; reducing maintenance and operating costs; improving equipment lifespan, etc.

The dissertation project will be as follows:

• The first phase, which will last approximately six months, will be devoted to: a literature review on EMS, data acquisition, and data quality control.

• The second phase, which will last approximately 12 months, will be devoted to: model the production line, develop and simulate control laws (EMS), analyse and validate simulation results, and publish initial results in national and international conferences/journals.

• The third phase, which will last approximately 12 months, will be devoted to: implement control laws (EMS), experimental validation of theoretical approaches and EMS simulation results, and publish results in international peer-reviewed journals.

• Finally, the fourth phase will be devoted to write and defend the thesis.

The successful candidate will be based in French Guyana and may be involved to carry out missions as a part of partnerships in Brazil (UNICAMP in Sao Paulo State) and Portugal (INESC-ID in Lisbon). He/she may also collaborate with local industrial companies and electricity operators.

Required Diplomas: Research Master's degree or equivalent (Bac+5)

The PhD student must be at the interface of the disciplines of the ENERFIAB project which are:

• Electrical Engineering,
• Computer Engineering,
• Renewable Energy,
• Automation (Control and Command)

Application: send CV and cover letter to the supervision team

References:

[1] : Lawan Gaptia Maï Moussa. Gestion optimale d'énergie électrique à partir des sources d'énergies renouvelables dédiées aux sites isolés. Autre. Normandie Université, 2019. Français. ⟨NNT : 2019NORMLH28⟩. ⟨tel-03491867⟩,

[2]: Mahamat, C., Bechet, J., & Linguet, L. (2024). Artificial Neural Network Control Applied to a Photovoltaic-Battery Microgrid System. AI, Computer Science and Robotics Technology.

[3]: A systematic review of hybrid renewable energy systems with hydrogen storage: Sizing, optimization, and energy management strategy. Babangida Modu, Md Pauzi Abdullah, Abba Lawan Bukar, Mukhtar Fatihu Hamza. 2023 , International Journal of Hydrogen Energy.

[4]: A. Lachheb, R. Marouani, C. Mahamat, S. Skouri and S. Bouadila, “Fostering Sustainability through the Integration of Renewable Energy in an Agricultural Hydroponic Greenhouse”, Engineering, Technology & Applied Science Research, Vol. 14, No. 2, 2024, 13398-13407, DOI: https://doi.org/10.48084/etasr.6939.

[5]: Semaoui, S., Arab, A. H., Bacha, S., & Azoui, B. (2013). Optimal sizing of a stand-alone photovoltaic system with energy management in isolated areas. Energy Procedia, 36, 358-368.

Implantée en pleine forêt amazonienne, l’Université de Guyane vous offre un cadre naturel époustouflant où se mêlent paysages verdoyants, rivières majestueuses et une faune exotique. Étudier et/ou préparer vos examens en étant entouré (e) d’une biodiversité exceptionnelle.

Créée en 2011, l’UMR ESPACE-DEV mène des recherches fondamentales, technologiques et appliquées qui intègrent des données, connaissances et méthodes dans les processus décisionnels pour le développement durable des territoires du Sud aux échelles locales, régionales et globales.
Elle développe et met en oeuvre des méthodologies innovantes de spatialisation des connaissances en environnement pour le développement durable des territoires, depuis l'acquisition des données jusqu’à l’aide à la décision. La finalité est de contribuer à l’émergence de réseaux d’observatoires de l’environnement pour le développement durable.
Sa vocation fondatrice est de créer les conditions durables de recherches scientifiques pluridisciplinaires à l’interface entre les sciences de l’environnement, de la société et de l’information.
Elle se structure en trois équipes : Observation Spatiale de l’Environnement, Approche Intégrée des Milieux et des Sociétés et Systèmes d’Information et de Connaissance.
En partant d’enjeux liés à la gestion de ressources et des territoires déclinées en thématiques transversales prioritaires, ces trois équipes programment leurs activités à partir de questionnements scientifiques partagés et de terrains communs.
Ces recherches s’appuient sur des plates-formes d’acquisition de données satellites, des systèmes d’information et d’aide à la décision en environnement pilotés par l’UMR.
Ses implantations sont réparties sur différents sites : Guyane/Amazonie/Caraïbes, La Réunion/océan Indien, Montpellier/Méditerranée/Afrique, Nouvelle- Calédonie/Pacifique Sud.
Ses tutelles sont l’IRD, l'Université de Montpellier, l'Université des Antilles et de la Guyane et l'Université de La Réunion.

Niveau de qualification demandé par le poste : Master de recherche ou équivalent (Bac+5)

Le/la Doctorant(e) devra être à l’interface des disciplines du projet ENERFIAB qui sont :

• Génie électrique
• Génie informatique
• Energies renouvelables
• Automatique (contrôle-commande)
•  Maitrise de Matlab/simulink