Grand établissement public d'enseignement supérieur, pôle de recherche reconnu, élément fondateur de l'écosystème grenoblois : Grenoble INP, l'institut d'ingénierie et de management de l’Université Grenoble Alpes (UGA), occupe une place de premier plan dans la communauté scientifique et industrielle.
Grenoble INP - UGA est membre de réseaux internationaux de formation et recherche en ingénierie et management.
Il est reconnu dans les classements nationaux et internationaux.
Le Laboratoire G2elab de Génie Électrique de Grenoble est une unité mixte de recherche (UMR 5269) de Grenoble INP - UGA, de l'Université Grenoble Alpes et du CNRS, dans le domaine de la Recherche en Génie Électrique.
Il couvre un spectre scientifique qui va des matériaux et des composants, pour aboutir à la conception et au pilotage de systèmes d’énergie électrique. Son action peut être résumée par les mots clefs suivants : énergie électrique, matériaux, procédés et systèmes innovants, modélisation et conception.
Avec plus d'une centaine de personnels permanents, une centaine d'étudiants en doctorat et 70 autres acteurs comme les master, les post-docs ou les professeurs invités, le G2Elab s'impose dans ces domaines comme un acteur majeur au niveau national et international, au cœur de l’efficacité énergétique des composants et systèmes.
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The G2elab Grenoble Electrical Engineering Laboratory is a joint research unit (UMR 5269) of Grenoble INP - UGA, Grenoble Alpes University and CNRS, in the field of Electrical Engineering Research.
It covers a scientific spectrum ranging from materials and components to the design and control of electrical energy systems. Its activities can be summed up in the following key words: electrical energy, materials, innovative processes and systems, modelling and design.
With more than a hundred permanent staff, around a hundred doctoral students and 70 other members of staff such as masters, post-docs and visiting professors, G2Elab is a major national and international player in these fields, at the heart of the energy efficiency of components and systems.
https://g2elab.grenoble-inp.fr/
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https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/450117
Ce poste de doctorant est proposé dans le cadre du programme national de recherche français PEPR « Réseaux énergétiques du futur». Les travaux de recherche porteront sur la gestion et l’interopérabilité des plateformes multi-énergies intégrant des systèmes électriques et thermiques.
Le ou la candidat(e) retenu(e) intégrera un environnement de recherche multidisciplinaire travaillant sur la flexibilité opérationnelle des systèmes énergétiques intégrés et leur contribution aux futurs réseaux énergétiques à faibles émissions de carbone.
Activités principales:
développement de méthodes avancées de modélisation et d’optimisation pour la gestion de plateformes multi-énergies intégrant des systèmes électriques et thermiques
caractérisation et valorisation du potentiel de flexibilité de ces systèmes en combinant une modélisation opérationnelle détaillée avec des approches de prise de décision décentralisées.
développement de modèles génériques de systèmes multi-énergétiques tenant compte des caractéristiques typiques (rendements de conversion, limites de variation de puissance et dynamique de démarrage/arrêt)
formulation de stratégies de gestion de la flexibilité basées sur les jeux de Stackelberg « leader-suiveur » et les approches d’optimisation d’équilibre
comparaison entre les techniques d’optimisation centralisées et décentralisées ainsi que les formulations soumises à des contraintes de complémentarité
conception et évaluation de produits et services de flexibilité soutenant l'exploitation du réseau électrique, notamment la régulation de fréquence, la reconstitution des réserves, la gestion de la congestion, l'écrêtement des pics de consommation et le lissage du profil de charge
les méthodologies proposées seront validées à l'aide des plateformes et des démonstrateurs pilotes du projet, dans le but de contribuer au déploiement de futurs systèmes interopérables et flexibles
Niveau minimum requis Bac +5: Master 2 ou Diplôme d'ingénieur en génie électrique, systèmes énergétiques, mathématiques appliquées, recherche opérationnelle ou dans un domaine connexe
Compétences requises:
• Solides connaissances en modélisation mathématique et en optimisation appliquées aux systèmes électriques et énergétiques
• Maîtrise de Python, avec une expérience de l’utilisation de frameworks d’optimisation tels que Pyomo ou Linopy et de solveurs d’optimisation
• Bonne connaissance des techniques avancées d’optimisation et de décomposition, notamment les conditions KKT ou les algorithmes ADMM
• Intérêt pour la gestion de la flexibilité, la théorie des jeux, les problèmes d’équilibre ou les systèmes multi-énergétiques
• Solides compétences analytiques, de recherche et de communication, ainsi que la capacité à travailler dans un environnement multidisciplinaire