Stage - Bac+5 - Optimisation Mathématique Réseaux Electriques & Transports H/F - 73

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au coeur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

- La conscience des responsabilités
- La coopération
- La curiositéLa première phase de ce stage de recherche consistera à réaliser une revue de la littérature scientifique sur les approches et les méthodes d'optimisation pour la recharge de flottes de véhicules électriques.
- Identifier les approches existantes et leurs limitations.
- Comparer les différentes méthodes de modélisation et de résolution
o Méthodes déterministes : LP, MILP, etc
o Algorithmes génétiques
o Métaheuristiques
Cette recherche sera effectuée en utilisant les bases de données documentaires mises à disposition par le CEA.

Une seconde phase consistera à :
- Définir les objectifs et les contraintes du problème d'optimisation.
- Implémenter un modèle mathématique (en utilisant le modeleur à disposition et les modèles de composants déjà développés), permettant d'utiliser une approche déterministe MILP (Mixed-Integer Linear Programming) pour résoudre le problème.

Dans une troisième phase, il conviendra de tester la méthode implémentée via une phase de simulation pour en tirer quelques premiers résultats.
- Simuler différents scénarios de recharge en tenant compte des contraintes opérationnelles des bus (horaires de tournée, capacité des batteries, etc.).
- Analyser les résultats obtenus pour évaluer l'impact sur la facture énergétique, le vieillissement des batteries et d'autres critères.
- Comparer les résultats avec les solutions existantes dans la littérature scientifique.

Ce stage offre une opportunité de contribuer à la recherche en optimisation énergétique et de développer des compétences abstraites en modélisation, en résolution de problèmes complexes et des compétences techniques en GAMS, Matlab, Python, Rmarkdown.