Stage – optimisation de la charge d’une flotte de véhicules électriques – h/f


  • Company:
    Handicap
  • Location:
  • Salary:
    negotiable / month
  • Job type:
    Full-Time
  • Posted:
    3 weeks ago
  • Category:
    Customer Service

Description de l’offre
Contexte
Le véhicule électrique (VE) attire aujourd’hui de plus en plus de professionnels et d’entreprises : sur les 180 000 véhicules électriques actuellement immatriculés en France, 22% appartiennent à des flottes d’entreprises ; certaines de ces flottes comptant déjà plusieurs centaines de véhicules.
Le rechargement de ces véhicules pourrait représenter un marché important dans l’avenir, et il peut être stratégique pour EDF de disposer dès à présent d’outils pour conseiller ces entreprises dans l’optimisation de la charge de leurs VE.
Au niveau mathématique, la question revient à chercher la puissance à laquelle chaque véhicule doit se charger au cours du temps afin que le coût du rechargement pour l’ensemble du parc soit minimal. La résolution de ce problème ne pose aucune difficulté pour une flotte de quelques véhicules. Par contre, pour un parc de taille importante, il devient beaucoup plus difficile d’obtenir des solutions car la complexité calculatoire du problème croît de manière exponentielle avec le nombre de véhicules[1].
Pour contourner la difficulté certains auteurs ont proposé dans des publications récentes d’aborder la question sous l’angle des jeux à champ moyen. Cette approche permet de ramener le problème à la résolution de deux EDP couplées : l’une portant sur la valeur de la fonction coût à minimiser et l’autre portant sur la distribution des états de charge des véhicules.
L’application de cette technique pour la recharge des VE est un sujet qui reste relativement nouveau, et sur lequel on dispose d’assez peu de retours d’expérience aujourd’hui.
Travail envisagé
L’objectif du stage est de développer un outil de calcul (PoC) en python/scilab permettant d’évaluer l’intérêt d’une approche type « Mean Field Game » pour l’optimisation de la charge d’une flotte de VE. On considèrera pour cela le cas simplifié d’une flotte de véhicules se chargeant durant la nuit en dépôt.
L’étudiant devra d’abord effectuer une analyse critique de la bibliographie, afin de mettre en évidence les limites des modélisations proposées notamment dans les articles [1,2]. Ce travail servira de base à la définition d’une fonction coût représentative des contraintes physiques et économiques du problème (en tenant compte des aspects liés à la normalisation des protocoles de charge).
La seconde partie du travail consistera à intégrer les équations du modèle qui aura été obtenu, en s’inspirant des schémas numériques développés dans la littérature. Le code de calcul sera validé sur quelques cas simples avant d’être utilisé sur différents scenarios de charge d’une flotte de VE.
Des propositions de modélisations plus complexes ou des variantes de l’approche MFG pourront être envisagées, selon l’avancement du stage et les difficultés rencontrées.
Références
[1] A Mean Field Game Analysis of Electric Vehicles in the Smart Grid – R. Couillet, S.M. Perlaza, H. Tembine, M. Debbah –  IEEE (2012)
[2] A Mean Field Game Theoretic Approach to Electric Vehicles Charging – Z. Zhu, S. Lambotharan, W. Hau Chin, Z. Fan – IEEE (2016)

Note :
vous vous trouvez sur le site Handicap.fr
en conséquence de quoi, pour nos partenaires et sur ces offres,
à compétences égales, priorité sera donnée aux personnes bénéficiaires de l’obligation d’emploi
(loi du 11 février 2005).
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Profil recherché
Caratéristique
Détail
Profil
Profil recherché
Etudiant en dernière année de Master mathématiques appliquées ou d’école d’ingénieurs.

Expérience
Maîtrise, IEP, IUP, Bac+4
Lieu de la mission
Ile-de-France –
MORET-LOING-ET-ORVANNE
Contrat
Stage
Début de la mission
03/12/2018
Salaire
NC
Société
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