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    Stagiaire Ingénieur EMS - Paris, France - Akuo

    Akuo
    Akuo Paris, France

    il y a 1 semaine

    Default job background
    À temps plein
    Description
    Job Description

    L'EMS est un logiciel de stratégie qui pilote en temps réel l'ensemble des moyens de production d'une centrale (panneaux PV, éoliennes, système de stockage d'énergie...). Il permet ainsi une intégration réussie d'une plus grande part d'énergie renouvelable intermittente.

    Afin d'aboutir à des stratégies très performantes, l'EMS s'appuie sur des algorithmes d'optimisation mathématique sous contraintes ainsi que sur des prévisions météorologiques. Celles-ci ont un rôle crucial dans la pertinence des stratégies EMS déployées. En effet, l'algorithme d'optimisation sur lequel se base l'EMS est déterministe, une prévision parfaite lui permettrait donc d'établir une stratégie parfaite, tandis que des erreurs de prévisions impliquent des sous-performances dans sa stratégie.

    Les prévisions météorologiques utilisées jusqu'ici sur les sites en exploitation sont fournies par deux prévisionnistes. Les caractéristiques de ces prévisions ont jusqu'ici été analysées en comparant les prévisions aux données réelles de centrales en exploitation sur une durée maximale de 6 mois.

    Ces analyses ont été conduites grâce à un EMS de simulation développé par l'équipe EMS. Celui-ci reproduit le comportement de l'EMS utilisé sur les centrales en exploitation. Il permet ici de tester le fonctionnement qu'aurait eu l'EMS avec d'autres prévisions météo.

    Akuo souhaite approfondir l'analyse de la qualité des prévisions météo et de leur impact sur les revenus des centrales en exploitation, afin d'améliorer ces prévisions, et donc la stratégie de l'EMS.

    Objectifs de la mission

    Les objectifs principaux du stage sont les suivants :

    • Analyse de différents types de prévisions météo, en intégrant les revenus correspondants
    • Mise au point et application d'une méthode d'optimisation des prévisions météo, dans le but d'améliorer les performances de l'EMS
    • Pour répondre à ces objectifs, développement d'un code d'analyse standard et automatisé, intégrant le code déjà existant

    Le stage sera composé des missions suivantes :

    Familiarisation avec l'EMS, et l'impact des prévisions météo:

    • Compréhension de la structure et de la stratégie de l'EMS
    • Compréhension de la construction des prévisions météo,
    • Compréhension de leur impact sur la qualité de la stratégie EMS

    Prise en main de l'outil de récupération et d'analyse des prévisions météo, et utilisation pour la récupération d'un jeu de données:

    • Compréhension de l'outil de récupération et d'analyse des prévisions météo développé jusqu'ici
    • Utilisation de sa fonctionnalité « récupération des données » sur un jeu de données d'une année complète pour une centrale donnée
    • Application de sa fonctionnalité « analyse statistique » sur ce jeu de données
    • Code Python : Modifications éventuelles de cet outil pour plus de standardisation et d'automatisation

    Simulations de revenus avec l'EMS de simulation

    • Simulation des revenus associés à différents types de prévisions météo
    • Prise en main de la version simulation de l'EMS
    • Vérification de la pertinence des outputs
    • Choix de jeux de données de prévisions météo pertinents pour des simulations supplémentaires

    Analyse des résultats et utilisation pour corriger les prévisions météo

    • Analyse des résultats de revenus au regard des caractéristiques des prévisions météo pour déterminer les caractéristiques impactantes
    • Choix des caractéristiques de prévisions météo à étudier
    • Mise au point d'une méthode d'analyse des revenus en fonction de ces caractéristiques
    • Développement d'un code standardisé et automatisé pour appliquer cette méthode aux revenus obtenus
    • Itération de cette analyse

    Utilisation de ces résultats pour corriger les prévisions météo

    • A partir des caractéristiques de prévisions météo analysées comme étant impactantes, choix d'une méthode de correction de celles-ci, afin d'améliorer les performances de l'EMS
    • Validation de cette méthode en simulant les revenus associés et en les comparant aux revenus obtenus avec les prévisions brutes
    • Application de la méthode retenue

    L'ingénieur·e intègrera l'équipe EMS d'Akuo, qui fait partie du département T&C (Technologies and Competitiveness).

    Le stage sera décomposé de la manière suivante :

    1. Prise en main et récupération d'un jeu de données (parties 1 et 2 ci-dessus) : 2 mois
    2. Lancement des simulations et analyse des résultats (partie 3) : 1,5 mois
    3. Correction des prévisions météo (parties 4 et 5) : 2,5 mois
    Qualifications
    • Akuo recherche une personne ayant une formation scientifique pluridisciplinaire BAC+5, de type ingénieur·e généraliste avec une bonne maitrise de Python.
    • Des connaissances et un vif intérêt pour l'analyse de données sont indispensables.
    • Des connaissances dans les prévisions météorologiques, l'électricité axée réseaux, l'optimisation mathématique sous contraintes et les énergies renouvelables seront un plus.
    • L'ingénieur·e devra faire preuve d'autonomie, de curiosité, d'esprit critique et d'initiative pour résoudre les problèmes auxquels il/elle fera face.
    • Une maîtrise de l'anglais est requise.
    Additional Information
    • Le stage est à pourvoir dès juin 2024 pour une durée de six mois, basé à Paris
    • Ticket-restaurant (10€ x 19 par mois) pris en charges à 60% par Akuo.
    • Prise en charge des transports en commun à 75% dans la limite de 63€ par mois, ou forfait mobilité durable
    • Un jour d'absence autorisé par mois de stage, soit 6 pour un stage de 6 mois

    Pour rappel, tout stage doit impérativement être conclu via une convention de stage française fournie et signée par votre école ou votre université.

    Confidentialité de vos données - RGPD :

    Les données collectées lors de votre candidature ont pour finalité la gestion de votre candidature à l'emploi proposé. Le groupe AKUO et son recruteur sont responsables du traitement de vos données. Pour davantage d'information concernant l'utilisation qui est faite de vos données, nous vous invitons à consulter notre politique de confidentialité relative au recrutement : é.

    En fin de parcours de candidature, il vous est proposé de créer un compte personnel sur la plateforme SmartRecruiters. Vous consulter la politique de SmartRecruiters ici : .



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