Stage R&d

il y a 3 semaines


Villeurbanne, France SuperGrid Institute Temps plein

SuperGrid Institute, créée en 2014, est une société privée indépendante, acteur de la transition énergétique en France et dans toute l’Europe, regroupant plus de 150 collaborateurs de 21 nationalités différentes. Spécialiste des systèmes électriques innovants à courant continu en haute et moyenne tension (HVDC et MVDC). SuperGrid Institute participe également au développement de nouvelles technologies pour l’intégration des énergies renouvelables dans les réseaux électriques du futur.

SuperGrid Institute est classée sur le podium et le top 10 de l’INPI depuis 2018.

**Contexte général**:
L’électronique de puissance prend une place de plus en plus importante avec l’émergence des énergies nouvelles, des nouvelles technologies de transport d’énergie en courant continu et de la mobilité électrique. Le convertisseur de puissance est au cœur de ces systèmes.

La panne du convertisseur entraine une perte de fonctionnalités partielle ou totale du système, ce qui entraine une perte de revenu pour l’exploitant et la nécessité d’organiser une maintenance corrective dans l’urgence.

Le souhait des exploitants est d’aller vers une part plus grande de maintenance prédictive, c’est-à-dire d’anticiper le changement des composants qui vont casser avant la prochaine période de maintenance programmée.

Afin de permettre cela, certains systèmes électrotechniques sont déjà « monitorés » (IOT par exemple) et ces données sont renvoyées périodiquement vers un cloud.

**Objectifs / Missions**:
A partir d’une importante quantité de données provenant de convertisseurs en exploitation commerciale, le but du stage est de déterminer s’il est possible de mettre en œuvre une maintenance prédictive de ces convertisseurs en exploitant les données qui sont renvoyées depuis le terrain vers le cloud.

Le but est donc de mettre en œuvre du « data mining » sur ces données.

Les pistes suivantes seront donc à explorer:

- Nettoyage et exploitation de la base de données
- Recherche de corrélation entre les événements et les pannes
- Recherche de séquences amenant aux pannes
- Mise en œuvre de méthode de sélection de paramètres:

- Méthode Fisher
- Recherche d’entropie
- Laplacian score
- Détermination de modes de fonctionnement qui se ressemblent, critères de ressemblance et séparabilité

Dans votre tâche, vous serez supervisés par un docteur, par un professeur des Universités et un enseignant-chercheur, tous les 3 spécialistes de ce domaine.

Technique:
Formation : Master, école d’ingénieur

Domaine : Data science et intelligence artificielle associé à des connaissances en électronique de puissance

Logiciel : Python

« Soft skills »:

- Esprit d'analyse et de synthèse
- Curiosité et créativité
- Travail en équipe
- Autonomie
- Résolution de problème
- Compétences relationnelles et reporting

Date de début : juillet ou septembre 2023

Durée : 6 mois

Lieu : VILLEURBANNE (LYON)


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