Modélisation statistique et géographique du climat sur le réseau électrique
il y a 3 jours
CONTEXTE ET OBJECTIF DU STAGE
Au sein de la division Recherche et Développement d'EDF, le Département SYSTEME (Système Electrique et Marché de l'Energie), composé d'environ 180 experts, joue un rôle essentiel dans la planification du futur du Groupe EDF dans le domaine des réseaux électriques. Plus spécifiquement, ce département se consacre à l'élaboration de méthodes d'aide à la décision visant à anticiper les crises climatiques.
Les phénomènes climatiques tels que les tempêtes de vent, les chutes de neige et les vagues de chaleur peuvent avoir un impact significatif sur la distribution d'électricité. Pour rétablir rapidement l'alimentation électrique après un incident sur le réseau, le gestionnaire de réseau mobilise de manière préventive des équipes d'intervention en amont des événements climatiques, en se basant sur des indicateurs d'aide à la décision. Il s'agit essentiellement d'anticiper l'amplitude du nombre de pannes et leur localisation la façon la plus précise possible. La précision de ces indicateurs est d'une importance cruciale pour réduire les durées de coupure.
Un modèle de prévision existe déjà et a fait ses preuves à l'échelle géographique des régions. L'objectif sera de faire une descente d'échelle en testant deux approches : soit un nouveau modèle spécifique à l'échelle des départements, soit une répartition spatiale des résultats du modèle régionale existant. Dans les deux cas, l'environnement géographique devra être modélisé de manière appropriée afin de garantir une représentation fidèle et pertinente pour notre problématique.
DEROULEMENT DU STAGE :
Le stagiaire manipulera des données regroupant l'historique des incidents lors de tempêtes passées, un descriptif du réseau électrique aérien, des prévisions météo passées et des données géographiques en open data.
Le travail consistera à :
Analyser ces données pour bien comprendre le phénomène de dégradation ;
Comprendre le fonctionnement, forces et faiblesses du modèle existant ;
Construire une représentation géographique de l'environnement adaptée à la problématique ;
Programmer et tester les deux approches : estimation directe et estimation par répartition spatiale;
Rédiger un rapport comparant les différentes méthodologies testées sur la base d'indicateurs de performances.
Vous intègrerez le groupe R4F (Fiabilité, Valorisation des Données, Résilience et Interopérabilité des Systèmes Energétiques) du Département SYSTEME (Système Electrique et Marché de l'Energie). Vous travaillerez en relation avec une équipe d'une quinzaine d'ingénieurs d'EDF R&D et vous pourrez être amené(e) à interagir avec des acteurs internes et externes du Groupe EDF.
PROFIL RECHERCHE :
Vous êtes étudiant(e) en Master 2 d'école d'ingénieur ou d'université dans le domaine des mathématiques appliquées. Vous avez de bonnes connaissances en statistiques, probabilités, machine learning et analyse de données (série temporelle, géographique).
Vous êtes curieux(se), force de proposition et vous avez une appétence pour la recherche scientifique.
Autonomie, rigueur et une bonne capacité d'analyse contribueront à la réussite de votre mission.
Maîtrise de Python requise
ENVIRONNEMENT INFORMATIQUE : Python et R.
CONDITIONS DU STAGE
Unité d'accueil : EDF Lab Saclay – Département SYSTEME
7 boulevard Gaspard Monge, 91120 Palaiseau
Durée : 6 mois
Le stage est rémunéré aux conventions d'EDF
Indemnité de transport : prise en charge à 50%
Aide au logement : possible en fonction des critères d'éligibilités EDF
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