Famille professionnelle / Métier : AUTOMATISMES ELECTRONIQUE INFO INDUST/Ingénierie / Expertise / Recherche
Type de contrat : Stage
Description du poste :
STAGE M2 – Prévision de production photovoltaïque par apprentissage profond
Contexte
Ces dernières années, les énergies renouvelables se sont fortement développées dans le monde, et notamment en France. La percée des énergies comme l’éolien ou le photovoltaïque peut cependant poser des problèmes de gestion du réseau électrique, pour lequel la production et la consommation doivent s’équilibrer à tout instant : leur caractère intermittent rend leur production difficilement anticipable. Des outils de prévision de production à différentes échelles spatio-temporelles sont donc nécessaires pour faciliter leur inclusion dans le réseau.
EDF a développé de tels outils, se fondant sur des données météorologiques prévues ou observées localement ou par télédétection (observation par satellites). Ainsi, une méthode de prévision de la production photovoltaïque à très court terme (jusqu’à quelques heures) utilisant des images de satellites géostationnaires a été conçue à EDF R&D et mise en œuvre dans diverses directions de l’entreprise. Cette méthode repose sur de l’apprentissage statistique (par forêts aléatoires) du lien entre les images et la production, l’aspect prévisionnel étant pris en charge par une estimation du mouvement des nuages par flot optique.
Au vu du succès des techniques d’apprentissage profond dans divers domaines, il semble néanmoins que les performances de cette prévision soient améliorables, par exemple en s’appuyant sur des réseaux de neurones récurrents ou à base de transformer.
Objectif
L’objectif de ce stage est de développer une nouvelle méthode de prévision de production photovoltaïque à l’échelle départementale et/ou d’un parc à partir d’images satellites, en s’appuyant sur les techniques de l’état de l’art en apprentissage profond.
Le stagiaire sera amené à travailler sur :
Analyse bibliographique de l’état de l’art sur les méthodes d’apprentissage profond pour la prévision
Mise en place d’un modèle de Deep Learning
Application du modèle sur un département et/ou un parc
Evaluation des performances et comparaison à la méthode utilisée en interne
Rapport de stage et présentation des travaux
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Modalités du stage :
Durée : 6 mois (à partir d’avril 2025)
Localisation : EDF Lab Chatou
Profil souhaité :
3ème année d’Ecole d’ingénieurs, Master 2
Formation : Intelligence artificielle, Computer Vision, Machine Learning, data science
Les compétences souhaitées sont les suivantes :
Connaissance en apprentissage profond, traitement d’images
Connaissances en programmation en langage Python (Tensorflow ou Pytorch)
Connaissances en Java/C serait un plus.
Connaissances en traitement du signal et en analyse de données notamment les techniques d’apprentissage sur les données,
Environnement de travail Linux ou Windows
Curiosité intellectuelle, esprit critique, autonomie, bonnes capacités d’analyse et de synthèse, sens de l’initiative
Ville : CHATOU
Langue / Niveau :
Anglais : B2 – Utilisateur indépendant
