Thèse Smart grid et optimisation des interactions d'un réseau télécom avec les marchés de l'énergie
Ref : 0015608 | 05 févr. 2018
Date limite de candidature : 30 juin 2018
Votre rôle
Dans ce contexte, l'objectif de la thèse est de concevoir des modèles et algorithmes (outillage orienté aide-à-la-décision) permettant d'éclairer et d'optimiser nos interactions avec les différents énergétiques au niveau stratégique et opérationnel.
Plus précisément, la question (générale) clé que nous souhaitons adresser est : « comment Orange peut-il tirer le meilleur parti de ses ressources énergétiques et de la flexibilité dans sa demande de consommation pour minimiser sa facture énergétique au vue des différentes opportunités des marchés de l'énergie » [7]
Pour y parvenir, les verrous scientifiques à lever sont :
- La modélisation des 2 principaux types de marchés présentant des opportunités
O Les marchés de l'énergie reposant sur une tarification dynamique et incertaine,
O Les marchés de type capacitaire (effacement par exemple) basés sur des mécanismes d'enchère,
O Dans le cas où Orange jouerait le rôle d'agrégateur, il s'agira de réfléchir et proposer des méchanisme de pricing incitatifs (pour favoriser l'adhésion de nos clients à ces offres).
- La proposition de mécanimes flexibles de gestion/planification de notre trafic et leur modélisation.
- La modélisation de l'utilisation de stocks d'énergie propre (renouvelable, batteries) en considérant des hypothèses réalistes d'utilisation.
- La mise en places d'algorithmes d'optimisation permettant d'optimiser nos décisions dans des systèmes intégrant une ou plusieurs des 3 items précédemment cités.
Approche méthodologique-planning
Le planning suivant est proposé :
[0-6mois] Revue de la littérature sur les différents sous-systèmes du problème.
[6-12mois] Etude des stratégies optimales de gestion des trafics et ressources énergétiques en contexte de pricing dynamique déterministe.
[12-24mois] Etude des stratégies optimales de gestion des trafics et ressources énergétiques en contexte de pricing dynamique incertain.
[24-36mois] Etude des stratégies optimales de gestion des trafics et ressources énergétiques en contexte de contrat d'effacement (marché de capacité), avec déclenchement par mécanisme d'enchère.
La rédaction d'articles et du manuscrit sera réalisée au fil de l'eau/de l'obtention de résultats structurants.
Votre profil
Vous avez validé un Master 2 ou êtes diplômé(e) d'une Ecole d'ingénieur dans le domaine des mathématiques appliqués.
Vous avez acquis une première expérience en recherche opérationnelle et/ou processus aléatoires.
compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles souhaitées par le poste
compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles souhaitées par le poste
O Fortes compétences en mathématiques appliquées (recherche opérationnelle, probabilités, processus aléatoires).
O Maîtrise d'un langage de programmation orienté objet (Java, C++) et de traitement de données (R, Python).
O La maîtrise d'un solver d'optimisation (Cplex, CBC, …) est un plus.
O Rigueur, autonomie, bonne communication.
Le plus de l'offre
Qu'est ce qui fait la valeur ajoutée de cette offre ?
Les Orange Labs (laboratoire de Recherche et Développement) d'Orange offrent un cadre particulièrement stimulant pour la réalisation d'une thèse en recherche appliquée.
Cette thèse permettra au doctorant de développer son expertise en Recherche Opérationnelle et de les mettre en pratique sur des domaines d'application télécom de grande importance pour Orange, pour leurs enjeux économiques et d'image de marque (green).
Ce travail sera réalisé en relation avec des experts de la communauté d'experts Energie et Environnement et au sein du projet collaboratif SooGreen.
Vous valoriserez vos travaux sous forme de communications scientifiques (conférences et revues) et sous forme de collaborations avec des chercheurs des laboratoires des Orange Labs.
Références
[1] Energy management in a decentralized setting, Wim van Ackooij, European Study Group of Mathematics for Industry, June 2016
Disponible sous : https://esgi2016uapv.sciencesconf.org/resource/page/id/1
[2] Simplified Overview of electricity markets & DSR. K. Kurtika, OLN/SRG internal report.
[3] 5G and Energy. 5G-PPP white paper, 2015.
[4] The Role of Aggregators in Smart Grid Demand Response Markets. Lazaros Gkatzikis, Member, IEEE, Iordanis Koutsopoulos, IEEE Journal on Selected Areas in Communications Home, 2014.
[5] How is value created and captured in smart grids? A review of the literature and analysis of pilot
[6] Demand Response Optimization for Smart Home Scheduling Under Real-Time Pricing, IEEE transactions on Smart Grid, December 2012
[7] Advanced Analytics to Capture the Full Value of Demand Response and Energy Flexibility in Industrial Sites, Sebastien Mouhty, European Study Group of Mathematics for Industry, June 2016
Entité
Au sein de la Division Orange Labs Networks, la direction planification et modélisation de réseaux (Network Modelling & Planning) est responsable du soutien méthodologique et opérationnel aux filiales du Groupe sur l'ensemble des réseaux fixes, IP et mobiles, sur les domaines d'activité suivants : plan schéma directeur réseau, études technico-économiques, modélisation des trafics, consommation d'énergie et dimensionnement des réseaux, datamining et études statistiques.
Vous intégrez le département « Modélisation et Analyse Statistique » de cette direction. dont les missions sont :
- apporter une meilleure connaissance des trafics, en rapport avec l'évolution des usages et des terminaux dans le cadre de la croissance très importante de ces trafics,
- estimer et optimiser les coûts des infrastructures réseaux par zones géographiques dans le cadre de choix stratégiques de déploiement des technologies de nouvelle génération (fibre optique, réseaux mobiles 4G, …) avec de nouvelles architectures ; améliorer la QoS et les performances des réseaux mobiles,
- fournir des modèles analytiques de consommation d'énergie des équipements pour estimer, prévoir la consommation d'énergie des réseaux.
Les mécanismes et métiers liés à l'achat/vente d'énergie et leur distribution vont subir de profondes transformations dans les décennies à venir.
Le driver principal de cette transformation est la volonté de toute entité (entreprise, foyer individuel) de devenir des acteurs à part entière sur les différents marchés énergétiques [1,2] afin de profiter des opportunités économiques qu'ils proposent : aujourd'hui simples consommateurs, ces entités aspirent à devenir prosumers. Une des conséquences de ce phénomène sera la mise en place de micro-réseaux de distribution entre ces acteurs, dits « smart grid » [2].
Cette évolution apporte de nouvelles opportunités de profits pour un opérateur de télécommunication, qui possède à la fois une infrastructure réseau fortement consommatrice d'énergie et un parc client dont il pourrait, via des offres domotiques, gérer une partie de la consommation individuelle.
Dans ce contexte, un opérateur de télécommunication peut envisager de devenir un prosumer sur le marché de l'énergie, à deux titres :
- En tant que gestionnaire de réseau
La consommation énergétique de ses réseaux est un enjeu stratégique pour les opérateurs, tant d'un point de vue économique que sociétal [3]. Aujourd'hui, Orange vise à réduire au maximum sa consommation énergétique (ambition de réduire de 15% la consommation des réseaux entre 2014 et 2020 malgré la hausse des trafics) sur base d'amélioration de l'efficacité énergétique des équipements réseau par les constructeurs. Il s'agit aussi, pour un opérateur, de décider des meilleures stratégies d'interaction avec les différents marchés (capacité ou énergie) afin d'y maximiser ses gains (algébriques) [4,7].
- En tant qu'agrégateur d'effacement [5] pour ses clients finaux
En effet les offres domotiques constitueront demain un point d'entrée pour Orange permettant potentiellement réguler la consommation d'un foyer en planifiant intelligemment cette consommation et/ou l'utilisation de ressources de stockage individuelles [6]. L'ambition naturelle, dans ce rôle, est d'apporter des solutions technologiques de planification de consommation.
Contrat
Thèse
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