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Détail de l'offre

Stage - Algorithmes pour la gestion optimisée du combustible des tranches nucléaires - H/F

Infos clés

Référence :
St-19-1549
Fonction :
Mathématiques / Statistiques
Secteur d'activité :
Energie / Pétrole / Nucléaire / Ressources
Localisation :
PALAISEAU (91)
Type de contrat :
Stage
Durée :
6 mois minimum
Date de début :
18/11/2019
Niveau :
Bac+4/5 (M)
Indemnités :
A négocier
 

Le poste

La mission :

Contexte

Le département OSIRIS de la R&D d'EDF conçoit des algorithmes et développe des outils qui permettent au groupe de prendre des décisions relatives au système électrique et aux marchés de l'énergie. Ces décisions couvrent des horizons de temps allant du long-terme (mix énergétique) au court-terme (programme d'appels du jour pour le lendemain).

Au sein d'OSIRIS, le groupe R35 travaille sur la gestion optimisée de la production au moyen-terme (i.e. horizon pluriannuel). R35 développe et maintient entre autres l'outil Soprano qui calcule des stratégies de gestion de stocks de combustible nucléaire à moyen-terme par programmation dynamique stochastique.

Dans le contexte de la pénétration accrue des énergies renouvelables dans le mix énergétique, EDF aura besoin de stratégies de gestion capables d'anticiper une variabilité accrue de la cible de production du parc nucléaire.

Par ailleurs, des améliorations de la modélisation des tranches nucléaires sont prévues afin que les stratégies soient plus cohérentes avec le fonctionnement réel de celles-ci.

Ces évolutions induisent une complexité trop importante dans le cadre d'une résolution par la méthode implémentée par l'outil Soprano.

Il faut donc envisager de nouveaux algorithmes de résolution de la gestion des stocks des tranches nucléaires en s'inspirant par exemple des méthodes d'apprentissage par renforcement, de la programmation dynamique stochastique duale ou encore des recherches arborescentes Monte-Carlo.

 

Objectifs du stage

Les objectifs du stage sont :


de faire un état de l'art et une étude comparative des algorithmes adaptés au problème de gestion des stocks des tranches nucléaires ;


d'implémenter la méthode retenue et l'évaluer sur des cas stylisés.

Références à titre indicatif :

SDP: https://escholarship.org/uc/item/43n1k4jb

Stochastic dual dynamic programming: https://rd.springer.com/article/10.1007/BF01582895 ; https://www2.isye.gatech.edu/people/faculty/Alex_Shapiro/EJOR-2011.pdf

Monte-Carlo tree search: https://www.ijcai.org/proceedings/2019/0432.pdf ; https://www.ijcai.org/Proceedings/16/Papers/104.pdf

RL: https://arxiv.org/abs/1707.06347 ; http://papers.nips.cc/paper/1786-actor-critic-algorithms.pdf

 

Conditions du stage

Durée proposée : 4 à 6 mois

Date de début souhaitée : entre février et juin 2020

Localisation : EDF Lab Saclay

Rémunération : en fonction du niveau d'études et de la formation préparée

 

Le profil :

Stage de fin d'études de niveau Bac +5 : école d'ingénieurs ou master 2 en mathématiques appliquées.

Compétences : optimisation, programmation dynamique stochastique, méthodes monte-carlo, deep reinforcement learning, Python (librairies de calculs scientifiques, librairies de machine learning) et / ou C++.

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