Pilotage intelligent et optimisation des Microgrids DC par Jumeau Numérique en Simulation Temps Réel

Détail de l'offre

Informations générales

Entité de rattachement

Le CEA est un acteur majeur de la recherche, au service des citoyens, de l'économie et de l'Etat.

Il apporte des solutions concrètes à leurs besoins dans quatre domaines principaux : transition énergétique, transition numérique, technologies pour la médecine du futur, défense et sécurité sur un socle de recherche fondamentale. Le CEA s'engage depuis plus de 75 ans au service de la souveraineté scientifique, technologique et industrielle de la France et de l'Europe pour un présent et un avenir mieux maîtrisés et plus sûrs.

Implanté au cœur des territoires équipés de très grandes infrastructures de recherche, le CEA dispose d'un large éventail de partenaires académiques et industriels en France, en Europe et à l'international.

Les 20 000 collaboratrices et collaborateurs du CEA partagent trois valeurs fondamentales :

• La conscience des responsabilités
• La coopération
• La curiosité
  

Référence

SL-DES-26-0651  

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Pilotage intelligent et optimisation des Microgrids DC par Jumeau Numérique en Simulation Temps Réel

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Cette thèse s’inscrit dans le défi de la décarbonation des systèmes industriels et territoriaux en proposant une transition vers des micro-réseaux en courant continu (DC), pilotés par un Jumeau Numérique. Face à la saturation des réseaux alternatifs due à l’essor du photovoltaïque, du stockage et de la mobilité électrique, le DC permet de réduire les pertes de conversion (5 à 15 %), d’améliorer la flexibilité et de simplifier l’architecture électrique.
Le projet repose sur le développement d’un Jumeau Numérique haute fidélité synchronisé en simulation temps réel. Plus qu’un outil de suivi, il agit comme un système décisionnel proactif intégrant des algorithmes d’optimisation avancés, tels que l’intelligence artificielle et la commande prédictive. Il anticipe les instabilités de tension, particulièrement critiques dans les réseaux DC à faible inertie, et optimise en continu les flux de puissance afin de maximiser l’autoconsommation tout en préservant la durée de vie des batteries.
La validation expérimentale s’appuie sur une approche Hardware-in-the-Loop au sein de l’écosystème CEA-Liten/G2Elab, intégrant des convertisseurs physiques. Cette méthodologie garantit la robustesse, la sécurité et la résilience avant tout déploiement réel.
Les retombées attendues sont scientifiques (stabilité et modélisation temps réel), opérationnelles (Fourniture de guides techniques et d'outils de décision ) et stratégiques (Renforcement de la souveraineté technologique française sur les Smart Grids et accélération de la trajectoire de neutralité carbone 2050 prônée par l'ADEME).

Université / école doctorale

Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée

Master 2 ou ingénieur en génie électrique

Demandeur

Disponibilité du poste

01/12/2026

Personne à contacter par le candidat

TRAN Quoc-Tuan QuocTuan.TRAN@cea.fr
CEA
DES/DTS//LIRE
INES
50 avenue du lac Léman
73375 Le Bourget-du-lac
04 79 79 22 31

Tuteur / Responsable de thèse

TRAN Quoc-Tuan QuocTuan.TRAN@cea.fr
CEA
DES/DTS//LIRE
INES
50 avenue du lac Léman
73375 Le Bourget-du-lac
04 79 79 22 31

En savoir plus

https://liten.cea.fr/cea-tech/liten/Pages/CEA-Liten/HDR/TRAN-Quoc-Tuan.aspx