Proposition d’une thèse CIFRE à EDF sur l’optimisation de la production électrique
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Proposition d’un stage suivi d’une thèse à EDF sur l’optimisation de la production électrique Responsable Université : Abdel Lisser (LRI) Université de Paris Sud LRI, Bât. 490, 91405 Orsay Cedex Email : lisser@lri.fr Responsable Industrie : Riadh Zorgati (EDF) EDF R&D - Département « Optimisation, Simulation, Risque et Statistiques » 1, Avenue du Général de Gaulle 92141 Clamart Cedex 01 Tél. 01 47 65 49 79 Email : riadh.zorgati@edf.fr Contexte Un grand nombre de problèmes de gestion de la production électrique se formulent comme des programmes linéaires ou quadratiques de grande taille, avec possiblement des contraintes d’intégrité sur tout ou partie des variables, y compris des variables binaires. Citons par exemple le problème de gestion du risque de défaillance physique du système électrique, l’optimisation de la production hydraulique ou encore l’élaboration des prix fondamentaux des grandes commodités énergétiques (pétrole, gaz, uranium, charbon). Le caractère souvent combinatoire de ce genre de problèmes conduit à d’immenses difficultés pour disposer de solutions réalisables et économiquement pertinentes en des temps raisonnables et/ou compatibles avec les contraintes industrielles. De plus, ces difficultés sont amplifiées lorsqu’il est nécessaire de prendre en compte la nature probabiliste de ces problèmes en raison des nombreux aléas affectant le système électrique. Compte tenu des forts enjeux industriels associés et dans un ...

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Langue Français

Exrait

Proposition d’un stage suivi d’une thèse à EDF
sur l’optimisation de la production électrique
Responsable Université
: Abdel Lisser (LRI)
Université de Paris Sud
LRI, Bât. 490, 91405 Orsay Cedex
Email : lisser@lri.fr
Responsable Industrie
: Riadh Zorgati (EDF)
EDF R&D - Département « Optimisation, Simulation, Risque et Statistiques »
1, Avenue du Général de Gaulle
92141 Clamart Cedex 01
Tél. 01 47 65 49 79
Email : riadh.zorgati@edf.fr
Contexte
Un grand nombre de problèmes de gestion de la production électrique se formulent comme
des programmes linéaires ou quadratiques de grande taille, avec possiblement des contraintes
d’intégrité sur tout ou partie des variables, y compris des variables binaires. Citons par
exemple le problème de gestion du risque de défaillance physique du système électrique,
l’optimisation de la production hydraulique ou encore l’élaboration des prix fondamentaux
des grandes commodités énergétiques (pétrole, gaz, uranium, charbon).
Le caractère souvent combinatoire de ce genre de problèmes conduit à d’immenses difficultés
pour disposer de solutions réalisables et économiquement pertinentes en des temps
raisonnables et/ou compatibles avec les contraintes industrielles. De plus, ces difficultés sont
amplifiées lorsqu’il est nécessaire de prendre en compte la nature probabiliste de ces
problèmes en raison des nombreux aléas affectant le système électrique.
Compte tenu des forts enjeux industriels associés et dans un contexte de pérennisation et
d’élargissement de ses investigations scientifiques dans le domaine de l’optimisation de la
gestion de la production électrique, le département OSIRIS d’EDF R&D souhaite étudier le
développement de nouvelles méthodes et de nouveaux algorithmes dans un objectif de mise
en oeuvre industrielle.
Les méthodes de la Programmation Semi-Définie Positive (PSD) sont susceptibles
d’améliorer la résolution de certains problèmes combinatoires difficiles. La PSD est une
généralisation des méthodes classiques de programmation linéaire destinée à résoudre des
problèmes d’optimisation sur les matrices semi-définies. Cette approche récente a suscité un
intérêt particulier pour la résolution de problèmes combinatoires notamment depuis les
travaux de Lovasz (1979) et de Goemens et Williamson (1995).
Le projet de recherche proposé par EDF R&D, scientifiquement d’actualité et
économiquement pertinent, a pour objet d’évaluer l’intérêt et le possible apport de la
programmation semi-définie positive à la résolution de problèmes combinatoires typiques
d’optimisation de la production électrique, de sa mise en oeuvre numérique sur des instances
représentatives des difficultés rencontrées dans un contexte industriel et d’étudier la possible
extension des travaux dans un contexte aléatoire. Il s’inscrit dans un effort continu du
département OSIRIS en vue d’une maîtrise scientifique de l’ensemble des problèmes posés
par la mise en oeuvre opérationnelle de solutions intégrées de gestion de la production
électrique dans un contexte de marchés. Il se décline en un stage suivi d’une thèse.
Le stage
Le stage, d’une durée de quatre à six mois, a pour objectifs la formulation de deux ou trois
problèmes typiques de gestion de la production électrique, l’écriture de leurs diverses
relaxations semi-définies et leur mise en oeuvre numérique sur des instances de taille
moyenne en utilisant les logiciels libres d’optimisation semi-définie. Les résultats obtenus
seront comparés avec les méthodes classiques de relaxations linéaires et lagrangiennes.
Durée du stage : 4 à 6 mois
Date de début souhaitée : Avril 2008.
La thèse
Elle s’inscrit dans la continuité du stage dont elle constituera un approfondissement :
-
étude des différentes relaxations semi-définies de problèmes de gestion de la
production électrique. On portera une attention particulière au traitement des
contraintes complexes comme celles issues de la gestion d’une vallée (contraintes à
effet mémoire) ;
-
définition de méthodes de coupes adaptées aux problèmes semi-définies afin de
renforcer la qualité des bornes obtenues par relaxation PSD. On envisagera aussi une
méthode de Branch and Bound ;
-
mise au point de méthodes numériques adaptées.
En complément, on tentera de transposer l’approche dans un contexte aléatoire.
Durée de la thèse : 3 ans
Date de début souhaitée : Septembre-Octobre 2008.
Environnement de travail
EDF R&D – Clamart
Département OSIRIS
1, avenue du Général de Gaulle
Profil du candidat
Le candidat doit être en Master 2 Recherche en Informatique ou mathématiques appliquées
(Année scolaire 2007/2008). Des connaissances en optimisation combinatoires sont
souhaitées éventuellement en optimisation semidéfinie. Une bonne connaissance des outils de
modélisation et de programmation (MATLAB, C++,...) serait un atout. Une forte motivation
pour la recherche en milieu industriel est indispensable.
Candidatures
Envoyer CV + lettre de motivation par email à :
lisser@lri.fr
ou riadh.zorgati@edf.fr