1. Contexte du stage :

Les équipements basés sur des convertisseurs d'électronique de puissance sont de plus en plus présents dans les systèmes électriques, influençant directement leur comportement dynamique. Cette dynamique dépend principalement des lois de contrôle mises en œuvre par les fabricants.

Depuis 2016, EDF R&D collabore avec L2EP sur le sujet du comportement dynamique des convertisseurs de puissance, en se concentrant notamment sur le développement d'une méthodologie d'identification des paramètres des convertisseurs, applicable à tous types de convertisseurs. Cette approche repose sur l'apprentissage automatique, permettant d'estimer les paramètres à partir des résultats d'essais de qualification et de méthodologie d'identification. Des tests réalisés sur un convertisseur DC/DC simple et plusieurs onduleurs ont montré des résultats prometteurs, tout en identifiant certaines limites et axes d'amélioration.

Nous explorons maintenant la possibilité de modéliser de manière fiable des convertisseurs inconnus en utilisant des méthodes non invasives, qui passent nécessairement par des techniques de machine learning. L'objectif est d'obtenir des modèles équivalents et des modèles de simulation EMT pouvant être intégrés dans des modèles plus larges pour simuler des phénomènes en régime permanent.

L’objectif principal du stage est de développer les modèles temporels permettant d’effectuer des simulations de validation de la méthodologie. Ces modèles seront réalisés sous EMTP-rv.

2. Missions du stage :

Ce stage s’inscrit donc dans la continuité des travaux sur le sujet d’identification des paramètres des convertisseurs de puissance. Le stage se focalisera sur le développement d’un modèle EMT (ElectroMagnetic Transients) à partir des résultats obtenus lors des essais et de la méthodologie d’identification.

Pour cela, le stage comprend les missions suivantes :
-        Réaliser une revue bibliographique sur le sujet
-        Prise en main de la méthodologie précédemment développée ; prise en main des modèles fréquentiels
-        Développement d’un modèle EMT pour les simulations temporelles
-        Simulations et validation de la méthodologie d’identification des convertisseurs

Une thèse démarrera sur ce même sujet au 2nd semestre 2025. L'étudiant(e) retenu(e) aura ainsi la possibilité de candidater pour poursuivre en thèse CIFRE

1. Profil souhaité

Formation : Étudiant(e) en école d'ingénieur ou en M2 avec spécialisation en électronique de puissance et/ou machine learning (niveau Bac+5).

Compétences techniques : le candidat aura idéalement une maîtrise des aspects suivants, et la volonté de développer ses compétences.

-          Electronique de puissance et fonctionnement des convertisseurs

-          Machine learning et application sur le secteur énergétique

-          Modélisation & simulation

Compétences personnelles :

-          Curiosité

-          Capacité d'analyse et de synthèse.

-          Rigueur et méthodologie.

-          Autonomie et esprit d'initiative.

-          Bonne aisance relationnelle.

-          Bonne communication écrite et orale.

2. Conditions

Le stage se déroulera sur le site d’EDF R&D Lab les Renardières, à proximité de Fontainebleau (77), et accessible en navette EDF depuis les gares de Fontainebleau-Avon / Moret-Veneux-Les-Sablons / Saint-Mammès. Des déplacements au laboratoire L2EP à Lille pourront être prévus.

Une poursuite en doctorat pour une étude approfondie du sujet est à envisager.

Le stage débutera en 2025 (entre février et fin mai) pour une durée de 6 mois. Le stage sera rémunéré. 

Une candidature accompagnée d’une lettre de motivation sera appréciée.

3. Contact :  

Bogdan DZONLAGA (ingénieur chercheur à la R&D d’EDF) – bogdan.dzonlaga@edf.fr