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[RTE] Qualité des données alimentant les Nouveaux Automates de Zones Adaptatifs

Forum 'Stages' - Sujet créé le 02/03/2023 par manuel (917 vues)


Le 02/03/2023 par manuel :

Durée : 4-6 mois
Début souhaité : entre janvier et juin 2023
Niveau du stage : Césure ou Master / Ingénieur en 3e année
Lieu : Paris - La Défense
Rémunération : en fonction de l’expérience et de la formation
Contact : Arnaud GUERRIER - arnaud.guerrier@rte-france.com, Guillaume GIRAUD - guillaume-np.giraud@rte-france.com

 

RTE, gestionnaire du réseau de transport d’électricité français, assure une mission de service public : garantir l’alimentation en électricité à tout moment et avec la même qualité de service sur le territoire national grâce à la mobilisation de ses 9500 salariés. RTE gère en temps réel les flux électriques et l'équilibre entre la production et la consommation. RTE maintient et développe le réseau haute et très haute tension (de 63 000 à 400 000 volts) qui compte plus de 100 000 kilomètres de lignes aériennes, plus de 6 000 kilomètres de lignes souterraines, 2 800 postes électriques en exploitation ou co-exploitation et 51 lignes transfrontalières. Le réseau français, qui est le plus étendu d’Europe, est interconnecté avec 33 pays. En tant qu’opérateur industriel de la transition énergétique, RTE optimise et transforme son réseau pour raccorder les installations de production d’électricité quels que soient les choix énergétiques futurs. RTE, par son expertise et ses rapports, éclaire les choix des pouvoirs publics.

Les raccordements massifs de parcs éoliens et photovoltaïques nécessitent de mettre en place une nouvelle génération d’automates qui ont pour objectif de simplifier et d’accélérer les délais de raccordement au réseau. Ce levier consiste à limiter ponctuellement la production d’énergies renouvelables lors des périodes de forte production, plutôt qu’à réaliser des renforcements du réseau très couteux qui ne seraient utiles que lors de ces épisodes de forte production et/ou faibles consommations.
Bien que ponctuel à la maille d’un parc d’énergies renouvelables, le nombre d’écrêtements et de zones concernées à la maille France nécessite, selon RTE, de se doter de solutions permettant de décider automatiquement des écrêtements (et non plus par le dispatcheur) et de transmettre les ordres aux Gestionnaires de réseaux de distribution et aux parcs de manière intégralement automatique (sans intervention humaine).
Ces automates permettent de gérer les contraintes de transit sur les ouvrages électriques en activant différentes solutions telles que les écrêtements de parcs de production mais aussi le pilotage de batteries, ou la modification de la topologie du réseau.
Pour prendre ces décisions, les automates se basent sur l’état du réseau : c’est-à-dire l’ensemble des mesures de transit sur les ouvrages issues des capteurs situés dans les postes électriques. Néanmoins, ces mesures peuvent être indisponibles pour différentes raisons (défaillance de capteur, incident sur le réseau de télécommunications…). L’objectif du stage est d’analyser l’impact de la qualité et de la disponibilité des données sur le fonctionnement des automates NAZA.

L’objectif du stage est d’analyser l’impact de la qualité et de la disponibilité des données sur le fonctionnement des automates NAZA.
Pour analyser l’impact de la disponibilité des données sur le fonctionnement des automates NAZA, le stage s’articulera autour de 3 grandes missions :
1. Récupérer les données historiques dans les zones NAZA issues du réseau de téléconduite et en analyser la qualité/disponibilité. Les notions de qualité et disponibilité seront à préciser.
2. Sur la base de ces données historiques, construire de nouvelles chroniques comportant une probabilité de perte de données. Puis, rejouer le fonctionnement des automates en introduisant des pannes de capteurs en se basant notamment sur des situations de réseau pour lesquelles l’automate était proche des limites et de l’envoi d’ordre d’écrêtement.
3. Les résultats obtenus alimenteront les réflexions permettant de définir un indicateur de disponibilité des données au-delà duquel l'automate ne doit plus fonctionner car on risque de prendre une mauvaise décision. Cet indicateur pourra se construire en utilisant des techniques de machine learning.
En tant que stagiaire, vous serez intégré(e) à la Direction de la RetD, qui regroupe des experts en optimisation et en modélisation du système électrique.

L’étudiant(e) retenu(e) devra disposer d’une bonne capacité d’analyse et être capable d’autonomie, de rigueur et d’esprit logique. Un intérêt pour le secteur de l’énergie et l’électrotechnique est attendu. L’étudiant devra également avoir une appétence pour le Machine Learning.
RTE conduit une politique active en faveur de l'égalité des chances des personnes handicapées ; par son accord du 10 Mai 2012, l'entreprise réaffirme son engagement. Si vous êtes dans cette situation, n'hésitez pas à nous faire part de vos éventuels besoins spécifiques afin que nous puissions les prendre en compte.

 

 







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