40 days agoEdf

Stage de fin d'études - Optimisation de la planification des maintenances dans les ouvrages hydrauliques - H/F

  • Stage
  • Palaiseau (Essonne)
  • IT development

Job description

Contexte

Le département OSIRIS (Optimisation Simulation Risques et Statistiques pour les marchés de l'énergie) de la R&D d'EDF développe des outils de gestion optimisée de la production électrique.

Au sein de ce département, les groupes R35 « Gestion Moyen Terme du Portefeuille » et R36 « Méthodes, Modèles et Outils d'Optimisation » développent et maintiennent des logiciels d'optimisation. Ces groupes ont aussi une activité de veille pour anticiper les évolutions et les besoins futurs.

 

On s'intéresse ici à la gestion moyen-terme de la production hydroélectrique. On cherche à optimiser économiquement la gestion d'une vallée hydraulique (plusieurs réservoirs et usines liés entre eux) sur une période de deux ans face à des prix de l'électricité et des apports hydrauliques scénarisés.

Objectif du stage

L'objet du stage est de proposer un algorithme d'aide à la décision pour planifier les maintenances dans les ouvrages hydrauliques sur les deux/trois années à venir.

Les maintenances rendent indisponible une partie de l'usine, ce qui modifie le gain économique résultant de l'exploitation de la vallée. Il faut donc les placer au moment où elles feront perdre le moins d'argent, tout en respectant les contraintes de fonctionnement.

Cela est fait actuellement « à la main » en déplaçant les indisponibilités et en lançant des calculs avec l'outil Morgane (outil de gestion de la production hydraulique à l'horizon moyen terme). C'est un travail long et fastidieux (des dizaines de maintenances à placer avec des contraintes de précédence, d'incompatibilité...) et sans garantie d'un optimum économique car on ne peut pas tester toutes les combinaisons possibles.

 

Pour résoudre ce type de problème de grande taille, on utilise généralement des techniques de décomposition. Une des méthodes les plus étudiées est la décomposition de Benders qui permet de découpler le problème en un problème maître et un ou plusieurs sous-problèmes indépendants plus faciles à résoudre. L'algorithme associé résout itérativement le problème maître (modifié par des coupes issues du sous-problème) et le sous-problème jusqu'à sa convergence. Cette méthode semble bien adaptée à notre problème de planification des maintenances hydrauliques qui se décompose structurellement en un problème de planification qui s'intéresse uniquement aux contraintes entre les tâches et un problème d'évaluation du gain économique en fonction d'un planning fixé. Cependant cette méthode suppose que le sous-problème est concave en fonction de la disponibilité ce qui n'est pas nécessairement le cas si on utilise la modélisation opérationnelle.

 

Les objectifs du stage sont de :

modéliser le problème de planification des maintenances
s'approprier le fonctionnement de l'outil opérationnel
adapter la méthode de décomposition de Benders / proposer une autre méthode / adapter la modélisation des vallées dans l'outil opérationnel
 

Un premier travail de bibliographie sera nécessaire, puis une proposition de formulation et de méthode de résolution sera faite. Enfin, il faudra implémenter et tester la (ou les) méthode(s) proposée(s) sur des jeux de données représentatifs du problème.

Références

Partitioning procedures for solving mixed-variables programming problems, Benders, 1962
MILP formulations for generator maintenance scheduling in hydropower systems, JA Rodriguez-Sarasty, MF Anjos, P Cote, G Desaulniers, 2017
Stochastic Hydropower Generator Maintenance Scheduling via Benders Decomposition, JA Rodriguez-Sarasty, MF Anjos, P Cote, G Desaulniers, 2018
Encadrants de stage

Balaguer Sandie   tél : 01 78 19 32 05     E-mail : sandie.balaguer@edf.fr

van Ackooij Wim

Conditions

Durée proposée : 6 mois

Date de début souhaitée : à partir de février 2020

Localisation : sur le site d'EDF Lab Paris-Saclay (boulevard Gaspard Monge, 91120 Palaiseau)

Rémunération : 1269 euros / mois



Ideal candidate profile

Niveau d'étude : stage de fin d'études, Bac +5

Domaines de compétences : mathématiques appliquées, optimisation, programmation linéaire

Informatique : autonomie en programmation (Python, C++)  

Savoir-être : créativité, goût de la recherche, sens de l'initiative et du travail en équipe