Thèse Gestion optimisée de l'énergie dans un réseau d'accès de télécommunication 5G F/H

Description de l'offre

about the role

Votre rôle est d'effectuer une thèse sur la gestion optimisée de l'énergie dans un réseau d'accès de télécommunication 5G.

Contexte :

L'évolution croissante des clients et des usages exploite de manière intensive les réseaux de télécommunications, et demande le déploiement de nouvelles technologies avec des besoins d'accroissement des capacités et de densifications des points d'accès. Les futurs réseaux 5G font partie de ces nouvelles solutions qui vont entrainer une multiplication des sites et des équipements avec un fort risque d'augmentation de la consommation.

L'optimisation de la gestion énergétique sur les sites techniques est donc un point important pour Orange afin de maitriser ses coûts d'énergie tout en garantissant une fiabilité des réseaux.

Etat de l'art :

L'optimisation énergétique des réseaux de télécommunication est en axe fort de réduction des coûts et des émissions de C02. Différentes solutions ont déjà été proposées dans le passé afin d'utiliser l'énergie solaire ou un stockage d'énergie plus performant.

Habituellement, Les transferts d'énergie électrique entre sites sont réalisés au travers du réseau public par un courant alternatif. Récemment, des études de téléalimentation électrique montrent qu'il est possible de transférer une puissance de quelques kW sur quelques km en utilisant une tension haute continue.

L'évolution vers ces nouvelles architectures va impacter l'environnement technique de différentes manières :

·  La définition et le dimensionnement d'une architecture énergie optimisée
·  L'emploi d'un stockage d'énergie plus efficace et moins polluant
·  Une gestion énergétique intelligente des flux d'énergie
·  Une évolutivité des solutions en rapport avec les services et la virtualisation.

Au travers de cette thèse, seront définies de nouvelles pistes de gestion de l'énergie des réseaux 5G par une méthode numérique puis expérimentale. Le contrôle de l'énergie disponible sur chaque site, la gestion des flux d'énergies entre les sites pouvant comporter plusieurs noeuds, la prévision des sources de stockages et des sources de productions seront à définir par une modélisation qu'il faudra définir de façon pragmatique. Ce modèle sera validé expérimentalement en fonction de différents scénarios de trafic. Les algorithmes et procédés de simulations les plus optimisés devront être utilisés afin d'avoir une commande rapide voire en temps réel suivant certains applications jugées prioritaires.

De nouvelles voies s'ouvrent avec la virtualisation et les possibilités de délocaliser les sources.

Seront particulièrement étudiées :

·  Optimisation de l'utilisation des flux, en contrôlant les pertes d'énergie lorsque le stockage est complétement chargé et avec un fonctionnement au rendement maximal quel que soit l'état du système d'énergie.
·  Optimisation d'un stockage énergétique hybride à partir de différentes sources de stockage possédant des caractéristiques différentes
·  La mutualisation d'un pack de stockage entre différents sites associé à une gestion automatique suivant la demande ou la prévision de demande d'énergie
·  L'énergie sur chaque site pour être fournie par différentes sources (réseau électrique classique, renouvelable)
·  Les flux d'énergie entre les sites pourront être gérés au travers de la technologie de télé alimentation 400VDC
·  La gestion globale d'un morceau du réseau afin de prioriser la production locale renouvelable sur chaque site, avant de puiser sur le réseau électrique, ou un transfert d'énergie d'un site à l'autre Cette priorisation sera aussi guidée par le service télécom (prévision, disponibilité en fonction des services)
·  La manière de gérer les différents flux d'énergie en fonction des services et des habitudes des clients connectés

about you

Vous êtes Ingénieur en génie électrique ou Master 2 Recherche ou équivalent. Une expérience en développement de modèles numériques ou techniques mathématiques (IA…) serait un plus.

Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles souhaitées par le poste :

Bonnes connaissances en énergétique électrique, informatique, électronique et mathématique. Autonomie, curiosité, bonne communication, expressions écrites et orales irréprochables (français et anglais), rigueur.

additional information

·  Objectif scientifique - verrous à lever

L'objectif de la thèse est de réaliser le développement d'un outil d'aide à la décision qui permettra de définir une alimentation énergétique optimisée tout en intégrant l'optimisation de la gestion de l'énergie, en fonction des contraintes imposées par des cycles d'usage. Ainsi, on peut définir et réaliser un modèle de gestion d'énergie dans un réseau de télécommunication maillé en tenant compte de la priorisation des services locaux, la consommation, la production et stockage d'énergie, Cette gestion va permettre de minimiser la consommation d'énergie tirée du réseau d'énergie. Le travail de thèse est décomposé de la façon suivante :

·  Dimensionnement des sources de production et de stockage d'énergie en intégrant modularité et paramétrage du système complet (plusieurs sites, multi-sources, multi-charges), ceci en fonction des services rendus, des contraintes liées aux sites et à la dynamique de l'usage.
·  Définition des contraintes liées aux services rendus (dynamique, priorité, consommation différées, stockage, transport)
·  Modélisation du dispositif global afin d'établir des lois de gestion de l'énergie. Il sera question de comparer les différentes approches de modélisation (globale, par élément ou par sous ensemble). L'objectif recherché est de choisir la modélisation adaptée aux contraintes imposées par l'utilisation, l'environnement de fonctionnement des sources de production et de stockage.
·  Développement d'algorithmes d'optimisation de la gestion de l'énergie appliqués au système étudié avec une validation expérimentale. Utiliser les résultats obtenus avec l'optimisation de la gestion de l'énergie pour optimiser le dimensionnement des sources de production de l'énergie et de stockage de l'énergie.

Jusqu'à présent, il y a d'une part des initiatives liées à l'environnement technique pour réduire la facture énergétique, et d'autre part des initiatives des constructeurs ayant pris conscience de l'enjeu énergétique.

La résolution de ce problème multi-contraintes ne peut se faire efficacement si d'emblée, toutes les contraintes et toutes les possibilités d'exploitation et gestion de l'énergie ne sont pas prises en considération et estimées justement.

Les retombées en amélioration/simplification de l'exploitation des réseaux, et in fine, avec un impact positif sur les résultats du groupe pourraient être importantes.

Cette thèse qui s'inscrit dans un projet Européen, vise à développer des modèles prédictifs, de dimensionnement et de gestion permettant de contrôler l'énergie consommée. Cette thèse doit apporter des solutions en rupture afin d'alimenter un réseau d'accès 5G fiable et optimisé.

·  Approche méthodologique-planning

Une bibliographie sera effectuée pour orienter les travaux de recherche. Elle portera notamment sur l'environnement technique, les méthodes de modélisation, les méthodes de gestion de l'énergie, les méthodes de prédictions et d'analyse (IA, deep learning).

Ensuite les travaux porteront sur la définition d'architecture énergie de sites interconnectés, l'étude des flux transitant des uns vers les autres selon les contraintes. Un modèle prédictif sera établi pour anticiper les évolutions des besoins en termes de consommations électriques, et un modèle de gestion en prenant en compte une mesure fine des différents paramètres à contrôler.

Une expérimentation sera réalisée avec plusieurs sites et différentes configurations afin d'établir les limites de ce modèle d'un point Technico Economique.

La gestion d'énergie sera ainsi optimisée et répondra à un besoin et une consommation optimale en fonction des services supportés par les sites qu'il sera possible de mesurer au cours du temps.

department

L'équipe est composée d'ingénieurs, docteurs, HDR et techniciens avec une forte compétence technique et scientifique dans le domaine de l'énergie et de l'environnement. La recherche est effectuée au sein du laboratoire mais aussi en collaborations avec des universitaires ou des industriels (projets Européens), l'équipe accueille aussi des doctorants, apprentis..

Qu'est ce qui fait la valeur ajoutée de cette offre ?

Valoriser les outils mis à disposition, le contexte, le sujet, l'innovation, la participation à des projets collaboratifs…

Cette thèse qui vise à développer un outil de simulation et de gestion de l'énergie dans un réseau de télécommunication maillé sera une partie intégrante d'un projet de recherche collaboratif Européen. Par ailleurs les résultats seront confrontés à une expérience.

Les enjeux en termes d'optimisation de consommation d'énergie mais aussi d'investissement sont donc majeurs et stratégiques pour Orange. Ces cas d'études pourront être déclinés sur d'autres réseaux.

Références :

[1] D. Marquet & Al. The frst thousand optimized solar BTS stations of Orange group A very positive experience full of learning ", IEEElintelec Amsterdam, 2011

[2] Viet Thang Tran ; Md. Rabiul Islam ; Danny Sutanto ; Kashem M. Muttaqi ‘Mitigation of Solar PV Intermittency Using Ramp-Rate Control of Energy Buffer Unit', IEEE Transactions on Energy Conversion October 2018.

[3] Alexander Viehweider, Kudo Koji ‘Optimal operation tracking energy management system for a battery-equipped BTS microgrid' IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies, Europe; Year: 2014 ; Page s: 1 - 6.

[4] Morteza Vahid-Ghavidel, Nadali Mahmoudi,Member and Behnam Mohammadi-ivatloo ‘Self-Scheduling of Demand Response Aggregatorsin Short-Term Markets Based on InformationGap Decision Theory IEEE TRANSACTIONS ON SMART GRID, VOL. 10, NO. 2, MARCH 2019

[5] O. Foucault, D. Marquet, S. Le Masson “400VDC Remote Powering as an alternative for power needs in new fixed and radio access networks”, Intelec 2016 Austin

[6] Youngsung Kwon, Alexis Kwasinski, and Andres Kwasinski, ‘Coordinated Energy Management in Resilient Microgrids for Wireless Communication Networks'

IEEE JOURNAL OF EMERGING AND SELECTED TOPICS IN POWER ELECTRONICS, VOL. 4, NO. 4, DECEMBER 2016.

[7] Moataz Elsied, Amrane Oukaour, Tarek Youssef, Hamid Gualous, Osama Mohammed ‘An advanced real time energy management system for microgrids' Energy journal Volume 114, publication Year 2016, Pages 742-752.

[8] Moataz Elsied, Amrane Oukaour, Hamid Gualous, Angelo Lo Brutto ‘Optimal economic and environment operation of micro-grid power systems' Energy Conversion and Management Volume 122, publication Year 2016, Pages 182-194.

[9] M. F. Elsied, A. Oukaour, H. Gualous, R. Hassan ‘Energy Management and Optimization in Microgrid System Based on Green Energy' Energy, Volume 84, Publication Year: 2015, Pages 139-151.

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