Grand établissement public d'enseignement supérieur, pôle de recherche reconnu, élément fondateur de l'écosystème grenoblois : Grenoble INP, l'institut d'ingénierie et de management de l’Université Grenoble Alpes (UGA), occupe une place de premier plan dans la communauté scientifique et industrielle.
Grenoble INP - UGA est membre de réseaux internationaux de formation et recherche en ingénierie et management.
Il est reconnu dans les classements nationaux et internationaux.
Le laboratoire G-SCOP (Sciences pour la Conception, l'Optimisation et la Production de Grenoble) est une Unité Mixte de Recherche (UMR 5272) et a 2 tutelles l'Université Grenoble Alpes et CNRS. Il est hébergé sur le site Viallet de Grenoble INP - UGA.
Laboratoire pluridisciplinaire, il regroupe des communautés STIC (Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication) et SPI (Sciences pour l'Ingénieur) autour de problématiques de recherche relatives à la conception, l’optimisation et la gestion des produits et des systèmes de production.
Site internet : https://g-scop.grenoble-inp.fr/
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https://euraxess.ec.europa.eu/jobs/406403
Contexte:
La planification de la recharge de flottes de véhicules électriques constitue un problème d’optimisation multi- période, multi-échelle et sous contraintes, combinant des décisions continues et discrètes. Elle doit prendre en compte la disponibilité des véhicules, les besoins de mobilité, les capacités des infrastructures de recharge, la tarification temporelle de l’électricité et l’impact des stratégies de recharge sur la dégradation des batteries.
Le défi scientifique réside dans la formalisation mathématique de ces problématiques complexes, l’intégration de dynamiques non linéaires et d’incertitudes, et le développement de méthodes de résolution efficaces et exploitables dans des outils d’aide à la décision à vocation industrielle.
Le ou la chercheur·e post-doctoral·e aura pour mission de développer des méthodes d’optimisation et des outils d’aide à la décision pour la planification et le pilotage de la recharge des batteries d’une flotte de véhicules électriques. Les travaux viseront à intégrer des contraintes opérationnelles, économiques et techniques, ainsi que des modèles de vieillissement des batteries lithium-ion, dans des cadres d’optimisation avancés.
Activités et responsabilités:
• Définir et formuler des modèles d’optimisation pour la planification de la recharge de flottes de véhicule électriques.
• Développer et analyser des méthodes de résolution issues de la recherche opérationnelle (programmation linéaire et mixte, programmation dynamique, optimisation sous incertitude).
• Intégrer des modèles de batteries lithium-ion (état de charge, vieillissement, contraintes physiques) dans les cadres d’optimisation.
• Concevoir et implémenter des outils numériques d’aide à la décision.
• Exploiter des données réelles ou simulées de flottes de véhicules électriques.
• Valoriser les résultats par des publications scientifiques et des communications.
• Participer à l’encadrement de stagiaires et à la vie scientifique du projet.
Niveau minium requis: Bac +8 / Doctorat en recherche opérationnelle, mathématiques appliquées, génie industriel, automatique ou disciplines connexes.
• Solides compétences en modélisation mathématique et optimisation. Excellente maîtrise de la programmation scientifique (Python, Matlab, Julia, C++ ou équivalent)
• Expérience en développement de prototypes ou d’outils numériques
• Intérêt ou expérience dans les domaines de l’énergie, de la mobilité électrique ou des batteries (souhaité)
• Forte autonomie et rigueur scientifique
• Esprit critique et capacité à proposer des approches innovantes
• Aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire
• Bonnes capacités de communication écrite et orale
• Motivation pour des projets à fort impact académique et industriel