La question de l’optimisation du contrôle des installations de conditionnement d’air se pose avec urgence, en raison des tensions existantes sur l’empreinte carbone des opérateurs, en raison du coût de l’énergie remettant en question le business model du secteur.
Les nombreux organes constituant une climatisation nécessitent un contrôle optimal si l’on souhaite minimiser la consommation énergétique. Les modes de pilotages actuels ne visent qu’assurer au mieux la fonction refroidissement.
Des travaux ont été initiés au sein d’Orange Innovation afin de mettre au point des modes de régulations/contrôles plus avancés, en se basant sur :
- la programmation linéaire
- l’Intelligence artificielle, notamment le reinforcement learning
- les techniques de Model Predictictive Control
Au cours de ce stage, l’étudiant(e) développera, sur la base de lois obtenues par programmation linéaire, des méthodes pour adapter ces dernières à des changements de l’environnement. Les techniques de régulations de bases (BP, PI, PID) seront prises pour référence. Les solutions basées sur les techniques de Model Predictive Control.

Vous procéderez au développement de méthodes de contrôle s’adaptant automatiquement en fonction de l’environnement (températures externes, charge à refroidir, etc).
Par ailleurs, après une première phase de simulations numériques visant à estimer les gains en consommations énergétiques que l’on obtiendrait avec telle ou telle méthode, des expérimentations seront réalisées sur une maquette.
Il s’agira dans premier temps de contrôler un système de refroidissement simple (un système de ventilation), avec un double objectif : le respect de plages de températures, la minimisation de l’énergie consommée par le système de refroidissement.
Enfin, en procédant à des changement de l’environnement, il sera vérifié l’adaptation des lois/techniques de contrôle identifiées.

Ingénieur.e, Master, dans le domaine de l’énergétique/thermique ou mécatronique ou de l’automatique

Profil / Compétences :
-       Connaissances en transferts thermiques et mécanique des fluides
-       Mesures physiques
-       Connaissances en mathématiques appliquées au contrôle et à la régulation
-       Aisance sur Word, Excel et PowerPoint
-       Anglais de bon niveau
-       Aisance à l’oral et qualités rédactionnelles
-       Autonomie