La décarbonation des systèmes énergétiques territoriaux ou industriels passe par une intégration mutli-vecteurs (électricité, chaleur, gaz) et une gestion optimisée des flexibilités (stockages, demandes flexibles). Cependant, les incertitudes sur les données exogènes et celles dues au choix de modélisation limitent la confiance dans les dimensionnements obtenus par des approches classiques (par exemple, modèle Mixed Integer Linear Programming déterministe).
Le post-doctorat vise à évaluer et à améliorer la robustesse, la fiabilité et la finesse des dimensionnements et des KPIs (coût, émissions CO2) face à ces incertitudes. Les travaux du post-doctorat combineront :
- Une analyse comparative d'approches existantes (étude de scénarios, horizon roulant, MPC) par des métriques quantitatives (inspirées, par exemple, de la météorologie : robustesse, fiabilité, finesse).
- L'implémentation d'un cas d'étude pour servir de benchmark, en reprenant des travaux existants et en générant des scénarios et des résultats.
- Le développement d'une approche de dimensionnement réduisant l'impact des incertitudes, avec validation sur des cas d'études réalistes.