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Stage Deep Learning : Prévision de la production photovoltaïque par imagerie satellite h/f

Publié le 11 octobre 2019
974
Stage Deep Learning : Prévision de la production photovoltaïque par imagerie satellite h/f

Reuniwatt

  • Reuniwatt
  • Bac +5
  • Bac +4
  • 974
  • Environnement
  • Industrie
  • TIC
  • Recherche
  • Etudiant
  • Informatique
  • Energie
  • Ingénieur


Reuniwatt est une jeune entreprise réunionnaise – également représentée à Paris et Toulouse - qui développe des solutions innovantes pour accompagner la transition énergétique. Les solutions de Reuniwatt permettent de prévoir la production d’énergie photovoltaïque afin de faciliter l’insertion d’énergies intermittentes dans le mix énergétique. Depuis 2011, l’entreprise a été lauréate de nombreux concours d’innovation. Ses activités de recherche et développement ont été jalonnées par plusieurs brevets et ont fait l’objet de nombreuses publications dans les domaines des énergies renouvelables, de la météorologie et de la télédétection.

Pour plus d’informations, rendez-vous sur notre site internet, sur notre page LinkedIn ou sur notre fil Twitter.

Structure d’accueil
Les fonctions seront exercées à Saint-Pierre (La Réunion)

Description du poste

Contexte
La production d’électricité des panneaux photovoltaïques est intermittente en raison de plusieurs facteurs tels que le cycle diurne et les formations nuageuses. Elle est principalement fonction de la puissance du rayonnement solaire reçu au sol exprimé comme une densité de flux en Watt par mètre carré. Afin d’équilibrer la production et la consommation d’électricité à l’échelle d’une région ou d’un territoire, il est important de connaître à l’avance la puissance du rayonnement solaire à différentes échelles temporelles. Dans ce contexte, Reuniwatt fournit des prévisions du rayonnement solaire couvrant des horizons temporels de quelques minutes à 24 heures. Pour cela, nous mettons en œuvre différentes technologies : vision depuis le sol, imagerie satellite géostationnaire, simulation numérique météorologique ou encore modélisations statistiques.

Description du stage :
Ce stage s’intéressera au segment des prévisions court-termes basées sur l’imagerie satellite pour la prévision de la production photovoltaïque. L’objectif principal consistera au développement d’un modèle, dit « deep learning », permettant d’exploiter l’information spatio-temporelle fournit par les images satellites. Une collaboration avec un/une stagiaire évoluant sur une thématique similaire pour les imageurs sol pourra également être envisagée.

Activités :
Plus particulièrement, le travail sera constitué des tâches suivantes :
1. 1. Recherche et développement de nouveaux modèles
• Etude bibliographique sur les modèles permettant d’exploiter au mieux l’information spatio-temporelle
• Prise en main des images satellites et formatage des données pour intégration aux modèles
• Implémentation des méthodes identifiées
• Réalisation des « backtests » pour évaluation des performances
• Comparaisons des performances de ces nouvelles modélisation par rapport aux références existantes
2. Rédaction d’un rapport synthétisant le travail réalisé et présentant les conclusions associées

Profil recherché

Formation
Master 2 Mathématiques appliquées ou élève ingénieur 3ème année en Statistiques et/ou informatique-Machine Learning

Compétences requises
-  Connaissances en machine learning (Réseaux de neurones convolutif, récurrent, …)
-  Bon niveau de programmation dans au moins un des langages suivants : Python, R, Matlab
-  Idéalement première expérience dans l’utilisation de l’API python Keras
-  Connaissances d’un outil de gestion de version (idéalement git)
-  Bonnes compétences rédactionnelles
-  Anglais lu et écrit

Qualités requises
-  Esprit de synthèse, créatif, intérêt pour les nouvelles technologies
-  Esprit d’équipe
-  Organisé, motivé, autonome, rigoureux, force de proposition

Modalités
-  Poste à pourvoir à partir de Mars 2020
-  Stage à temps plein, d’une durée de 6 mois.
-  Rémunération : 650€/mois (1 billet A/R métropole / La Réunion est pris en charge par Reuniwatt).

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