Approche systémique de la transition énergétique : modélisation multi-énergies et multi-échelles, outils et étude de cas. // Systemic approach to the energy transition: multi-energy and multi-scale modeling, tools and case studies.

Face aux défis du changement climatique et à la nécessité de réduire les émissions de gaz à effet de serre, les villes jouent un rôle central dans la transition énergétique. Cette thèse propose une approche systémique pour accompagner cette transition, en modélisant de manière intégrée les flux énergétiques multi-énergies (électricité, chaleur, mobilité, hydrogène) et multi-échelles (bâtiments, quartiers, villes). L'objectif est de concevoir un cadre méthodologique et des outils innovants permettant d'optimiser la production, la consommation et le stockage énergétiques, tout en favorisant les synergies entre les différents vecteurs énergétiques et secteurs d'activité.
Le projet capitalisera sur les développements et installations réalisés dans le cadre du projet Interreg ACCU, qui vise à promouvoir les communautés énergétiques locales et la flexibilité énergétique dans la région des Hauts-de-France. Ses infrastructures et résultats offriront une base solide pour collecter des données, tester des outils technologiques (comme les plateformes IoT et blockchain)et valider des stratégies d'intégration énergétique. En s'appuyant sur les acquis d'ACCU, cette recherche pourra accélérer l'identification de solutions reproductibles à grande échelle.
L'étude repose également sur l'intégration de technologies émergentes, telles que l'Internet des objets (IoT) pour le suivi en temps réel, la blockchain pour la gestion transparente et sécurisée des échanges énergétiques, et l'intelligence artificielle pour l'optimisation prédictive. Une attention particulière sera accordée à la gestion de la flexibilité énergétique, en exploitant à la fois des solutions de stockage physiques (batteries, chaleur) et virtuelles (réseaux intelligents), ainsi qu'à l'intégration des infrastructures de mobilité électrique.
La méthodologie sera appliquée à un cas concret, telle que la ville de Fourmies (Hauts-de-France), afin d'évaluer la faisabilité et les impacts des solutions proposées. Les résultats attendus incluent une réduction significative des émissions de CO₂, une amélioration de l'autoconsommation énergétique locale ainsi qu'une feuille de route pratique. En combinant modélisation avancée, technologies numériques et études de cas pratiques, cette recherche ambitionne de fournir des outils et des recommandations pour accélérer la transition énergétique des villes de manière durable et efficace.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Faced with the challenges of climate change and the need to reduce greenhouse gas emissions, cities play a central role in the energy transition. This thesis proposes a systemic approach to support this transition by integratively modeling multi-energy (electricity, heat, mobility, hydrogen) and multi-scale (buildings, neighborhoods, cities) energy flows. The objective is to design a methodological framework and innovative tools to optimize energy production, consumption, and storage while fostering synergies between different energy vectors and economic sectors.

The project will build upon the developments and installations carried out within the Interreg ACCU project, which aims to promote local energy communities and energy flexibility in the Hauts-de-France region. Its infrastructure and results will provide a solid foundation for data collection, testing technological tools (such as IoT platforms and blockchain), and validating energy integration strategies. By leveraging ACCU's achievements, this research can accelerate the identification of scalable solutions.

The study also integrates emerging technologies such as the Internet of Things (IoT) for real-time monitoring, blockchain for transparent and secure energy exchanges, and artificial intelligence for predictive optimization. Particular attention will be given to energy flexibility management, leveraging both physical storage solutions (batteries, thermal storage) and virtual solutions (smart grids), as well as the integration of electric mobility infrastructures.

The methodology will be applied to a concrete case, such as the city of Fourmies (Hauts-de-France), to assess the feasibility and impact of the proposed solutions. Expected outcomes include a significant reduction in CO₂ emissions, improved local energy self-consumption, and a practical roadmap. By combining advanced modeling, digital technologies, and practical case studies, this research aims to provide tools and recommendations to accelerate the energy transition in cities in a sustainable and efficient manner.
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Début de la thèse : 01/10/2025

Programmes de l'Union Européenne de financement de la recherche (ERC, ERASMUS)

Université de Picardie - Jules Verne

585 Sciences, Technologie, Santé

Compétences requises • Formation : Master (ou diplôme équivalent) en génie électrique, génie industriel, informatique, mathématiques appliquées ou disciplines connexes. • Compétences en modélisation : Expérience en modélisation des systèmes énergétiques, simulation multi-énergies, optimisation énergétique. • Compétences en programmation : Bonne maîtrise de Python, MATLAB, ou tout autre langage utilisé en simulation énergétique et en intelligence artificielle. • Connaissances en nouvelles technologies : Expérience en IoT, blockchain, intelligence artificielle appliquée à l'énergie serait un plus. • Analyse de données et optimisation : Maîtrise des méthodes d'optimisation et d'analyse techno-économique des systèmes énergétiques. • Expérience en gestion de projets de recherche : Capacité à travailler en collaboration avec des équipes multidisciplinaires et des partenaires académiques et industriels. Qualités personnelles • Autonomie et rigueur scientifique • Esprit d'analyse et capacité à proposer des solutions innovantes • Excellentes compétences en communication écrite et orale (français et anglais requis) • Goût pour l'expérimentation et le développement d'outils pratiques
Required Skills - Education: Master's degree (or equivalent) in energy engineering, electrical engineering, industrial engineering, computer science, applied mathematics, or related fields. - Energy modeling expertise: Experience in energy system modeling, multi-energy simulation, and energy optimization. - Programming skills: Proficiency in Python, MATLAB, or any other relevant programming language used in energy simulation and artificial intelligence. - Knowledge of emerging technologies: Experience with IoT, blockchain, and AI applied to energy systems is a plus. - Data analysis and optimization: Familiarity with optimization methods and techno-economic analysis of energy systems. - Experience in research project management: Ability to work collaboratively with multidisciplinary teams and academic/industrial partners. Personal Qualities Autonomy and scientific rigor Analytical thinking and ability to propose innovative solutions Excellent written and oral communication skills (French and English required) Interest in experimentation and practical tool development