Post-Doctorant F/H Modèles d'apprentissage basés sur la physique pour la prévision de la flexibilité électrique des véhicules électriques

Contexte et atouts du poste

Cette recherche porte sur le développement de cadres de modélisation hybrides pour l'électromobilité, combinant modèles physiques, représentations graphiques et approches basées sur les données. Elle vise à
intégrer des données de mobilité à grande échelle afin d'améliorer la prévision des flux de véhicules, de la demande énergétique et
de la flexibilité des flottes de véhicules électriques, avec des applications aux systèmes énergétiques et de transport. Ce travail se situe à l'intersection des systèmes et du contrôle, de la science des données et des systèmes énergétiques, avec des applications dans la mobilité intelligente, l'intégration des véhicules électriques et la gestion des réseaux électriques. Il contribue à
la conception d'outils d'aide à la décision pour la planification des infrastructures, l'optimisation énergétique et la mobilité urbaine durable.

Mission confiée

Ce poste est axé sur le dévelo...