Data scientist - Energy Engineer (Internship)

Job Description:

Développement de méthodes d'analyse de données et de modélisation pour la décarbonation du secteur du bâtiment :

Depuis 2014, (COMPANY NAME) accompagne les acteurs de l'immobilier dans leur transition zéro
carbone. Pour atteindre la neutralité carbone, (COMPANY NAME) facilite l'alignement de tous les
acteurs du secteur autour de stratégies ESG (Environmental, Social, and Governance)
adaptées et permet ainsi de rendre l'immobilier plus vertueux.
(COMPANY NAME) est la seule entreprise qui offre des solutions ESG complètes alliant une plateforme SaaS collaborative et des services d'accompagnement et de conseil. Avec des solutions basées sur la Data Intelligence, (COMPANY NAME) améliore la performance ESG de ses clients et maximise la valeur de leurs actifs.
Le Centre Efficacité Energétique des Systèmes (CES) est un laboratoire de recherche
commun à MINES ParisTech et ARMINES. Les travaux de recherche du CES se
concentrent sur l'amélioration de l'efficacité énergétique des systèmes complexes. Ces
systèmes énergétiques concernent les bâtiments, les procédés industriels et le
transport.

Description du stage :
Pour respecter l'accord de Paris, l'ensemble des villes européennes devra être neutre en carbone en 2050. Le secteur du bâtiment, qui est l'un des principaux émetteurs de gaz à effet de serre, doit réduire considérablement sa consommation d'énergie pour atteindre cet objectif. La consommation énergétique d'un bâtiment est influencée par une multitude de facteurs dont la météo, des propriétés intrinsèques au bâtiment (qualité de l'enveloppe et des systèmes...) et des propriétés liées à l'usage du bâtiment (températures de consignes, régulation de la ventilation…). Comprendre et séparer ces contributions par analyse automatique de données est d'un grand intérêt pour (COMPANY NAME) pour mieux qualifier la performance énergétique des bâtiments de ses clients, et par la même identifier des potentiels d'amélioration. Identifier et corriger les réglages non optimaux des systèmes de chauffage, ventilation et climatisation permettraient de réduire les consommations d'énergie des bâtiments sans travaux lourds de rénovation.

Dans ce stage co-encadré entre (COMPANY NAME) et le CES, le stagiaire travaillera à
l'amélioration des algorithmes d'analyse de consommation utilisés par (COMPANY NAME) pour
mieux comprendre la part de consommation liée aux occupants.
En particulier, un premier objectif sera de comprendre dans quelle mesure et avec quelle incertitude la température intérieure des bâtiments peut être estimée, selon les données disponibles.Les méthodes numériques envisagées dans le stage seront un couplage entre modélisation physique simplifiée et approches statistiques [1,2]. L'algorithme développé pourra d'abord être calibré et validé sur des bâtiments virtuels issus de simulation thermique dynamique, avant d'être testé sur des bâtiments réels. La poursuite en thèse sur des thématiques reliées est envisageable.

Références :

1. Gianniou et al, 2018, Estimation of temperature setpoints and heat transfer
coefficients among residential buildings in Denmark based on smart meter data
2. Rasmussen et al, 2020, Method for Scalable and Automatised Thermal Building
Performance Documentation and Screening

Compétences :
Essentielles :

● Programmation en python
● Connaissances en physique et approche statistiques.
● Intérêt pour les sujets liés à la transition énergétique
● Intérêt pour la recherche
● Rigueur

Bonus :

● Notions en énergétique du bâtiment
● Connaissances de git

Divers :

Encadrement CES : Thomas Berthou
Encadrement (COMPANY NAME) : Thimothée Thiery