Détail du poste Établissement : Université de Perpignan Via Domitia École doctorale : Energie et Environnement Laboratoire de recherche : LAboratoire de Modélisation Pluridisciplinaire et Simulations Direction de la thèse : Sylvie VIGUIER PLA ORCID 0000000340681595 Début de la thèse : 2026-09-01 Date limite de candidature : 2026-06-01T23:59:59 L'énergie photovoltaïque occupe une place centrale dans la transition énergétique, mais le déploiement massif des installations s'accompagne de défis importants liés à leur fiabilité. En particulier, certains défauts apparaissent progressivement, restent peu visibles et présentent des signatures proches du fonctionnement nominal, ce qui rend leur détection difficile en conditions réelles d'exploitation. Les approches classiques de diagnostic reposent sur l'inspection visuelle, l'imagerie infrarouge ou électroluminescente, l'analyse des courbes courant-tension, ou encore l'ajout de capteurs dédiés. Bien qu'efficaces dans certains contextes, ces méthodes présentent plusieurs limites : coût élevé, faible transférabilité à grande échelle, interruption éventuelle du système et difficulté d'automatisation. Par ailleurs, les approches d'intelligence artificielle appliquées aux signaux photovoltaïques reposent souvent sur des caractéristiques globales extraites des séries temporelles, ce qui entraîne une perte d'information et limite la détection de défauts subtils. Les approches de deep learning, quant à elles, restent exigeantes en données annotées, peu explicables et parfois difficilement déployables dans des environnements contraints. Dans ce contexte, cette thèse propose de développer un cadre méthodologique fondé sur l'exploitation exclusive des signaux électriques issus des onduleurs, en particulier la tension, le courant et la puissance, sans recourir à des capteurs supplémentaires ni à des données d'imagerie. L'idée centrale est de considérer ces signaux comme des objets fonctionnels dans le cadre de l'analyse de données fonc
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