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[Contrat doctoral] Smart Control and Real-time Operation of Photovoltaic Microgrids for Electricity Access in Africa à CentraleSupélec, Université Paris-Saclay

Fri, 29 May 2026 17:53:05 +0200

Framework: This PhD is part of the SOMSE project ‘Service-Oriented design and smart energy management of PV Microgrids for Sustainable rural Electrification’ which is led jointly by Imperial College London and the University of Paris-Saclay, CentraleSupélec, CNRS.

The PhD is fully funded, based at the University of Paris-Saclay, CentraleSupélec, GeePs laboratory and supervised by Dr Imen Bahri (Paris-Saclay, expert in energy management and control), Dr Simon Meunier (CentraleSupélec, Paris-Saclay, energy modelling) and Prof. Jenny Nelson (Imperial College London, photovoltaic systems). The PhD will start in Autum 2026.

The PhD will involve strong international collaborations. In addition to close interaction and regular meetings with the Imperial College London (UK) team, partners including the National Renewable Energy Agency (ANER) in Sénégal, the University of Nairobi in Kenya, and Lancaster University (UK) will contribute complementary expertise particularly in institutional frameworks and rural electricity uses. Regular interactions with companies, funders, and policymakers are also planned. The PhD student will benefit from research visits at Imperial College London and in Africa to work closely with local stakeholders.

Description: More than 500 million people in sub-Saharan Africa still lack access to electricity, which significantly constrains socio-economic development. The rapid decline in photovoltaic (PV) costs has enabled the deployment of standalone PV microgrids as a promising low-carbon solution for rural electrification. However, their long-term economic viability often remains limited, as they typically power low-revenue domestic loads and rely heavily on costly battery storage to address the mismatch between solar generation and demand.

Expanding PV microgrids to supply electricity for wider community services (e.g., water, health) and productive uses (e.g., milling, small-scale artisanal activities) introduces loads that better align with solar generation profiles. Many of these uses can also generate higher revenues, thereby improving the economic viability of PV microgrids. In addition, they are often compatible with demand-side strategies such as load shifting, enabling consumption to be scheduled during periods of high solar availability.

The development of real-time energy management strategies for PV microgrids is key to fully leveraging these new services, as it enables a better coordination between available solar generation and electricity demand. By dynamically scheduling flexible uses and anticipating solar resource variability, such approaches can reduce reliance on battery storage, improve overall system efficiency and lifetime and decrease the cost of electricity provision.

The aim of this PhD is to develop advanced control and energy management strategies for PV microgrids integrating communal and productive electricity uses in rural contexts. The project will combine machine-learning-based solar irradiance forecasting adapted to low-connectivity environments, advanced control techniques (such as robust and predictive control), and smart scheduling of electricity uses. The work will also explore service-level flexibility, leveraging physical buffers such as water tanks or cold storage to decouple energy use from service delivery.

A major challenge will be to ensure that the proposed methods remain robust to uncertainty (e.g., forecast errors, variable demand) while being implementable on low-cost, resource-constrained systems. The developed approaches will be experimentally validated in the laboratory and tested through case studies in Kenya and Senegal, demonstrating their impact on costs, performance, and service provision.

Additional information about the PhD will be provided during the interview.

Open science, Impact & Alignment with Sustainable Development Goals (SDGs) : To maximise accessibility, Python will be the primary computational tool used throughout the PhD, all developments will be shared in open-source and dissemination activities for local stakeholders will be carried out. The PhD will deliver openly available advances for PV microgrid planning and operation, provide actionable insights to microgrid designers and operators and support evidence-based decision-making for policymakers. The PhD directly contributes to UN SDG 7 (Affordable and Clean Energy) and supports associated goals, including SDG 6 (Clean Water), SDG 3 (Good Health) and SDG 13 (Climate Action), by enabling access to essential services through sustainable energy systems.

Some publications from the research team relevant to the PhD and the SOMSE project: [1] Opportunities for decentralised solar power to improve reliability, reduce emissions and avoid stranded assets, Nature Communications, 2025. [2] Carbon pricing and system reliability impacts on pathways to universal electricity access in Africa, Nature Communications, 2024. [3] CLOVER: A modelling framework for sustainable community-scale energy systems, Journal of Open Source Software, 2023 [4] An empirical assessment of direct and indirect effects of electricity access on food security, World Development, 2021. [5] Large-scale modeling of solar water pumps using machine learning, Applied Energy, 2026. [6] Microgrid sizing and energy management using Benders decomposition algorithm, Sustainable Energy, Grids and Networks, 2024. [7] Model predictive control and linear control of DC–DC boost converter in low-voltage DC microgrids: An experimental comparative study, Control Engineering Practice, 2023.

Profil recherché :
Candidates from a wide range of backgrounds are welcome to apply. A strong motivation to engage with energy systems and interdisciplinary research, and to develop skills beyond one’s initial field of training, is essential.

Candidater

[Contrat doctoral] MITIS (MITs pour l’Isolation Intelligente des aimants Supraconducteurs) à Université Lorraine

Fri, 29 May 2026 17:53:05 +0200

Contexte scientifique

Les grands aimants supraconducteurs sont au cœur de technologies critiques telles que la fusion, les accélérateurs, le stockage magnétique de l’énergie et certains systèmes électriques de forte puissance. Leur densité d’énergie et leur performance reposent sur une maîtrise fine des phénomènes électromagnétiques, thermiques et de protection en régime transitoire.

Les systèmes d’isolation conventionnels restent essentiellement passifs. S’ils assurent une séparation électrique robuste, ils peuvent aussi limiter les chemins de redistribution du courant et d’évacuation thermique lors d’un quench (transition locale de l’état supraconducteur à l’état résistif). Dans ce contexte, le concept de smart insulation vise à introduire une fonctionnalité supplémentaire dans l’isolant, afin qu’il participe activement à la protection du système.

Verrou scientifique et opportunité

Parmi les familles de matériaux candidates, les oxydes de vanadium (VxOy) présentent un intérêt particulier en raison de leurs transitions métal-isolant, de leurs propriétés thermoélectriques et de la possibilité d’ajuster leur comportement par la composition, la microstructure et le procédé d’élaboration. L’enjeu consiste à identifier des compositions et des architectures compatibles avec les contraintes des aimants supraconducteurs, puis à démontrer leur intérêt à l’échelle matériau, composant et système.

La thèse se situe ainsi à l’interface entre science des matériaux, supraconductivité appliquée, électrothermie et modélisation multiphysique. Elle a pour ambition d’établir un lien direct entre synthèse, caractérisation, intégration et validation fonctionnelle d’un concept de smart insulation pour aimants supraconducteurs.

Objectifs de la thèse

L’objectif général est de développer et d’évaluer une nouvelle génération d’isolants intelligents à base d’oxydes de vanadium pour la protection active des aimants supraconducteurs.

identifier les compositions VxOy les plus pertinentes pour une activation électrique ou électrothermique dans la fenêtre de température d’intérêt ;
élaborer et optimiser les matériaux en jouant sur la synthèse, la densification, la microstructure et les interfaces ;
mesurer les propriétés structurales, microstructurales, électriques et thermiques nécessaires à l’évaluation du concept ;
intégrer les matériaux retenus dans des démonstrateurs représentatifs de smart insulation ;
injecter les propriétés mesurées dans des modèles électrothermiques et multiphysiques afin de quantifier leur impact sur la protection des aimants.

Programme de recherche envisagé

Le travail doctoral pourra s’articuler autour de quatre axes complémentaires :

Axe 1. Synthèse et sélection matériau. Exploration de différentes compositions VxOy et de différentes voies d’élaboration, par exemple traitements thermiques sous atmosphère contrôlée, voies hydrothermales ou procédés de densification adaptés.
Axe 2. Caractérisation structurale, microstructurale et fonctionnelle. Les matériaux élaborés seront étudiés par diffraction des rayons X, microscopies, analyses thermiques et mesures de transport électrique et thermique en fonction de la température.
Axe 3. Mise en forme et intégration dans des démonstrateurs. Les composés retenus seront intégrés sous une forme compatible avec un usage réel : couches fonctionnelles, interfaces actives ou coupons représentatifs de smart insulation.
Axe 4. Modélisation multiphysique et validation système. Les propriétés mesurées seront introduites dans des modèles analytiques et numériques afin d’évaluer l’effet du matériau sur la redistribution du courant, l’échauffement local, la tension de bobine et la protection globale en régime de quench.

Profil recherché :
Le ou la candidate devra disposer d’une solide formation en science des matériaux, physique de la matière condensée, génie électrique, génie des procédés ou domaine voisin. Un goût prononcé pour le travail expérimental et interdisciplinaire sera particulièrement apprécié. une expérience en synthèse de matériaux inorganiques ou en caractérisation physicochimique ; une familiarité avec les mesures électriques et thermiques en fonction de la température ; un intérêt pour la modélisation multiphysique, la supraconductivité appliquée ou les matériaux fonctionnels ; de bonnes capacités de rédaction scientifique, d’autonomie, de rigueur et de travail en équipe.

Candidater