NRGIES

Responsables : Corinne Alonso & Guilhem Almuneau

Le LAAS-CNRS est historiquement un acteur majeur sur les domaines scientifiques liés à la production et la gestion de l’énergie en particulier électrique.  L’ensemble de ses départements est activement impliqué dans ces recherches interdisciplinaires en lien avec des équipes nationales et internationales.

L’axe transverse NRGIES a pour mission de rapprocher des compétences de plusieurs disciplines développées au sein des départements du LAAS-CNRS pour résoudre des problématiques énergétiques multi-physiques et pluridisciplinaires avec deux volets principaux axés soit sur la technologie, soit sur un système complet. Ainsi le LAAS a le souhait d’être contributeur et acteur majeur de la transition énergétique à toutes les étapes de la conception au recyclage (réduction de consommation, gestion des pertes, utilisation de matériaux bio-sourcés, ACV, dimensionnement, évaluation de durées de vie…). Il en relève les défis avec des partenariats académiques et socio-économiques, du composant jusqu’aux systèmes complexes comme les micro-réseaux électriques intelligents.

Epitaxie de matériaux pour le photovoltaïque

 

 

L’axe NRGIES du LAAS est impliqué dans plusieurs fédérations et réseaux d’échanges avec la vocation de mettre en connexion la recherche académique et le monde industriel.

                      

Le LAAS est impliqué et acteur dans plusieurs groupements :

 

 

 

 

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Mots-clés :

  • Matériaux et composants pour la production, la récupération et le stockage de l’énergie,
  • Stockage de l’énergie et études de vieillissement,
  • Convertisseurs statiques à composants Grand Gap,
  • Commandes de convertisseurs hybrides,
  • Commandes et supervisions de réseaux hiérarchiques, distribuées, décentralisées
  • Nouveaux micro-réseaux modulaires DC, AC ou hybrides DC/AC
  • Approche modulaire et distribuée des micro-réseaux,
  • Composants actifs et passifs de puissance ,
  • Architecture logicielle à grande échelle pour assurer les communications inter-réseaux,
  • Algorithmique et optimisation combinatoire,
  • Gestion et utilisation des données,
  • Approches dédiés à l’énergie de diagnostic pronostic basés sur les techniques d’IA ,
  • Analyse des vulnérabilités, architectures tolérantes aux intrusions, apprentissage des usages

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