Bourse d’études : Avantages complets selon le règlement de l’université
Diplôme : BS, MS, PhD
Nationalité : Étudiants internationaux
Localisation : USA
Dates limites d’inscription : 15 janvier 2023
Description de la bourse d’études :
Le Dr Qiuhua Huang rejoindra la Colorado School of Mines (CSM) en tant que professeur associé en janvier 2023. Le Dr Huang a obtenu son doctorat à l’Arizona State University en 2016, où il a étudié sous la direction du professeur Vijay Vittal, membre de l’American Academy of Engineering et expert renommé en stabilisation des systèmes électriques. Il travaille actuellement en R&D chez Utilidata, une startup spécialisée dans l’énergie. Auparavant, il a travaillé à plein temps au Pacific Northwest National Laboratory (PNNL) en tant que chef et co-directeur de plusieurs projets financés par le DOE pour un total d’environ 10 millions de dollars. Il est actuellement membre du comité de rédaction de IEEE Transactions on Power Systems, vice-président du groupe de travail IEEE PES Intelligent Data Mining and Analysis et président du groupe thématique Simulation Tools Interface Technology. M. Huang a de nombreuses années d’expérience dans les laboratoires nationaux et l’industrie. Il a établi des relations étroites avec plusieurs laboratoires nationaux, l’industrie (y compris les services publics d’électricité et les entreprises liées à l’énergie) et les universités aux États-Unis, et peut recommander des stages et des emplois.
Pour plus d’informations, veuillez consulter son site Web personnel : http://qiuhuahuang.weebly.com/.
Sujets disponibles :
- modélisation et simulation de systèmes énergétiques centrés sur l’énergie, combinant notamment l’apprentissage automatique, le jumeau numérique, la différenciation automatique et le calcul à haute performance
- co-simulation, exploitation et contrôle du réseau de distribution principal
- exploitation, analyse et contrôle du réseau de distribution pour l’accès à l’énergie distribuée à grande échelle
- Edge computing et intelligence artificielle distribuée dans les systèmes énergétiques
Critères d’éligibilité :
- Intéressé par la recherche, intéressé par l’application des nouvelles technologies dans le domaine de l’électricité et de l’énergie, avec de solides compétences pratiques.
- avoir de préférence une expérience de recherche liée à l’orientation de la recherche du groupe thématique
- avoir une certaine capacité de programmation, une bonne connaissance de la programmation Python, Java ou C++ est préférable, de préférence une bonne connaissance de la simulation de systèmes électriques ou d’autres étudiants en développement de programmes connexes.
- connaissance d’un ou de plusieurs logiciels courants de simulation de systèmes électriques tels que BPA, PSCAD, RTDS, PSS/E, PowerWorld, OpenDSS, GridLAB-D
- Connaissance de l’apprentissage automatique et de certains outils d’apprentissage automatique courants tels que Tensorflow, PyTorch, scikit-learn sera préférable.
Procédure de candidature :
Si vous souhaitez postuler, veuillez envoyer votre CV, vos relevés de notes, votre déclaration personnelle et un essai représentatif (le cas échéant) à [email protected]. Veuillez inclure “PhDApplication + Nom + Ecole de graduation” dans la ligne d’objet.
