Méthodes d'optimisation et d'apprentissage pour la gestion, l'opération et la planification des réseaux électriques modernes. Optimisation convexe: écoulement de puissance optimal et relaxations convexes. Optimisation en nombres entiers: planification de la production (unit commitment), reconfiguration du réseau et planification de l'expansion du réseau de transport. Optimisation stochastique et robuste: écoulement de la puissance et planification de la production en présence d'énergie renouvelable. Apprentissage supervisé. Régression linéaire: identification de la topologie du réseau et estimation de l'état du réseau. Classification: reconfiguration automatique du réseau. Réseaux neuronaux: identification des défauts des lignes et des fautes dans le réseau électrique. Apprentissage non supervisé. Méthode de groupement: identification des profils de consommation. Apprentissage par renforcement: gestion de la demande avec charge thermostatique, opération d'unité de stockage.
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- Enseignant (éditeur) : Manon Dubuc
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