Méthodes d’optimisation et d’apprentissage pour les réseaux électriques

Objectif

Acquérir les connaissances sur les méthodes d'optimisation et d'apprentissage pour la gestion, l'opération et la planification des réseaux électriques modernes.

Contenu

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.

Formules pédagogiques

Cours en tutorat. Leçons magistrales et travaux pratiques.

Horaire

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