Développement d’algorithmes de moindres carrés non-linéaires sous con-traintes appliquées pour la prévision de la demande en électricité

La prévision de la demande d’électricité à court terme est un des enjeux majeurs de l’exercice des activités d’Hydro-Québec. Cette tâche requiert de calibrer les paramètres de modèles de prévision complexes par rapport à un grand nombre de données. Or, un des systèmes de calibration utilisé quotidiennement éprouve des difficultés d’adaptation face à la nouvelle conjoncture climatique et sociétale. Un des axes de recherche pour faire face à ces enjeux porte sur la modernisation de l’algorithme d’optimisation intervenant dans le processus de calibration. Le but de ce projet est alors d’implémenter deux méthodes d’op-timisation modernes et adaptées aux nouveaux besoins d’Hydro-Québec, afin d’améliorer les performances de l’outil de pré-vision à court terme actuellement en place.

Faculty Supervisor:

Fabian Bastin

Student:

Partner:

Hydro-Quebec

Discipline:

Engineering

Sector:

Technology; Green/Alternative Energy; Energy and Utilities

University:

Université de Montréal

Program: