Prévision de la charge électrique dans un système de contrôle en boucle fermée

La prévision de la charge, ou de la demande électrique, est une activité fondamentale pour les utilités électriques et en particulier pour Hydro-Québec. Dans un contexte opérationnel, elle vise à prévoir sur un horizon de temps relativement court, typiquement 24 ou 48 heures la quantité d’électricité qui sera consommée par un ensemble de clients donnés. Ce problème a été étudié depuis longtemps sous plusieurs angles et une grande variété de solutions pour le résoudre ont été proposées. Lorsqu’un modèle produit des prévisions, celles-ci peuvent ensuite être utilisées afin de prendre différentes décisions opérationnelles : démarrer ou arrêter des générateurs, augmenter ou diminuer les transactions d’énergie sur les marchés voisins, accélérer ou retarder l’entretien planifié d’équipements, charger ou décharger des stocks d’énergie, ou encore recourir à l’effacement d’une charge flexible pendant une période donnée. Ce projet de recherche vise à concevoir un module autonome de prévision de la demande dans un contexte en boucle fermée, c’est-à-dire un agent dont le comportement évolue en fonction des conséquences de la prise de décisions opérationnelles. Le module devra entre autres gérer le cycle de vie des modèles de prévision disponibles et s’adapter à des contextes changeants en continu.

Faculty Supervisor:

Eric Beaudry

Student:

Partner:

Institut de Recherche Hydro-Québec;Hydro-Quebec

Discipline:

Computer science

Sector:

Energy and Utilities; Information and Communication Technology; Artificial Intelligence

University:

Université du Québec à Montréal

Program: