Valorisation des données et optimisation robuste pour guider la transition énergétique vers des réseaux intelligents à forte composante renouvelable (VORTEX)

Réunissant des experts de renommée mondiale en recherche opérationnelle, ce projet propose une liaison complexe de modèles sur une échelle temporelle croissante (jours, semaines, mois, années) et d’autres outils mathématiques (apprentissage machine, optimisation robuste) pour une gestion raisonnée de la transition vers des réseaux électriques intelligents à forte composante renouvelable. La réponse à la demande devient un élément essentiel du système pour atténuer les déséquilibres entre l’offre et la demande, mais elle est complexe à modéliser puisqu’elle implique les décisions individuelles d’un très grand nombre d’agents. Ce projet participe à la conception d’un modèle d’analyse prospective à long terme ETEM-SG (energy-technology-environment model with smart grids) des systèmes énergétiques régionaux de la Communauté métropolitaine de Montréal incluant les options offertes par les réseaux intelligents, y compris la réponse à la demande.