Acquérir les connaissances sur les 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.

Cours en tutorat. Leçons magistrales et travaux pratiques.