Descriptif
La gestion de systèmes d'énergie est l'un des plus grand défis de notre temps. La demande quotidienne d'énergie ne cesse d'augmenter pour diverses raisons, dont le développement à l'échelle mondiale de l'électrification/décarbonisation des véhicules pour le transport public et privé. De plus, l'utilisation intensive des énergies renouvelables, visant également à limiter les émissions polluantes, peut créer de l'instabilité dans les réseaux et de l'incertitude dans la production d'énergie. Les sources de production et les infrastructures actuelles pour la transmission et la distribution sont susceptibles de devenir bientôt insuffisantes pour faire face à ces changements. Les responsables auront donc besoin d'outils efficaces et performants visant à les aider à optimiser les décisions opérationnelles et stratégiques à prendre à court, moyen et long terme.
Ce cours a pour objectif de fournir aux étudiants les connaissances en optimisation mathématiques nécessaire pour jouer un rôle fondamental dans les processus de prise de décision dans les systèmes d'énergie. L'optimisation mathématiques permet d'énoncer de manière formelle une très grande variété de problèmes d'optimisation sous la forme d'une formulation mathématique. Une fois le problème formalisé, sa soltution optimale peut être trouvé en utilisant correctement les solvers d'optimisation mathématiques ou en développant des algorithmes adaptés au problème précis.
Dans ce cours, nous coderons les formulations et exécuterons les solvers grâce au langage de modélisation AMPL. Chaque cours se concentrera sur un aspect précis d'optimisation et une ou plusieurs applications en énergie. Les applications seront sur : la production, la transmission, la distribution énergétique, les marchés énergétiques, les énergies renouvelables, les réseaux intelligents. Tous ces problèmes sont difficiles à résoudre car ils comportent des aspects techniques, économiques, politiques et éthiques.
Avertissement : ce cours est proposé par le département Informatique. Des connaissances de base en et sont requises
Objectifs pédagogiques
Les étudiants vont apprendre :
- ce qu'est un problème d'optimisation mathématique et comment formaliser un problème d'optimisation comme modèle mathématiques
- une grande variété d'applications dans les systèmes énergétiques : optimisation de production énergétique, transport et distribution énergétique, conception optimal de parcs éoliens, marchés énergétiques, réseaux intelligents, ...
- AMPL, un langage de modélisation
- comment faire face à un problème d'optimisation de difficulté croissante ; par ex. la programmation linéaire, la programmation linéaire mixte en nombres entiers, la programmation non linéaire mixte, les problèmes de biclasse, les problèmes d'optimisation avec incertitudes, les problèmes de l'optimisation multiobjectif
- comment utiliser un solver d'optimisation
- comment développer des algorithmes heuristiques simples
- comment gérer les applications
Diplôme(s) concerné(s)
- Programmes d'échange internationaux
- Non Diplomant
- MScT-Energy Environment : Science Technology & Management
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Parcours de rattachement
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
This is a course offered by the Computer Science Department. A basic knowledge of Unix OS and of shell commands of is requested. The concepts taught relate both to computer science (mainly algorithms) and applied mathematics. The math refresher course is a requirement.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Energy Environment : Science Technology & Management
This is a course offered by the Computer Science Department. A basic knowledge of Unix OS and of shell commands of is requested. The concepts taught relate both to computer science (mainly algorithms) and applied mathematics. The math refresher course is a requirement.
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
This is a course offered by the Computer Science Department. A basic knowledge of Unix OS and of shell commands of is requested. The concepts taught relate both to computer science (mainly algorithms) and applied mathematics. The mathematical background of X students should be enough.
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Non Diplomant
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
L'UE est évaluée par les étudiants.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Energy Environment : Science Technology & Management
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.