4 présentations

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  15h30 - 15h55

  Short-Term Hedging for an Electricity Retailer

  • Frederic Godin, prés., HEC Montreal
  • Debbie J. Dupuis, GERAD & HEC Montréal
  • Geneviève Gauthier, HEC Montreal

  A dynamic global hedging procedure making use of futures contracts is developed for retailers of the Nord Pool electricity market. Statistical models are developed for the electricity load, the day-ahead spot price and futures prices. Backtests show that the proposed procedure provides considerable risk reduction when compared to hedging benchmarks.

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  15h55 - 16h20

  The Impact of Complexity in Stochastic Dynamic Programming Model for Hydropower Optimization

  • Quentin Desreumaux, prés., Université de Sherbrooke
  • Pascal Côté, Rio Tinto
  • Leconte Robert, Université de Sherbrooke

  In the field of reservoirs management, a very popular way to solve the optimisation problem is to use stochastic dynamic programming with a lag-one model to represent the inflows. We show in a case study on Kemano system, managed by Rio Tinto Alcan and located in B.C., how increasing modelisation complexity of inflows and constraints can lead to dramatic performance gains.

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  16h20 - 16h45

  Two Approaches to Aggregate Smart Grid’s Energy Systems’ Production Plan

  • Thomas Prelle, prés., Électricité de France
  • Christelle Guéret, Université d’Angers
  • Pierre-Etienne Delon, Électricité de France
  • Kengy Barty, Électricité de France

  In this paper, we propose a mathematical programming formulation and a Markov chain Monte Carlo approach in order to compute the production plan of a smart grid by aggregating its energy systems’ production plans and considering the physical constraints of the grid.

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  16h45 - 17h10

  Analyse du comportement de méthodes d'optimisation pour le calage efficace de modèles hydrologiques coûteux en temps de calcul

  • Pierre-Luc Huot, prés., École de technologie supérieure
  • Annie Poulin, École de technologie supérieure
  • Stéphane Alarie, Institut de recherche d'Hydro-Québec

  La recherche porte sur l'analyse du comportement de trois algorithmes d'optimisation (SCE-UA, DDS et MADS) lorsqu'employés pour le calage d'HYDROTEL, un modèle hydrologique distribué et à base physique coûteux en temps de calcul. L'étude présentera également la configuration adéquate de MADS quant au calage d'HYDROTEL et l'impact du type de modèle hydrologique sur le comportement des méthodes d'optimisation sélectionnées. Les résultats et conclusions de l'étude seront présentés.