4 Presentations

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  03:45 PM - 04:10 PM

  Ré-optimisation robuste du réseau de distribution d'Hydro-Québec

  • Rachid Hassani, presenter, Hydro-Quebec/GERAD
  • Mouad Morabit, IREQ
  • Abderrahman Bani, IREQ, Hydro-Québec
  • Amira Dems, Institut de recherche d’Hydro-Québec

  Le réseau de distribution d'Hydro-Québec dessert un grand ensemble de points de demande grâce à un ensemble de points de service répartis dans la province. Divers types de demandes (maintenance, pannes, etc.) sollicitent le personnel des métiers des lignes (monteurs/jointures et ligne, etc.). À l’avenir, cette demande ne cessera d’augmenter avec les nouveaux projets prévus pour les années futures. La Direction de distribution vise à améliorer l’état actuel de son réseau, le préparer pour l’avenir et répondre aux besoins modernes. Un outil d'aide à la décision est développé dans ce but. L'outil en question propose une politique de croissance au niveau des effectifs des métiers des lignes, un plan d'améliorations des bâtiments, et une révision dynamique du découpage (affectation municipalité/point de service). De plus, l'outil est utilisé pour identifier les endroits pertinents pour de nouvelles constructions. Il se base sur la résolution d'un MIP avec une formulation complète qui permet de gérer tous ces éléments à la fois, en utilisant l'optimisation multi-objectif hiérarchique.

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  04:10 PM - 04:35 PM

  Programmation dynamique pour la gestion des groupes électrogènes et des systèmes de stockage d’énergie en temps réel dans les réseaux autonomes.

  • Rachid Hassani, presenter, Hydro-Quebec/GERAD
  • Mathieu Lambert, Hydro-Quebec
  • Éric Ouellet, Hydro-Quebec

  Dans cette présentation, nous introduisons une nouvelle méthode heuristique pour la planification en temps réel des micro-réseaux alimentés par des groupes électrogènes et des systèmes de stockage d'énergie par batteries. Cette méthode vise à optimiser les coûts de carburant tout en assurant une utilisation efficace des batteries, évitant les comportements indésirables tels que les charges et décharges intermittentes. En outre, elle permet de contrôler le cyclage des batteries grâce à des informations provenant de couches d'optimisation supérieures. En utilisant la programmation dynamique, nous identifions les périodes optimales pour charger les batteries et appliquons une deuxième heuristique pour déterminer la meilleure politique de chargement durant chacune de ces périodes.

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  04:35 PM - 05:00 PM

  Short-term Demand Forecasting on the Quebec Power Grid Using AI

  • Arnaud Zinflou, presenter, Hydro-Quebec
  • Mouhamadou Makhtar Dione, Hydro-Quebec
  • Alexia Marchand, Hydro-Quebec

  Load forecasting is an essential activity for a company like Hydro-Québec. It can be used to assist in efficient energy generation scheduling, real-time energy dispatching, or grid infrastructure maintenance. Any significant load forecasting error can result in reliability issues, loss of opportunity, or additional costs to the business. In recent years, with the wide deployment of smart meters, applying advanced machine learning methods for power grids has become applicable. On the other hand, with the wide deployment of different kinds of electrical appliances and renewable energy generation and the changes induced by the energy transition, more and more challenges have also been introduced in power grids. This presentation will show how utilities across the world can leverage machine learning approaches to tackle these challenges and fully automated the short-term load forecasting on the power grid.

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  05:00 PM - 05:25 PM

  Efficient decomposition methods for Large Scale, Multi-Period Log Truck Routing and Scheduling:Application to Canadian Forestry

  • Abdelhakim Abdellaoui, presenter, Polytechnique Montréal
  • El Hallaoui Issmail, GERAD & Polymtl
  • Loubna Benabbou, UQAR
  • François Aubé, CanmetÉnergie
  • Mouloud Amazouz, Natural Resources Canada (NRCan)

  This work addresses the complex multi-period log-truck routing and scheduling problem encountered in the forest industry. We propose an improved mathematical formulation and decomposition approaches to efficiently solve large-scale instances of this problem. Given that timber harvesting operations in Canada extend far from processing facilities, efficient transportation is essential for economic viability and environmental sustainability.

  Our research analyzes business rules within the forestry sector to develop a generalized framework for routing network design. We then formulate a comprehensive MILP, incorporating spatial and temporal constraints such as time windows, truck capacities, mill and harvest site accessibility, multi-period replenishment, and other resource constraints. To tackle the problem’s combinatorial complexity, we apply a preprocessing strategy to reduce the search space. We further develop primal decomposition methods, introducing a new Price-and-Branch approach and an adapted Relax-and-Fix strategy. Our computational experiments, conducted using historical data from a Canadian forest company, demonstrate the effectiveness of our approach, achieving near-optimal solutions (within a 2% gap of the lower bound) in less than 10 minutes for the weekly routing and scheduling problem. This research contributes to ongoing efforts to enhance operational efficiency, reduce environmental impact, and maintain the competitiveness of Canada’s forestry sector.