Ce cours vise à familiariser l'étudiant(e) aux réseaux électriques intelligents (REI) dans un contexte de gestion intelligente de la distribution de l’énergie électrique.
Au terme de ce cours, l’étudiant(e) sera en mesure d’expliquer les enjeux du secteur électrique dans un contexte d’ouverture à la concurrence et d’évolution des méthodes de distribution de l’énergie; de prendre en considération les contraintes techniques, économiques et environnementales; de discerner la catégorie de consommateurs et de producteurs impliqués dans la distribution; d’expliquer la distribution des ressources et leur exploitation intelligente dans un contexte de stabilité du réseau en y intégrant notamment des sources à énergie renouvelable, des éléments de stockage et des charges utilisées comme les véhicules électriques.
Le contenu du cours traite les sujets suivants : L’architecture, les fonctions et les ressources distribuées à travers les REI; Le calcul de l’empreinte carbone d’un réseau de distribution; Le Contrôle et l’optimisation de la charge/décharge des véhicules électriques connectés au réseau; Le traitement des données massives et modèles de prédiction appliqués aux REI; Les programmes de la gestion de la demande en énergie électrique. Les techniques pour assurer la sécurité de l’information à travers les REI.
L’objectif principal est de former les étudiant(e)s aux réseaux électriques intelligents tout en les sensibilisant aux nouvelles approches de distribution de l’énergie électrique dans un contexte de l’ouverture à la concurrence du secteur électrique. Ces méthodes modernes sont basées sur l’intelligence artificielle qui permet d’optimiser l’exploitation des ressources électriques tout en respectant les enjeux économiques, techniques, environnementaux et les différents profils de consommation et de production distribuées. La sécurité des transactions énergétiques est également traitée dans ce cours.
Les enjeux économiques concernent les fluctuations du prix de l’énergie, le CAPEX et le OPEX. Les contraintes techniques s’expriment en priorité par la stabilité du réseau de distribution tout en considérant les fluctuations stochastiques des sources à énergies renouvelables et des charges modernes comme les véhicules électriques.
Cet objectif est atteint en formant les étudiant(e)s à des méthodes numériques de traitement des données massives, à des algorithmes de prédiction et à l’apprentissage machine pour concevoir une distribution électrique stable, éco-responsable et économe. On montre dans ce cours l’effet des programmes de motivation offerts aux consommateurs et des programmes de gestion de la demande sur la qualité de la distribution.