Informations générales
Événement : 90e Congrès de l'Acfas
Type : Colloque
Section : Section 200 - Sciences naturelles, mathématiques et génie
Description :Le recours aux énergies renouvelables a connu un engouement spectaculaire durant les dernières années. En dépit de la pandémie de COVID-19, plus de 260 GW de capacités supplémentaires ont été mis en place dans le monde en 2020. Cela représente 80 % de toutes les capacités installées à l’échelle globale. Le solaire domine à hauteur de 48 %, suivi par l’éolien avec 43 %. Au cours de la décennie 2010-2019, les investissements consentis dans les énergies renouvelables ont atteint 2 600 milliards $ US. Cette tendance a été marquée aussi par la poursuite de la baisse des coûts de l’énergie issue de sources renouvelables. Ainsi, de 2019 à 2020, le coût actualisé moyen de l’énergie (LCOE) a baissé de 7 % pour le solaire photovoltaïque et de 13 % pour l’éolien terrestre, faisant de ces deux technologies les moins chères et les plus compétitives par rapport aux autres sources conventionnelles (le charbon et le gaz). Malgré ce succès, plusieurs défis restent à surmonter pour améliorer le déploiement des énergies renouvelables et accélérer leur intégration dans les systèmes énergétiques et électriques existants. Ces défis sont en lien avec : i) les ressources et le renforcement des capacités; ii) les financements; iii) l’innovation en matière de produits et de services; et iv) les politiques et les réglementations. La problématique de la prédiction de la ressource et de l’énergie produite dans les complexes énergétiques est un défi qui mérite le recours à des approches novatrices pour y faire face. En effet, l’imprévisibilité et la variabilité des conditions météorologiques peuvent modifier le flux d’énergie dans toute la chaîne d’approvisionnement : production, transport et distribution. Cela est dû à la difficulté de prédire, à la fois, sur différents horizons du temps, la ressource renouvelable et également la quantité d’énergie produite après la conversion de la ressource. Pour faire face à ce défi, le recours aux approches basées sur l’intelligence artificielle est à la fois justifié, en plus d’être d’actualité. Les performances des algorithmes de l’apprentissage automatique issus de l’intelligence artificielle sont encourageantes et prometteuses pour la prédiction de la ressource et du productible dans les énergies renouvelables. Ce colloque permet de mettre la lumière sur la place de l’intelligence artificielle dans le domaine des énergies renouvelables (le solaire en particulier) à travers la présentation et la discussion de plusieurs travaux de recherche. Le colloque sera aussi un espace d’échange entre les chercheurs et les experts du milieu industriel.
Remerciements :Nous remercions l'ACFAS, l'université de Montréal, Polytechnique Montréal et HEC Montréal et les organisateurs de la 90e édition du congrès de l'ACFAS de nous avoir offert l'occasion d'organiser ce colloque. Nous remercions également tous les intervenants dans ce colloque pour leur participation.
Date :Format : Sur place et en ligne
Responsables :- Loubna Benabbou (UQAR - Université du Québec à Rimouski)
- Zouheir Malki (Ivado)
- Hanane Dagdougui (Polytechnique Montréal)
- Abdelaziz Berrado (EMI, Université Mohammed V)
Programme
L’intelligence artificielle pour la prédiction de la ressource et du productible renouvelable
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Communication orale
Ouverture du colloque: Lintelligence artificielle pour faire face aux changements climatiquesYoshua Bengio (UdeM - Université de Montréal)
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Communication orale
MASEN : Une approche intégrée pour l’atteinte des objectifs nationaux de développement durableHicham Bouzekri (MASEN)
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Communication orale
Prediction spatio-temporelle de l’albédo à large échelle: apprentissage profond et images satelliteDan Assouline (UdeM - Université de Montréal)
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Communication orale
La prévision par intelligence artificielle comme moyen de gestion de la volatilité de la ressource renouvelable solaireSaad Benbrahim (École Mohammadia d’Ingénieurs, Université Mohammed V à Rabat.)
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Communication orale
MAgNet: Solver neuronal d'EDP agnostique au maillageOussama Boussif (UdeM - Université de Montréal)
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Communication orale
Conception d'un système d'aide à la décision pour la prévision du rayonnement solaireGhait Boukachab (UQAR - Université du Québec à Rimouski)
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Communication orale
La prévision du productible renouvelable par apprentissage automatique combiné aux modèles de prévision numérique du temps (PNT)Samira Abousaid (Ecole Mohamedia des ingénieurs)
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Communication orale
Étude comparative des différents modèles d’apprentissage profond pour la prédiction d’un jour à l’avance du productible photovoltaïqueSaad Benslimane (Polytechnique Montréal)
Dîner
Apport de l’IA pour l’excellence opérationnelle dans les centrales de sources renouvelables
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Communication orale
Apprentissage par renforcement profond de l'utilité multi-attributs pour la planification des ressourcesAdel Guitouni (University of Victoria)
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Communication orale
Le stockage : Une opportunité pour accélérer le déploiement des énergies renouvelablesKhalid RADOUANE
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Communication orale
Comment utiliser l’Intelligence artificielle pour prévoir la demande dans un contexte de transition énergétique?Arnaud Zinflou (Centre de recherche d'Hydro-Québec (CRHQ))
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Communication orale
Apprentissage automatique bayésien et algorithmes de régularisationSalah El Adlouni (Université de Moncton)
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Communication orale
La tarification dynamique de l’électricité verte dans les marchés électriques comme levier pour la promotion des énergies renouvelablesSouhaila Chiguer (École Mohammadia d’Ingénieurs, Université Mohammed V à Rabat)
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Communication orale
L’intelligence artificielle pour la prédiction de la demande d’électricitéAyoub Atanane (UQAR - Université du Québec à Rimouski)
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Communication orale
L’amélioration de la performance opérationnelle des installations de production des énergies renouvelables prenant en considération les KPIs techno-économiques et environnemenMeryam Chafiq (Ecole Mohammadia d'ingénieurs)