An aerial view of wind turbines and solar panels connected by glowing digital lines, symbolizing a smart energy grid across a green and dry landscape.

Simple draw methodology for this subject Développement d’une méthodologie de conception robuste pour la flexibilité des systèmes énergétiques sous incertitude : nouvelles stratégies d’apprentissage statistique pour l’optimisation Mots clés : Conception robuste, Apprentissage par renforcement, Optimisation stochastique, Efficacité énergétique. Contexte Dans le contexte de la transition énergétique, la réduction des émissions de CO₂ repose principalement sur deux leviers : la substitution des énergies fossiles par des alternatives moins carbonées et l'amélioration de l’efficacité énergétique. Cela nécessite la conception de systèmes intégrés où les interactions entre ressources et flux énergétiques sont optimisées pour des performances élevées. L’inclusion d’énergies renouvelables constitue une avancée cruciale dans cette démarche, bien que leur variabilité naturelle engendre des incertitudes quant à leurs coûts et à leur disponibilité. Le changement climatique, par ailleurs, tend à exacerber ces incertitudes, tant en modifiant les conditions environnementales de manière imprévisible qu'en affectant directement la stabilité des ressources et des systèmes énergétiques, particulièrement celles d’origine renouvelable. En réponse à ces défis, il devient impératif de concevoir des systèmes énergétiques plus résilients, capables de supporter la variabilité des conditions opératoires soumises aux différentes sources d’incertitude. Pour le cas des réseaux d’échangeur de chaleur (HEN), See more