Portrait de Hanane Dagdougui

Hanane Dagdougui

Membre académique associé
Professeure titulaire, Polytechnique Montréal, Département de mathématiques et de génie industriel
Sujets de recherche
Apprentissage profond
Optimisation
Systèmes distribués

Biographie

Hanane Dagdougui est professeure titulaire à Polytechnique Montréal et membre académique associée à Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle. Elle a obtenu le doctorat en ingénierie des systèmes de la Faculté d'ingénierie de Gênes et des Mines Paris-Tech en France, dans le cadre d'un programme international conjoint en 2011. Avant de rejoindre Polytechnique Montréal en 2017, elle a été assistante de recherche au département d'informatique, de bio-ingénierie, de robotique et d'ingénierie des systèmes de l'Université de Gênes en 2013. De 2013 à 2016, elle a été chercheuse institutionnelle au département de génie électrique de l'ÉTS Montréal.

Ses recherches portent sur la théorie de l'optimisation distribuée et les applications de l'optimisation mathématique. Elle s'intéresse particulièrement aux applications de l'optimisation mathématique et des techniques d'apprentissage automatique aux problèmes des réseaux intelligents, des micro-réseaux et des bâtiments intelligents. Ses recherches portent également sur la modélisation technico-économique et la planification des systèmes basés sur les énergies renouvelables, la réponse à la demande et le transport électrique.

Étudiants actuels

Maîtrise recherche - Polytechnique
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - Polytechnique
Maîtrise recherche - Polytechnique
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - Polytechnique

Publications

Mixed-integer Second-Order Cone Programming for Multi-period Scheduling of Flexible AC Transmission System Devices
Mohamad Charara
Martin De Montigny
Nivine Abou Daher
A Comparative Analysis of AI Models for Short-Term Solar Irradiance Forecasting
Saad Benbrahim
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Enhancing Hybrid Model for Photovoltaic Power Prediction: A Case Study of Morocco
Samira Abousaid
Abdelaziz Berrado
Ensemble machine learning to accelerate industrial decarbonization: Prediction of Hansen solubility parameters for streamlined chemical solvent selection
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Ahmed Ragab
Mostafa Amer
Olumoye Ajao
Marzouk Benali
Daria C. Boffito
Mouloud Amazouz
A Distributed ADMM-based Deep Learning Approach for Thermal Control in Multi-Zone Buildings
The surge in electricity use, coupled with the dependency on intermittent renewable energy sources, poses significant hurdles to effectively… (voir plus) managing power grids, particularly during times of peak demand. Demand Response programs and energy conservation measures are essential to operate energy grids while ensuring a responsible use of our resources This research combines distributed optimization using ADMM with Deep Learning models to plan indoor temperature setpoints effectively. A two-layer hierarchical structure is used, with a central building coordinator at the upper layer and local controllers at the thermal zone layer. The coordinator must limit the building's maximum power by translating the building's total power to local power targets for each zone. Local controllers can modify the temperature setpoints to meet the local power targets. The resulting control algorithm, called Distributed Planning Networks, is designed to be both adaptable and scalable to many types of buildings, tackling two of the main challenges in the development of such systems. The proposed approach is tested on an 18-zone building modeled in EnergyPlus. The algorithm successfully manages Demand Response peak events.
A Distributed ADMM-Based Deep Learning Approach for Thermal Control in Multi-Zone Buildings Under Demand Response Events.
Ensemble machine learning to accelerate industrial decarbonization: Prediction of Hansen solubility parameters for streamlined chemical solvent selection
Eslam G. Al-Sakkari
Ahmed Ragab
Mostafa Amer
Olumoye Ajao
Marzouk Benali
Daria Camilla Boffito
Mouloud Amazouz
Ensemble machine learning to accelerate industrial decarbonization: Prediction of Hansen solubility parameters for streamlined chemical solvent selection
Eslam G. Al-Sakkari
Ahmed Ragab
Mostafa Amer
Olumoye Ajao
Marzouk Benali
Daria Camilla Boffito
Mouloud Amazouz
The Bifurcation Method: White-Box Observation Perturbation Attacks on Reinforcement Learning Agents on a Cyber Physical System
KIERNAN BRODA-MILIAN
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Neural differential equations for temperature control in buildings under demand response programs
Neural differential equations for temperature control in buildings under demand response programs
Learn-To-Design: Reinforcement Learning-Assisted Chemical Process Optimization
Eslam G. Al-Sakkari
Ahmed Ragab
Mohamed Ali
Daria C. Boffito
Mouloud Amazouz