 | Monter d'un niveau |
Côté, P., Demeester, K., Orban, D., & Towhidi, M. (2017). Numerical methods for stochastic dynamic programming with application to hydropower optimization. (Rapport technique n° G-2017-64). Lien externe
Daadaa, M., Séguin, S., Anjos, M. F., & Demeester, K. (2023). Optimizing strategies for short-term hydropower scheduling using a blackbox optimization framework. (Rapport technique n° G-2023-38). Lien externe
Daadaa, M., Seguin, S., Demeester, K., & Anjos, M. F. (2021). An optimization model to maximize energy generation in short-term hydropower unit commitment using efficiency points. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 125, 8 pages. Lien externe
Demeester, K. (2017). Méthodes numériques appliquées à la programmation dynamique stochastique pour la gestion d'un système hydroélectrique [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Martel, J. L., Demeester, K., Brissette, F., Poulin, A., & Arsenault, R. (2017). HMETS-A Simple and Efficient Hydrology Model for Teaching Hydrological Modelling, Flow Forecasting and Climate Change Impacts. International Journal of Engineering Education, 33(4), 1307-1316. Lien externe
