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Antoine Lesage-LandryDépartement de génie électrique
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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur Antoine Lesage-Landry. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Lupien, J.-L., & Lesage-Landry, A. (2025). Ex post conditions for the exactness of optimal power flow conic relaxations. Electric Power Systems Research, 238, 111130 (4 pages). Lien externe
Ricaux, V., Legrain, A., & Lesage-Landry, A. (2024). On the clique decomposition impact to the optimal power flow semidefinite relaxation solve time. (Rapport technique n° G-2024-77). Lien externe
Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (juillet 2024). A Rapid Method for Impact Analysis of Grid-edge Technologies on Power Distribution Networks [Communication écrite]. IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Seattle, WA, USA. Lien externe
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2024). A scalable architecture for future regenerative satellite payloads. (Rapport technique n° G-2024-40). Lien externe
Pallage, J., & Lesage-Landry, A. (2024). (Trustworthy) AI for Québec's virtual power plant. (Rapport technique n° G-2024-23). Lien externe
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2024). A Scalable Architecture for Future Regenerative Satellite Payloads. IEEE Wireless Communications Letters, 1-1. Lien externe
Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (2024). A Rapid Method for Impact Analysis of Grid-Edge Technologies on Power Distribution Networks. IEEE Transactions on Power Systems, 39(1), 1530-1542. Lien externe
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2024). Correction to: Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 1 page. Lien externe
Ben Yahia, O., Garroussi, Z., Bélanger, O., Sanso, B., Frigon, J.-F., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (2024). Evolution of High-Throughput Satellite Systems: A Vision of Programmable Regenerative Payload. IEEE Communications Surveys & Tutorials, 3450292 (34 pages). Lien externe
Li, F., Campeau, É., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (2024). Inferring electric vehicle charging patterns from smart meter data for impact studies. (Rapport technique n° G-2024-02). Lien externe
Li, F., Campeau, É., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (2024). Inferring electric vehicle charging patterns from smart meter data for impact studies. Electric Power Systems Research, 235, 110789 (6 pages). Lien externe
Maisonneuve, P., & Lesage-Landry, A. (2024). Learning-accelerated mixed-integer quadratic programming for unit commitment. (Rapport technique n° G-2024-08). Lien externe
Molénat, M., Mahseredjian, J., Rashidirad, N., & Lesage-Landry, A. (2024). On the frequency variation in load-flow calculations for islanded AC microgrid. (Rapport technique n° G-2024-26). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Pallage, J. (2024). Online dynamic submodular optimization. Automatica, 167, 111758 (9 pages). Lien externe
Lupien, J.-L., Shames, I., & Lesage-Landry, A. (2024). Online Interior-Point Methods for Time-Varying Equality-Constrained Optimization. IEEE Transactions on Automatic Control, 8 pages. Lien externe
Merrigan, H., Yu-Hsin, W., Shigematsu, K., Yamamoto, M., Imaoka, J., & Lesage-Landry, A. (novembre 2024). Optimising Electric Vehicle Wireless Charging Systems Using Neural Networks to Enable Free-Position Parking [Communication écrite]. 13th International Conference on Renewable Energy Research and Applications (ICRERA 2024), Nagasaki, Japan. Lien externe
Bélanger, O., Ben Yahia, O., Martel, S., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (mars 2024). Quality of Service-Constrained Online Routing in High Throughput Satellites [Communication écrite]. 2024 IEEE Aerospace Conference, Big Sky, MT, USA (9 pages). Lien externe
Daoust, O., Nayir, H., Azam, I., Lesage-Landry, A., & Karabulut Kurt, G. (juin 2024). Tensor-Based Space Debris Detection for Satellite Mega-constellations [Communication écrite]. 2024 IEEE International Conference on Communications Workshops (ICC Workshops 2024), Denver, CO, USA. Lien externe
Lesage-Landry, A., Pellerin, F., Callaway, D. S., & Taylor, J. A. (2023). Optimally scheduling public safety power shutoffs. Stochastic systems, 19 pages. Disponible
Lesage-Landry, A., & Callaway, D. S. (2023). Approximated multi-agent fitted Q iteration. Systems & Control Letters, 177, 105563 (10 pages). Lien externe
Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (juillet 2023). Mitigating Equipment Overloads due to Electric Vehicle Charging Using Customer Incentives [Communication écrite]. IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM 2023), Orlando, FL, USA (5 pages). Lien externe
Mai, V., Maisonneuve, P., Zhang, T., Nekoei, H., Paull, L., & Lesage-Landry, A. (2023). Multi-agent reinforcement learning for fast-timescale demand response of residential loads. Machine Learning with Applications, 32 pages. Lien externe
Lupien, J.-L., & Lesage-Landry, A. (2023). An Online Newton's Method for Time-Varying Linear Equality Constraints. IEEE Control Systems Letters, 7, 1423-1428. Lien externe
Li, F., Kocar, I., & Lesage-Landry, A. (2022). Rapid method for impact analysis of grid-edge technologies on power distribution networks. (Rapport technique n° 2022-45). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Callaway, D. S. (2022). Batch reinforcement learning for network-safe demand response in unknown electric grids. Electric Power Systems Research, 212, 108375 (7 pages). Lien externe
Mai, V., Zhang, T., & Lesage-Landry, A. (décembre 2021). Multi-agent reinforcement learning for renewable integration in the electric power grid [Communication écrite]. NeurIPS Workshop on Tackling Climate with Machine Learning. Non disponible
Lesage-Landry, A., Taylor, J. A., & Callaway, D. S. (2021). Online convex optimization with binary constraints. IEEE Transactions on Automatic Control, 66(12), 6164-6170. Lien externe
Lesage-Landry, A., Taylor, J. A., & Shames, I. (2021). Second-order online nonconvex optimization. IEEE Transactions on Automatic Control, 66(10), 4866-4872. Lien externe
Lesage-Landry, A., & Callaway, D. S. (2020). Dynamic and distributed online convex optimization for demand response of commercial buildings. IEEE Control Systems Letters, 4(3), 632-637. Lien externe
Lesage-Landry, A., Chen, S., & Taylor, J. A. (2020). Estimating the frequency coupling matrix from network measurements. IEEE Transactions on Control of Network Systems, 7(2), 724-733. Lien externe
Lesage-Landry, A., Wang, H., Shames, I., Mancarella, P., & Taylor, J. (2020). Online convex optimization of multi-energy building-to-grid ancillary services. IEEE Transactions on Control Systems Technology, 28(6), 2416-2431. Lien externe
Lesage-Landry, A., Shames, I., & Taylor, J. A. (2020). Predictive online convex optimization. Automatica, 113, 108771 (9 pages). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (2020). A second-order cone model of transmission planning with alternating and direct current lines. European Journal of Operational Research, 281(1), 174-185. Lien externe
Ouellette, O., Lesage-Landry, A., Scheffel, B., Hoogland, S., García de Arquer, F. P., & Sargent, E. H. (2020). Spatial collection in colloidal quantum dot solar cells. Advanced Functional Materials, 30(1), 1908200 (7 pages). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (2018). The multi-armed bandit with stochastic plays. IEEE Transactions on Automatic Control, 63(7), 2280-2286. Lien externe
Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (2018). Setpoint tracking with partially observed loads. IEEE Transactions on Power Systems, 33(5), 5615-5627. Lien externe
Mohamed, A., Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (octobre 2017). Dispatching thermostatically controlled loads for frequency regulation using adversarial multi-armed bandits [Communication écrite]. IEEE Electrical Power and Energy Conference (EPEC 2017), Saskatoon, Sk (6 pages). Lien externe
Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (janvier 2017). Learning to shift thermostatically controlled loads [Communication écrite]. 5th Hawaii International Conference on System Science (HICSS 2017), Big Island, Hawaii. Lien externe
Henriquez, R., Lesage-Landry, A., Taylor, J. A., Olivares, D., & Negrete-Pincetic, M. (novembre 2017). Managing load contract restrictions with online learning [Communication écrite]. IEEE Global Conference on Signal and Information Processing (GlobalSIP 2017), Montréal, Qc, Canada. Lien externe
Lesage-Landry, A., & Taylor, J. A. (août 2017). Online convex optimization for demand response [Communication écrite]. IREP 2017 Symposium : X Bulk Power Systems Dynamics and Control Symposium (IREP 2017), Espinho, Portugal (8 pages). Non disponible
Loranger, S., Lesage-Landry, A., Soares De Lima Filho, E., Nemova, G., Dantas, N., Morais, P., & Kashyap, R. (février 2013). Spectroscopic and life-time measurements of quantum dot doped glass for optical refrigeration: a feasibility study [Communication écrite]. SPIE OPTO 2013, San Francisco, California (8 pages). Lien externe
