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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 Sara Séguin. 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.
Daadaa, M., Séguin, S., Anjos, M. F., & Demeester, K. (2023). Quantifying the impact of scenario tree generation and reduction methods on the solution of the short-term hydroscheduling problem. Energy Systems, 30 pages. 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., Séguin, S., Anjos, M. F., & Demeester, K. (2022). Quantifying the impact of scenario tree generation methods on the solution of the short-term hydroscheduling problem. (Rapport technique n° G-2022-47). Lien externe
Daadaa, M., Séguin, 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
Daadaa, M., Séguin, S., Anjos, M. F., & Demeester, K. (2019). A linear mixed-integer formulation of the short-term hydropower problem. (Rapport technique n° G-2019-63). Lien externe
Edom, É., Anjos, M. F., D'Ambrosio, C., van Ackooij, W., Côté, P., & Séguin, S. (2020). On the impact of the power production function approximation on hydropower maintenance scheduling. (Rapport technique n° G-2020-22). Lien externe
Séguin, S., Audet, C., & Côté, P. (2017). Scenario-tree modeling for stochastic short-term hydropower operations planning. Journal of Water Resources Planning and Management, 143(12), 12 pages. Lien externe
Séguin, S., Fleten, S.-E., Côté, P., Pichler, A., & Audet, C. (2017). Stochastic short-term hydropower planning with inflow scenario trees. European Journal of Operational Research, 259(3), 1156-1168. Lien externe
Séguin, S. (2016). Optimisation stochastique de la répartition spatio-temporelle d'un volume d'eau aux groupes turbo-alternateurs d'un système de production hydroélectrique [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal]. Disponible
Séguin, S., Côté, P., & Audet, C. (2016). Self-Scheduling Short-Term Unit Commitment and Loading Problem. IEEE Transactions on Power Systems, 31(1), 133-142. Lien externe
