Hanane Dagdougui
B.Sc., M.Sc., Ph.D. (Mines ParisTech)
Full Professor
Department of Mathematical and Industrial Engineering
Department of Mathematical and Industrial Engineering
Research interests and affiliations
Research interests
- Modelling, optimization and control in smart microgrids
- Centralized and distributed optimization for smart grids
- Model predictive control for smart buildings
- Renewable energy resources and load predictions
- Smart charging strategies for electric vehicles in smart grids
- Demand response algorithms applied to buildings
Affiliation(s)
Expertise type(s) (NSERC subjects)
- 2516 Energy conversion and distribution
- 2956 Optimization and optimal control theory
- 2960 Mathematical modelling
- 2501 Power systems
Publications
Recent publications
Journal article
Journal article
Journal article
Journal article
Ibrahim, E., Ragab, A., Benali, M., Ajao, O., Boffito, D. C., & Dagdougui, H. (2026). Accelerated green material and solvent discovery with chemistry- and physics-guided generative AI. Artificial Intelligence Chemistry, 4(1), 100106 (13 pages).
Dini, A., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (2026). A Deep Learning and Inertia-Aware Load Shedding Framework for Mitigating Load-Altering Attacks. IEEE Access, 14, 11834-11846.
Aziz, M., Suprême, H., Dagdougui, H., & Lesage-Landry, A. (2026). Optimal energy trading in residential prosumer clusters via graphon mean field games. Electric Power Systems Research, 263, 113745.
Dini, A., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (2026). Resilient Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Automatic Generation Control Under Adversarial Perturbations. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 17 pages.
See all publications (94)
Teaching
- MTH1007: Algébre linéaire pour ingénieurs
- ENE6301: Optimisation des microréseux électriques intelligents
- ENE8301: Modélisation techno-économique des systèmes énergétiques
Supervision at Polytechnique
IN PROGRESS
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Ph.D. (6)
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Fathi, Elmira.
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Anihannou, Prosper.
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Zhou, Tong.
-
Zhao, Jiaqi .
-
Aganze-kulimushi, Destin.
-
Besner, Alexandre.
-
-
Master (thesis) (1)
-
Gamkrelidze, Giorgi .
-
COMPLETED
-
Ph.D. Thesis (6)
- Ibrahim, E. (2026). Human-Centric, Causal and Physics-Guided AI for Designing and Optimizing Sustainable Industrial Processes and Materials [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Shah Kamrani, A. (2025). Smart Charging Management of Electric Vehicles Through Optimization and Learning-Based Coordination [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Taboga, V. (2024). On Intelligent and Adaptive Control of Thermal Loads in Buildings under Demand Response Programs [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Aziz, M. (2023). Decentralized Game Theoretical Investigation for the Residential Microgrid Power Network Problem [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Kiani, S. (2023). Aggregation of Electric Vehicles and Thermostatically Controlled Loads for Providing Ancillary Services to the Smart Grid [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Rezaei, E. (2021). Distributed Energy Management in a Network of Prosumers with Thermal Loads Participating in Demand Response Programs [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Ibrahim, E. (2026). Human-Centric, Causal and Physics-Guided AI for Designing and Optimizing Sustainable Industrial Processes and Materials [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
-
Master's Thesis (10)
- Cimadure, R. (2026). Optimisation multi-période du déploiement de bornes de recharge de véhicules électriques : une approche basée sur les données [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Umetzu Caballero, S. A. (2025). Participation des clients à la gestion optimisée des charges électriques : modélisation, simulation et analyse dans un cadre résidentiel [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Benslimane, S. (2023). L'apprentissage profond au service de la prédiction du productible solaire [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Ghorbani, E. (2023). Robust Predictive Control Model Utilizing Recursive State Estimation for Controlling Indoor Microclimates of Clustered Greenhouses [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Bagheri, F. (2022). Two-Stage Stochastic Optimization for Peak Load Reduction in Smart District Microgrid [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Morgene, S. (2022). Stratégie de gestion des charges hétérogènes dans un réseau d'agrégateurs ayant une structure hiérarchique à trois niveaux [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Renaud-Blondeau, P. (2021). Analyse de la relation entre l'accessibilité aux bornes de recharge publiques et les perceptions et l'adoption des véhicules électriques : le cas de Montréal [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Zejli, I. (2021). Regroupement par algorithme hiérarchique et k-means des profils d'usage des bornes de recharge publiques de véhicules électrique et analyse des facteurs d'usage liés à leur environnement [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Bellahsen, A. (2020). L'intelligence artificielle au service de l'optimisation de l'énergie électrique dans un réseau intelligent [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Ojand, K. (2020). A Double Deep Q-network Approach for Online Cyber-attack Detection in Power System Dynamic State Estimation [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Cimadure, R. (2026). Optimisation multi-période du déploiement de bornes de recharge de véhicules électriques : une approche basée sur les données [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
Press review about Hanane Dagdougui
March 16, 2026,
The Conversation,
L'intelligence numérique peut aider à réduire les GES… et les aggraver. Voici comment jongler avec ce paradoxe
Cette lettre d’opinion, co-signée par Hanane Dagdougui, professeure au Département de mathématiques et génie industriel, soutient que l’intelligence numérique peut accélérer la transition vers des systèmes énergétiques bas carbone grâce à la modélisation et à l’aide à la décision, tout en soulignant qu’elle génère elle-même des impacts environnementaux et doit être utilisée de façon responsable.
