Hanane Dagdougui
B.Sc., M.Sc., Ph.D. (Mines ParisTech)
Professeure titulaire
Département de mathématiques et de génie industriel
Département de mathématiques et de génie industriel
Tél. : (514) 340-4711 poste 4773
Téléc. : (514) 340-4086
Local : A-520.9
Intérêts de recherche et affiliations
Intérêts de recherche
- Modélisation, optimisation et contrôle des mini-réseaux électriques intelligents
- Contrôle centralisé et distribué appliqués aux réseaux intelligents
- Commande prédictive pour les bâtiments intelligents
- Méthodes de prédiction des énergies renouvelables et de la consommation dans les bâtiments
- Algorithmes de gestion de l’énergie et la réponse à la demande dans les bâtiments
- Stratégies intelligentes de recharge des véhicules électriques dans le réseaux
Affiliation(s)
Type(s) d'expertises (sujets CRSNG)
- 2516 Conversion et distribution de l'énergie
- 2956 Optimisation et théories de commande optimale
- 2960 Modélisation mathématique
- 2501 Réseaux électriques
Publications
En vedette
Article de revue
Article de revue
Rezaei, E., Dagdougui, H., & Ojand, K. (2023). Hierarchical Distributed Energy Management Framework for Multiple Greenhouses Considering Demand Response. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 14(1), 453-464.
Kiani, S., Sheshyekani, K., & Dagdougui, H. (2023). ADMM-Based Hierarchical Single-Loop Framework for EV Charging Scheduling Considering Power Flow Constraints. IEEE Transactions on Transportation Electrification, 12 pages.
Enseignement
- MTH1007: Algébre linéaire pour ingénieurs
- ENE6301: Optimisation des microréseux électriques intelligents
- ENE8301: Modélisation techno-économique des systèmes énergétiques
Encadrement à Polytechnique
EN COURS
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Doctorat (8)
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Fathi, Elmira.
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Anihannou, Prosper.
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Zhou, Tong.
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Zhao, Jiaqi .
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Aganze-kulimushi, Destin.
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Shah Kamrani, Arian.
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Ibrahim, Eslam .
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Besner, Alexandre.
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Maîtrise recherche (4)
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Sepho, Lorely.
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Charara, Mohamed.
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Cimadure, Ronan.
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Gamkrelidze, Giorgi .
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TERMINÉ
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Thèse de doctorat (5)
- Shah Kamrani, A. (2025). Smart Charging Management of Electric Vehicles Through Optimization and Learning-Based Coordination [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Taboga, V. (2024). On Intelligent and Adaptive Control of Thermal Loads in Buildings under Demand Response Programs [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Aziz, M. (2023). Decentralized Game Theoretical Investigation for the Residential Microgrid Power Network Problem [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Kiani, S. (2023). Aggregation of Electric Vehicles and Thermostatically Controlled Loads for Providing Ancillary Services to the Smart Grid [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Rezaei, E. (2021). Distributed Energy Management in a Network of Prosumers with Thermal Loads Participating in Demand Response Programs [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Shah Kamrani, A. (2025). Smart Charging Management of Electric Vehicles Through Optimization and Learning-Based Coordination [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
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Mémoire de maîtrise (9)
- Umetzu Caballero, S. A. (2025). Participation des clients à la gestion optimisée des charges électriques : modélisation, simulation et analyse dans un cadre résidentiel [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Benslimane, S. (2023). L'apprentissage profond au service de la prédiction du productible solaire [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ghorbani, E. (2023). Robust Predictive Control Model Utilizing Recursive State Estimation for Controlling Indoor Microclimates of Clustered Greenhouses [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Bagheri, F. (2022). Two-Stage Stochastic Optimization for Peak Load Reduction in Smart District Microgrid [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Morgene, S. (2022). Stratégie de gestion des charges hétérogènes dans un réseau d'agrégateurs ayant une structure hiérarchique à trois niveaux [Mémoire de maîtrise, 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 [Mémoire de maîtrise, 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 [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Bellahsen, A. (2020). L'intelligence artificielle au service de l'optimisation de l'énergie électrique dans un réseau intelligent [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ojand, K. (2020). A Double Deep Q-network Approach for Online Cyber-attack Detection in Power System Dynamic State Estimation [Mémoire de maîtrise, 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 [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
Revue de presse concernant Hanane Dagdougui
16 mars 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.
