Cet article propose un modèle robuste d’investissement et de dispatching du système électrique incluant des contraintes thermiques et de stockage dans le cas d’une demande résiduelle auto-corrélée. Nous nous appuyons sur une approche originale de l’optimisation robuste s’appuyant sur la modélisation des trajectoires que peut prendre le paramètre incertain (ici la demande résiduelle). A l’aide de l’analyse par composantes principales, nous approximations par régression polynomiale paramétrique les statistiques d’ordre conditionnelles pour la distribution des variations de chaque composante de la demande résiduelle. Cette méthode flexible nous permet de construire un ensemble de trajectoires extrêmes, correspondant aux trajectoires où la demande résiduelle prend respectivement ses valeurs les plus élevées, les plus faibles et les plus variables. Enfin, intégrons cette méthode dans la formulation d’une modèle d’optimisation robuste dynamique que nous appliquons à la région Auvergne Rhône Alpes.