Contribution à l'optimisation globale pour le dimensionnement et la gestion d'énergie de véhicules hybrides électriques basée sur une approche combinatoire PDF Download

Author: Alan Chauvin
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L'hybridation des sources de puissance dans le domaine des applications embarquées s'est imposée comme une solution adéquate pour répondre aux législations environnementales et atteindre une meilleure efficacité énergétique. Toutefois, le choix dans le dimensionnement des composants et la stratégie de commande doivent répondre à un cahier des charges, souvent complexe et hétérogène, tout en limitant les coûts du système. La résolution de ce problème d'optimisation incluant de nombreuses variables peut s'avérer complexe à cause des non-linéarités présentes dans le problème formulé. Il faut donc disposer d'outils de résolution efficaces et capables de fournir une solution fiable. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules hybrides basée sur l'optimisation combinatoire, et en particulier sur la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). A partir d'un problème d'optimisation non linéaire, le problème initial est reformulé en une multitude de sous-problèmes linéaires en nombres entiers sur lesquels un algorithme de Branch & Bound parallèle est exécuté. Afin de résoudre des problèmes de grande taille, un second algorithme basé sur le Branch & Cut est développé. Cette méthode est déployée pour l'étude d'un système d'alimentation hybride d'une mini-excavatrice électrique. Le problème d'optimisation, dans lequel des contraintes énergétiques et des contraintes de vieillissement sont implantées, est évalué suivant différents paramètres du cahier des charges. Enfin, cette approche est également appliquée pour l'optimisation de trajectoires d'un système multi-actionneur synchronisés.

Author: Julien Scordia
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Un véhicule hybride est un véhicule qui dispose d'au moins deux sources d'énergie pour son déplacement. Dans le cas du véhicule hybride thermique électrique, une source est non-réversible (réservoir de carburant) l'autre est réversible (batterie). Le problème est d'utiliser de manière optimum par rapport à la consommation de carburant (et donc les émissions de CO2) l'énergie disponible dans la batterie. Cette optimisation est possible en utilisant au mieux les degrés de liberté de la chaîne de traction du véhicule (rapports de boîte par exemple), tout en satisfaisant la demande de puissance du conducteur.

Author: Xavier Huin
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Pour lutter contre le changement climatique, la Commission européenne a fixé un objectif de réduction d'au moins 30 % des émissions de CO2 des véhicules commerciaux d'ici 2030 par rapport à une période de référence de 2019-2020. De plus, l'introduction de zones à faible émission et zéro-émission dans les grandes villes européennes, comme Paris en 2024, est prévue par les autorités locales afin de limiter ou d'interdire l'utilisation des moteurs à combustion interne dans le but d'améliorer la qualité de l'air. L'hybridation de la chaîne cinématique des véhicules et le développement de moteurs thermiques dédiés à ces applications semble donc s'imposer comme une solution adéquate afin de réduire significativement la consommation de carburant et les émissions de polluants. Cependant, le choix du dimensionnement des composants et de la stratégie de commande de ce type de véhicule peut s'avérer complexe pour répondre aux exigences de performance tout en limitant les coûts du système. En effet, la résolution de ce problème d'optimisation non-linéaire inclut de nombreuses variables continues et discrètes et nécessite l'utilisation d'outils fiables et performants. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules électriques hybrides rechargeables basée sur l'optimisation combinatoire. Le problème couplé original de conception et de gestion de l'énergie de la chaîne cinématique est reformulé en une combinaison de sous-problèmes linéaires en nombre entiers qui sont résolus à l'aide d'un algorithme de type Branch and Bound. La prise en compte de nouvelles contraintes dans le problème d'optimisation sur les émissions de NOx, le nombre d'activation des différents actionneurs ou les zones zéro-émission permet d'améliorer les résultats obtenus. Par ailleurs, l'ajout de nouvelles variables de conception pour le moteur thermique et la batterie permettent de mieux définir les spécifications nécessaires au développement détaillé de ces composants dédiés aux véhicules hybrides. Le problème d'optimisation est évalué sur un cas d'usage moyen de livraison régionale à l'horizon 2030 et les résultats sont validés avec un outil de simulation métier. Enfin, une nouvelle approche analytique pour l'analyse de sensibilité est proposée pour étudier la sensibilité du coût total de possession du véhicule par rapport à la variation de certains paramètres comme les missions de transport ou le dimensionnement de la propulsion électrique avec un coût de calcul très faible.

Author: Vincent Reinbold
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Depuis l'essor des ordinateurs et des capacités de calcul, la conception des composants du génie électrique repose largement sur des simulations informatiques et sur des calculs numériques. Dans les systèmes complexes, où de nombreux composants interagissent pour le bon fonctionnement du système, le dimensionnement optimal du composant dépend nécessairement de son environnement systémique. La conception de celui-ci est fortement liée au fonctionnement du système global. La conception intégré du composant dans son environnement systémique permet ainsi de repousser les limites de l'efficacité énergétique, pour des systèmes plus performants et moins consommateurs. En support à ce contexte méthodologique, nous proposons de dimensionner par optimisation un moteur électrique pour un véhicule hybride dans le but d'améliorer l'efficacité énergétique globale du véhicule. Dans ce travail, nous avons modélisé le moteur électrique par un schéma réluctant, et nous proposons deux approches méthodologiques différentes du même problème. Les points clés de notre approches sont : la prise en compte de l'environnement du moteur, du cycle de fonctionnement et de la gestion de l'énergie du système.

Author: Walter Lhomme
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La résolution du problème de pollution est l'un des défis du XXIème siècle. Ces dernières années ont vu un développement important de Véhicules Électriques Hybrides (VEHs) qui allient les avantages des propulsions thermique (autonomie) et électrique (faible pollution). Le système embarqué est de plus en plus complexe car il multiplie les éléments de conversion énergétique ainsi que les couplages. L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie d'étude de VEHs pour en déduire des règles de commande (gestion locale de l'énergie) et de stratégie (gestion globale de l'énergie). Nous avons utilisé la Représentation Énergétique Macroscopique (REM), qui décrit de manière synthétique des systèmes complexes et leur commande, basée sur le principe d'action et de réaction des éléments connectés. Trois types de véhicules ont ainsi été étudiés, les architectures hybrides série, parallèle et mixte. La REM permet de mettre en avant les nœuds énergétiques des VEHs étudiés. En se basant sur l'exploitation des contraintes et propriétés énergétiques des sous systèmes associés, l'inversion de ces couplages fait apparaître, au sein de la structure de commande locale, les divers degrés de liberté qui mènent à l'articulation de la gestion globale de l'énergie des architectures étudiées. De part la complexité et la multidisciplinarité des véhicules hybrides, ce travail a également participé à l'extension des travaux de formalisme pour la commande et la gestion d'énergie des systèmes à énergies réparties. De nombreux travaux sont en cours et restent à faire pour développer ce type de véhicule.

Author: Ali Castaings
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Les véhicules routiers sont à une étape majeure de leur histoire. Face aux enjeux actuels d'ordre économiques et environnementaux, le véhicule routier du futur se doit d'être le moins énergivore et avoir une empreinte environnementale la plus réduite possible. Les véhicules multi sources représentent des solutions intéressantes afin de répondre à ces préoccupations. Cependant, ces véhicules utilisent des systèmes de propulsion particulièrement complexes tant au niveau de leur architecture que de leur commande. En particulier, la gestion des différentes sources d'énergie représente un point clé pour l'efficacité énergétique et environnementale des véhicules à concevoir. Elle devient un réel challenge dès que l'on dépasse le nombre usuel de deux sources comme dans le cas des véhicules hybrides actuels et des véhicules électriques mixtes (batterie et supercondensateurs). L'objectif des travaux relatifs à cette thèse est de proposer une méthodologie structurée pour la synthèse de la gestion d'énergie en temps réel, de véhicules multi-sources électriques ou hybrides. Cette démarche s'appuie sur une approche systémique utilisant la modélisation et la Représentation Energétique Macroscopique (REM) en tant qu'outil d'aide à la synthèse des modèles et de la commande associée. Une démarche systématique pour la synthèse des stratégies basées sur la commande optimale a été ensuite associée à cet ensemble profitant de la REM comme outil structurant. En effet, la REM respectant la causalité « physique » (causalité intégrale) d'une part, et permettant d'effectuer une distinction claire entre la commande dite « locale » et le niveau « stratégie » d'autre part, la formulation du problème de commande optimale est réalisée de manière efficace et structurée. Ainsi, en partant du cas du véhicule électrique avec un système multi-source batterie/supercondensateurs déjà étudiée dans la littérature, la méthode a été appliquée pour la synthèse d'une loi de gestion d'énergie basée sur la commande optimale. Ensuite, des sources ont été rajoutées pour passer au cas de trois sources en incluant une Pile à combustible puis quatre sources en rajoutant un groupe électrogène. Les principes développés sont validés par simulation et par l'intermédiaire de tests expérimentaux, afin de s'assurer entre autres, de la faisabilité en temps réel des stratégies développées.

Author: Thomas Miro Padovani
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Le véhicule hybride électrique dispose de deux sources d'énergie distinctes pour se mouvoir : le carburant, ainsi qu'un système de stockage électrique ayant la particularité d'être réversible. La loi de gestion d'énergie a pour objectif de superviser les flux de puissance dans le groupe motopropulseur en intervenant sur le point de fonctionnement des organes de celui-ci, et ce dans le but d'optimiser un critère donné. La loi de gestion d'énergie se formalise donc par un problème de commande optimale dont le critère à minimiser tient compte de la consommation de carburant du véhicule sur un trajet donné. La solution de ce problème peut se calculer hors ligne lorsque toutes les données du trajet sont parfaitement connues à l'avance, hypothèse qui n'est plus admissible pour une stratégie embarquée sur véhicule dont l'objectif est alors de s'approcher au maximum du résultat optimal. Les travaux présentés dans ce manuscrit mettent en avant la commande optimale orientée multi-objectif pour répondre à la problématique du compromis inter-prestations au coeur du développement d'un véhicule de série. Une loi de gestion d'énergie tenant compte du compromis entre consommation et agrément de conduite, ainsi qu'une autre traitant le compromis entre consommation et vieillissement batterie sont proposées. Les stratégies présentées s'inscrivent également dans une approche modulaire tirée de la solution de nature transversale issue de l'Equivalent Consumption Minimization strategy (ECMS). Ainsi, la commande du véhicule hybride rechargeable, du Mild-Hybride, ainsi que d'architectures hybrides complexes disposant d'une transmission automatique, de deux machines électriques ou deux systèmes de stockage électriques, est ici traitée à travers un socle commun. Cette approche permet de réduire le temps de développement des stratégies qui partagent un maximum d'éléments communs.

Author: Alireza Payman
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Ce mémoire propose une stratégie de contrôle sans commutation d'algorithme pour un système hybride constituée d'une pile à combustible comme source principale et d'un pack de supercondensateurs comme source auxiliaire. Trois structures de système hybride ont été étudiées. Après avoir évoqué les différentes structures des systèmes hybrides électriques et des techniques utilisées pour les contrôler, deux approches sont traitées. La première est basée sur la notion de platitude permettant d'assurer la gestion des flots d'énergie dans une source hybride et plus généralement dans un système multi sources/multi charges. La stratégie proposée repose sur la génération d'un modèle d'ordre réduit du système et la gestion des flots d'énergie via des trajectoires de référence de certaines grandeurs énergétiques du système. L'impact de ce mode de contrôle sur le dimensionnement des éléments passifs (inductances, condensateurs) de la source hybride a été expliqué. Dans la deuxième stratégie, l'énergie totale stockée dans les hacheurs est prise en compte dans l'élaboration de la commande du système multi sources/multi charges en utilisant une linéarisation entrée/sortie sur les convertisseurs des charges. Un observateur non linéaire a été proposé pour estimer la variation de la caractéristique statique de pile à combustible et permet de garantir un fonctionnement optimal du système hybride. Les architectures de puissance et les modes de commande proposés ont été validés par des résultats simulés et/ou expérimentaux.

Author: Siyamak Sarabi
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L'augmentation des densités de puissance et d'énergie des SSE (système de stockage électrique) des véhicules électriques/véhicules hybrides rechargeable (VEs/VHRs), tout en conservant des coûts raisonnables pour l'utilisateur, et le développement de convertisseurs d'énergie électrique à haute densité de puissance volumique, et de plus en plus performant vont favoriser la production en masse de véhicules électrifiés. Une partie de ces véhicules électriques (VEs/VHRs) nécessitent une connexion au réseau pour la recharge des batteries. L'insertion de ces nouvelles charges dans le réseau présentera alors plusieurs enjeux et impacts significatifs pour les réseaux électriques puisqu'ils doivent répondre localement à des demandes de puissance non négligeables. Ce projet de thèse vise à étudier et réduire les impacts des VEs/VHRs sur les réseaux de distribution grâce à la technologie Vehicle-to-Grid (V2G). Le véhicule électrique alimente le réseau en fonction des besoins du système électrique (modèle bidirectionnel) et lui offre un service de flexibilité. Ces travaux de recherche ont pour but d'approfondir les concepts dans lequel l'alimentation des véhicules électriques (VE) et/ou hybrides de type P-VEH est intégrée à la gestion du réseau de distribution et des « hubs énergétiques » du futur. L'objectif de la thèse est d'abord étudier les service systèmes possible à fournir grâce à V2G, ensuite de concevoir un système de supervision qui assurera une gestion énergétique de ces nouvelles charges en choisissant le mode de recharge et/ou décharge adéquat et en prenant également en considération la demande de consommation locale et la présence de production de type renouvelable (photovoltaïque, éolien) dans le réseau de distribution. Cette supervision se fera dans un premier temps « en hors ligne » et par la suite « en ligne ». On aura recours à l'utilisation de méthodes d'intelligence artificielle comme l'apprentissage automatique (Machine Learning) et la logique floue, la commande prédictive ainsi que des méthodes d'optimisation hybrides (stochastiques et déterministes).

Author: Ahmed Neffati
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Pages : 158

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La gestion de l'énergie des véhicules électriques hybrides (VEH) a fait l'objet d'un grand effort scientifique dans les dernières années. En outre, la puissance demandée dans un (VEH) doit être gérée en ligne en respectant les contraintes de charge et d'énergie disponible. Nous nous intéressons en particulier dans notre travail à la gestion de l'énergie d'un véhicule hybride, le problème est la distribution instantanée de la puissance électrique demandée à travers les deux sources d'énergie en optimisant autant que possible la consommation globale d'hydrogène sur un profil de mission donné. Nous commençons dans une première phase d'étude par la caractérisation des profils de mission dans l'objectif de trouver des outils de caractérisation qui nous aideront à choisir des lois de commandes qui s'intègrent dans un processus de gestion d'énergie en ligne. Dans la deuxième phase d'étude, des stratégies de gestion d'énergie qui s'appuient sur des techniques de gestion fréquentielle ont été développées. Ensuite, nous présentons une méthode de gestion d'énergie en ligne basée sur les règles floues, cette méthode a été améliorée par l'application d'une méthode de basculement floue. Cette stratégie conduit la pile à combustible à fonctionner aux points de meilleur rendement. Il a été vérifié que si cette méthode est appliquée en ligne sur un profil inconnu, la consommation obtenue est quasi-optimale.