Gestion énergétique de véhicules hybrides par commande optimale stochastique PDF Download

Author: Qi Jiang
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Ce mémoire présente une étude comparative de quatre stratégies de gestion énergétique temps réel, appliquées d'une part à un véhicule hybride thermique-électrique, et d'autre part à un véhicule électrique à pile à combustible : contrôle basé sur des règles empirique (RBS), minimisation de la consommation équivalente (A-ECMS), loi de commande optimale (OCL) établie à partir d'une modélisation analytique du système et programmation dynamique stochastique (SDP) associée à une modélisation des cycles de conduite par chaîne de Markov. Le principe du minimum de Pontryaguin et la programmation dynamique, applicables hors ligne, sont mis en œuvre pour fournir des résultats de référence. Les problèmes d'implémentation numérique et de paramétrage des stratégies sont discutés. Une analyse statistique effectuée sur la base de cycles aléatoires générés par chaînes de Markov permet d'évaluer la robustesse des stratégies étudiées. Les résultats obtenus en simulation, puis sur un dispositif expérimental montrent que les méthodes les plus simples (RBS ou OCL) conduisent à des consommations élevées. SDP aboutit aux meilleures performances avec en moyenne la plus faible consommation de carburant dans les conditions réelles de conduite et un état énergétique final du système de stockage parfaitement maîtrisé. Les résultats d'A-ECMS sont comparables à ceux de SDP en moyenne, mais avec une plus grande dispersion, en particulier pour l'état de charge final. Afin d'améliorer les performances des méthode, des jeux de paramètres dédiés aux différents contextes de conduite sont considérés.

Author: Saïda Kermani
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Languages : fr
Pages : 210

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Le problème de la gestion énergétique des véhicules hybrides consiste essentiellement à développer des algorithmes appelés : stratégies de commande, dont le rôle est de choisir à chaque instant la meilleure répartition de puissance entre les différentes sources d’énergie d’une manière à minimiser la consommation de carburant et/ou les émissions de polluants. Le problème est formulé comme un problème de commande optimale qui, en connaissant a priori le profil de vitesse du véhicule, vise à trouver la répartition optimale de puissance en minimisant une la consommation de carburant, sous contraintes. Il s’agit ici des algorithmes dits d’optimisation globale. Bien que ces deniers soient limités à la simulation, ils permettent, néanmoins de déduire des stratégies de commande « sous-optimales » applicables en ligne. L’objectif de la thèse est d’élaborer des lois de gestion d’énergie applicable en ligne. Ceci revient à « prédire » le profil de vitesse du véhicule permettant d’estimer la demande de puissance du conducteur. A cette fin, Deux stratégies de commande temps réel basées sur l’algorithme d’optimisation globale ont été proposées. La première concerne le cas particulier d’un véhicule circulant sur le même trajet physique, et la seconde est une généralisation à tout types de parcours. Enfin, une mise en œuvre des stratégies temps réel proposées sur un banc moteur a permis de valider les résultats de simulation obtenus et d’évaluer le gain d’hybridation par rapport un véhicule conventionnel équivalent.

Author: Bekkay Hajji
Publisher: Springer Nature
ISBN: 9811562598
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 858

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This book includes papers presented at the Second International Conference on Electronic Engineering and Renewable Energy (ICEERE 2020), which focus on the application of artificial intelligence techniques, emerging technology and the Internet of things in electrical and renewable energy systems, including hybrid systems, micro-grids, networking, smart health applications, smart grid, mechatronics and electric vehicles. It particularly focuses on new renewable energy technologies for agricultural and rural areas to promote the development of the Euro-Mediterranean region. Given its scope, the book is of interest to graduate students, researchers and practicing engineers working in the fields of electronic engineering and renewable energy.

Author: Grégory Rousseau
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Dans le contexte automobile actuel, étroitement lié à la volonté de réduire les émissions de CO2 dans l'atmosphère, les véhicules hybrides demeurent un passage obligé à court et moyen terme. Un véhicule hybride possède deux sources d'énergie pour assurer sa propulsion : en général un moteur thermique constitue la principale source d'énergie, tandis qu'un moteur électrique représente la source secondaire. La capacité d'un véhicule hybride à consommer moins de carburant, et à rejeter moins de CO2, provient de la présence du moteur électrique. Celui-ci peut être utilisé soit conjointement avec le moteur thermique, soit seul, aucun carburant n'étant alors consommé. La présence de ces deux sources d'énergie impose au système global d'être régi par une stratégie de contrôle déterminant la répartition du couple entre les deux moteurs en fonction de l'état de charge de la batterie. Cette répartition peut être déterminée pour être optimale vis-à-vis de critères tels que la consommation de carburant, les émissions de polluants, etc. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d'optimisation de la répartition de couple entre les deux moteurs d'un véhicule hybride, dans l'objectif de minimiser les émissions de CO2. Une première étape a consisté à développer des modèles représentatifs d'une architecture type adaptés aux types d'optimisation réalisée. Les algorithmes d'optimisation diffèrent selon qu'ils soient capables de traiter des problèmes hors-ligne, ou temps-réel. Parmi les algorithmes d'optimisation hors-ligne étudiés, la programmation dynamique a été utilisée pour déterminer le dimensionnement optimal des éléments principaux d'une architecture hybride, et en déterminer le gain théorique par rapport à une motorisation traditionnelle. Par ailleurs, un algorithme de tir original nommé SCOP a été développé, celui-ci permettant de traiter des problèmes de commande optimale avec contraintes sur l'état, tout en multipliant les performances par 50 par rapport à la méthode de programmation dynamique. Une stratégie de contrôle temps-réel, basée sur l'Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) utilisant le principe de Pontryagin, a été développée et implémentée sur un prototype de véhicule hybride, une Smart équipée d'un alterno-démarreur. Les résultats obtenus démontrent de l'action de la stratégie pour la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2.

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: 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: 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: Souad Hadj-Saïd
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la gestion d'énergie d'un Véhicule Hybride Électrique. Pour ce type de véhicule, l'optimisation énergétique est un enjeu majeur. Cela consiste à calculer les commandes optimales minimisant la consommation énergétique du véhicule sous un nombre fini de contraintes. Deux types de méthodes peuvent être utilisées pour résoudre ce problème d'optimisation. La première méthode et la plus utilisée, la méthode numérique, utilisant des modèles cartographiques basés sur des données. Elle présente deux inconvénients majeurs: temps de calcul et mémoire importants. La deuxième méthode, appelée analytique, qui permet de remédier à ces deux problèmes, a été utilisée dans cette thèse. Plus l'architecture du véhicule devient complexe (plusieurs machines électriques, moteur thermique, élévateur de tension), plus l'intérêt de cette approche sera important. La méthodologie analytique, proposée dans cette thèse, est composée principalement de trois étapes : la modélisation convexe, le calcul analytique des commandes et la validation des commandes analytiques sur un simulateur de véhicule. Cette méthodologie a été appliquée sur les trois configurations possibles du véhicule étudié : parallèle, bi-parallèle et série. Finalement, l'ajout de l'élévateur de tension dans la gestion d'énergie ainsi que l'étude de son impact sur la consommation énergétique du véhicule sont présentés dans le dernier chapitre. Les résultats obtenus en simulation montrent que la méthode analytique a permis de réduire considérablement le temps de calcul tout en ayant une sous-optimalité très faible.

Author: Ngoc Tuan Vu
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Pages : 154

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Dans ce travail nous nous sommes penchés sur le transfert de puissance optimal par la maîtrise des comportements du véhicule de distribution à deux essieux. Nous avons étudié, plus particulièrement, l'énergie consommée par un véhicule hybride dans une zone urbaine ou péri-urbaine. Ce contexte nous a conduits à étudier l'utilisation d'une dynamique régénérative prenant en compte la dynamique transversale du véhicule sur une diversité d'architectures associée à une méthode de contrôle d'un système sur-actionné. Pour faire cela, nous avons développé : (i) un banc d'essais virtuel modulaire pour faire des études en termes énergétique d'un véhicule hybride de distribution, (ii) une architecture de contrôle optimal en vue de déterminer les commandes des actionneurs d'un système sur-actionné, (iii) et une dynamique régénérative afin de gérer l'énergie en prenant en compte la dynamique transversale qui est souvent présente lors de l'usage du véhicule en milieu urbain. Les modules du banc d'essais virtuel construits dans ce travail permettent de faire des études de l'énergie consommée pour toutes les architectures du véhicule envisagées sans changer les modèles de chaque module. Ce banc est composé d'un modèle complet du comportement de la dynamique du véhicule, d'un modèle du système de direction, d'un modèle des systèmes de traction et de freinage et d'un modèle des composants électriques. Tous les modèles de ce banc ont été validés par des expériences. Ceux-ci nous assurent la capacité de valider et justifier les lois de commande ainsi que d'évaluer les termes de l'énergie consommée. Un module de l'architecture de contrôle optimal a également été construit dans ce travail. Il nous a servi à déterminer la commande optimale des actionneurs par l'utilisation de l'allocation de contrôle et pour simuler les comportements de toutes les architectures du véhicule en utilisant les contraintes liées à celles-ci. Les analyses des résultats obtenus montrent que l'architecture de contrôle optimal proposée est suffisante pour déterminer les commandes des actionneurs ainsi que pour garantir la stabilité du véhicule malgré qu'aucun critère de ce genre ne soit intégré dans le problème d'optimisation. Les gains possibles par rapport à l'architecture conventionnelle, qui ont été déterminés, assurent que l'approche proposée permet effectivement de réduire l'énergie consommée par le véhicule. Les études paramétriques de la dynamique régénérative du véhicule démontrent que les systèmes sur-actionnés permettent de récupérer de l'énergie dans les cas où les actionneurs ont un très bon rendement. Dans ce cas, le principe de la dynamique régénérative est une voie d'amélioration pour les véhicules de distribution (charge importante et conditions d'utilisation en milieu urbain).

Author: Hattab Maker
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Languages : fr
Pages : 135

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Ce mémoire de thèse est une contribution à la résolution du problème de l’optimisation de la gestion d’énergie dans un véhicule a pile a combustible. Ce véhicule est équipé d’une une pile de type PEMFC, utilisée comme source principale et un module de supercondensateurs comme source d’appoint de puissance. L’adaptation des niveaux de tension entre les sources et la charge dans le véhicule nécessite deux convertisseurs DC-DC, l’un de type Boost, l’autre Buck/Boost, permettant de maintenir constante la tension du bus continu et d’imposer la puissance ou le courant demandé par la charge. L’optimisation de la gestion d’énergie dans le véhicule a pour objectif d’établir une nouvelle loi de gestion d’énergie robuste et précise permettant d’améliorer les performances du véhicule en termes d’accélération et de longévité. Dans ce volet, la commande optimale sous contraintes a été adoptée. Elle a permis d’établir une gestion optimale de l’énergie provenant de la pile a combustible en tenant compte des contraintes subies par celle-ci. La commande par mode de glissement a été utilisée pour contrôler les convertisseurs DC-DC. Deux stratégies de cette commande ont été étudiées et réalisées expérimentalement : la première concerne une surface de glissement linéaire. La seconde utilise une surface de glissement munie d’une action intégrale. Ce travail a été clôturé par l’association des deux commandes pour contrôler les convertisseurs DC-DC pour forcer les deux sources du véhicule à suivre les trajectoires de référence fournies par la commande optimale. Les simulations ont permis de montrer la complémentarité entre ces deux commandes.