Système Intelligent pour l'optimisation de la Répartition d'Energie dans les véhicules électriques.

Résumé

La gestion intelligente de l'énergie constitue un enjeu central dans l'optimisation de l'autonomie et de la durabilité des Véhicules Électriques à Batterie (VÉBs). Face à la variabilité des conditions de conduite et à la multiplicité des besoins énergétiques (propulsion, confort thermique, électronique auxiliaire, les unités de contrôle électronique, les dispositifs d'éclairage, les systèmes d'infodivertissement, les capteurs, et la connectivité embarquée), il devient crucial de concevoir des stratégies globales de supervision énergétique capables d'arbitrer efficacement entre les différents usages. Ces stratégies doivent prendre en compte les priorités dynamiques du véhicule, les contraintes environnementales et les préférences du conducteur, afin de garantir un fonctionnement optimal dans des contextes variés.Dans cette perspective, cette thèse propose une architecture de supervision énergétique intelligente pour VÉBs, visant à optimiser la répartition de l'énergie entre les principaux consommateurs (moteur et climatisation) selon les contraintes opérationnelles et le contexte de conduite. Fondée sur une modélisation multi-agent, l'architecture associe logique floue et apprentissage par renforcement afin d'assurer une gestion coopérative, adaptative et contextuelle. Les contrôleurs ont été évalués sur des scénarios de conduite réels, révélant une amélioration notable de l'efficacité énergétique, notamment dans des conditions critiques comme les basses températures ou les trajets urbains.Ce travail ouvre la voie à un déploiement futur de superviseurs énergétiques intelligents dans les VÉBs, en favorisant une gestion coopérative entre agents, l'intégration de nouvelles données de conduite et des mécanismes d'anticipation pour améliorer les performances globales.

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