Gestion énergétique d’un véhicule électrique muni d’une unité de stockage d’énergie embarquée

Résumé

Les véhicules électriques à batterie (VE) sont initialement apparus comme une solution prometteuse face aux catastrophes climatiques causées par les véhicules à pétrole et à la croissance continue de la demande énergétique pour le transport routier. Cependant, leur faible autonomie combinée à un coût trop élevé a freiné leur développement sur le marché mondial. Une seconde transition vers des véhicules électriques multi-sources (VEH), composés de plusieurs systèmes de stockage d’énergie (SSE), peut néanmoins constituer une solution pour améliorer l’autonomie des véhicules et prolonger la durée de vie des batteries tout en réduisant significativement les émissions polluantes dans l’environnement. Cette thèse présente un SSE hybride reposant principalement sur des batteries lithium-ion (Li-ion) et des supercondensateurs (SC) pour alimenter un véhicule entièrement électrique. Cette hybridation combine les caractéristiques de haute densité énergétique des batteries Li-ion et la capacité rapide des SC à stocker l’énergie avec un nombre de cycles de charge et décharge pratiquement illimité. La combinaison d’une source principale de batteries Li-ion avec une source secondaire de SC permet d’améliorer l’autonomie du VEH, mais augmente également la complexité du système de gestion énergétique (PMS). Généralement, une bonne estimation de l’état de charge (SOC) des deux sources d’énergie permet d’optimiser le PMS et la sécurité du VEH. Cette thèse s’articule autour de deux parties principales. Dans la première, ce travail propose une estimation en temps réel de l’état de charge pour la batterie Li-ion (SOCb) et pour le SC (SOCsc) en utilisant un filtre de Kalman étendu (EKF). L’estimateur "EKF-SOC" nécessite cependant un modèle dynamique et précis des deux sources. Ainsi, un modèle hybride, combinant les avantages de la mesure directe de la tension en circuit ouvert (OCV) et d’un algorithme de moindres carrés récursifs (RLS), est utilisé afin d’obtenir des performances d’estimation optimales. Dans la seconde partie, l’objectif principal est de concevoir, implémenter et valider expérimentalement différents systèmes de gestion énergétique proposés pour faire fonctionner les VEH en temps réel. Des stratégies basées sur des règles déterministes, comme la méthode de filtrage (MF), la méthode de limitation (ML) et l’hybridation entre ces deux méthodes (MLF), ont été choisies en premier lieu pour leur simplicité d’intégration en temps réel. Cependant, ces techniques ne permettent pas de contrôler le comportement des SC pendant le cycle de conduite. Ainsi, une amélioration de ces trois stratégies a été introduite en intégrant une technique de contrôle de l’état de charge (Control SOCsc) de la source secondaire, afin de suivre le comportement des SC tout au long de la conduite et de garantir leur recharge à la fin de chaque cycle. Ces stratégies du système de gestion énergétique proposé ont été successivement validées par des tests expérimentaux pour un cycle de conduite de type urbain (ARTEMIS) en utilisant l’interface Matlab-dSPACE.

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