Analyse statistique de données issues de batteries en usage réel sur des véhicules électriques, pour la compréhension, l’estimation et la gestion des phénomènes de vieillissement

• Main Author: Barré, Anthony
• Other Authors: Grenoble
• Language: fr
• Published: 2014
• Subjects: Statistiques appliquées; Machine learning; Mathématiques; Véhicule électrique; Batterie; Gestion de la santé; Applied statistics; Mathematics; Electric vehicle; Battery; Health management; 620
• Online Access: http://www.theses.fr/2014GRENT064/document

Le marché des véhicules électriques connait actuellement un développement important motivé par diverses raisons. Cependant, des limites liées à leurs performances constituent des inconvénients majeurs à une croissance des ventes de plus grande importance. Les performances et durée de vie des batteries utilisées sont au cœur des préoccupations des utilisateurs. Les batteries sont sujettes à des pertes de performances au fil du temps, dus à des phénomènes complexes impliquant des interactions entre les diverses conditions de vie de celles-ci. Dans l'objectif d'améliorer la compréhension et l'estimation du vieillissement d'une batterie, ces travaux étudient des données issues d'usages réels de batteries sur des véhicules électriques. En particulier, l'étude consiste en l'adaptation d'approches statistiques fondées sur les données mesurées, mettant en évidence des interactions entre variables, ainsi que la création de méthodes d'estimation du niveau de performance de batterie uniquement basé sur les mesures obtenues. Les résultats de ces méthodologies ont permis d'illustrer l'apport d'une approche statistique, par exemple en démontrant la présence d'informations contenues dans les signaux issus de la batterie, utiles pour l'estimation de son état de santé. === Due to different reason The electrical vehicle market is undergoing important developments. However the limits associated with performance represent major drawbacks to increase the sales even more. The batteries performance and lifetime are the main focus of EV users. Batteries are subject to performance loss due to complex phenomena implying interactions between the different life conditions of the battery. In order to improve the understanding and estimation of battery aging, the studies were based on datasets from real use ev batteries. More precisely, this study consists in the adaptation and application of statistical approaches on the available data in order to highlight the interactions between variables, as well as the creation of methods for the estimation of battery performance. The obtained results allowed to illustrate the interests of a statistical approach. For example the demonstration of informations contained in the signals coming from the battery which are useful for the estimation of its state of health.