Gestion d’énergie de véhicules multi-sources électriques et hybrides au travers de la représentation énergétique macroscopique

• Main Author: Castaings, Ali
• Other Authors: Lille 1
• Language: fr
• Published: 2016
• Subjects: Supercondensateurs; Représentation énergétique macroscopique (REM); Simulation "Hardware-In-The loop" (HIL); Commande optimale; 629.229 3
• Online Access: http://www.theses.fr/2016LIL10025/document

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. === Road vehicles are at a turning point of their history. In order to face economic and environmental challenges, road vehicle of the future must be less energy-consuming and less polluting. Multi sources vehicles represent interesting solutions in order to comply with these challenges. However, these vehicles use particularly complex propulsion systems, both on the architecture level and the control level. The management of the different energy sources represents a key issue for the energy efficiency of the vehicles to be designed. It becomes a real challenge as soon as one exceeds the usual number of two sources, as in current hybrid vehicles and mixed electric vehicles (battery and supercapacitors). The objective of the works relative to this thesis is to propose a structured method for the synthesis the energy management in real time, of electric or hybrid multi-sources vehicles. This approach is based on a systemic approach using the modeling and Energetic Macroscopic Representation (EMR) as a tool of assistance to the synthesis of the models and the related control. A systematic way for the synthesis of the strategies based on optimal control, has been associated benefitting from EMR tool. Indeed, EMR respecting “physical” causality (integral causality) on the one hand, and giving a clear distinction between the control level known as “local” and the “strategy” level on the other hand, the formulation of the optimal control problem is carried out and efficiently structured. Thus, on the basis of the electric vehicle case with a multi-source system battery/supercapacitors already studied in the literature, the method was applied for the synthesis of an energy management law based on the optimal control. Then, sources were added to pass to the case of three sources by including a Fuel cell, then four sources by adding a generator set. The developed principles are validated by simulation and experimental tests, in order to assess the feasibility in real time of the developed strategies.