Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides

Le système étudié durant cette thèse est un véhicule électrique hybride avec deux sources d’énergies (Pile à combustible et Super-capacité). L’objectif fixé est de minimiser la consommation du carburant tout en satisfaisant la demande instantanée en puissance sous des contraintes de puissance et de...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Guemri, Mouloud
Format: Others
Published: 2013
Online Access:http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/2/guemri_partie_2_sur_2.pdf
http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/13/guemri_partie_1_sur_2.pdf
id ndltd-univ-toulouse.fr-oai-oatao.univ-toulouse.fr-11452
record_format oai_dc
spelling ndltd-univ-toulouse.fr-oai-oatao.univ-toulouse.fr-114522017-10-11T05:09:51Z Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides Guemri, Mouloud Le système étudié durant cette thèse est un véhicule électrique hybride avec deux sources d’énergies (Pile à combustible et Super-capacité). L’objectif fixé est de minimiser la consommation du carburant tout en satisfaisant la demande instantanée en puissance sous des contraintes de puissance et de capacité et de stockage. Le problème a été modélisé sous la forme d’un problème d’optimisation globale. Nous avons développé de nouvelles méthodes heuristiques pour le résoudre et proposé le calcul d’une borne inférieure de consommation, en apportant de meilleurs résultats que ceux trouvés dans la littérature. En plus, une étude de robustesse a été réalisée afin de minimiser la consommation de pire-cas suite à une perturbation ou du fait d’incertitudes sur les données d’entrée, précisément sur la puissance demandée. Le but de cette étude est de prendre en compte les perturbations dès la construction des solutions afin d’éviter l’infaisabilité des solutions non robustes en situation perturbée. Les heuristiques de résolution du problème robuste modélisé sous la forme d’un problème de Minimax ont fourni des solutions moins sensibles aux perturbations que les solutions classiques. 2013-12-16 PhD Thesis PeerReviewed application/pdf http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/2/guemri_partie_2_sur_2.pdf application/pdf http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/13/guemri_partie_1_sur_2.pdf info:eu-repo/semantics/doctoralThesis info:eu-repo/semantics/openAccess Guemri, Mouloud. Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides. PhD, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2013 http://ethesis.inp-toulouse.fr/archive/00002551/ http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/
collection NDLTD
format Others
sources NDLTD
description Le système étudié durant cette thèse est un véhicule électrique hybride avec deux sources d’énergies (Pile à combustible et Super-capacité). L’objectif fixé est de minimiser la consommation du carburant tout en satisfaisant la demande instantanée en puissance sous des contraintes de puissance et de capacité et de stockage. Le problème a été modélisé sous la forme d’un problème d’optimisation globale. Nous avons développé de nouvelles méthodes heuristiques pour le résoudre et proposé le calcul d’une borne inférieure de consommation, en apportant de meilleurs résultats que ceux trouvés dans la littérature. En plus, une étude de robustesse a été réalisée afin de minimiser la consommation de pire-cas suite à une perturbation ou du fait d’incertitudes sur les données d’entrée, précisément sur la puissance demandée. Le but de cette étude est de prendre en compte les perturbations dès la construction des solutions afin d’éviter l’infaisabilité des solutions non robustes en situation perturbée. Les heuristiques de résolution du problème robuste modélisé sous la forme d’un problème de Minimax ont fourni des solutions moins sensibles aux perturbations que les solutions classiques.
author Guemri, Mouloud
spellingShingle Guemri, Mouloud
Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
author_facet Guemri, Mouloud
author_sort Guemri, Mouloud
title Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
title_short Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
title_full Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
title_fullStr Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
title_full_unstemmed Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
title_sort heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides
publishDate 2013
url http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/2/guemri_partie_2_sur_2.pdf
http://oatao.univ-toulouse.fr/11452/13/guemri_partie_1_sur_2.pdf
work_keys_str_mv AT guemrimouloud heuristiquesoptimiseesetrobustesderesolutionduproblemedegestiondenergiepourlesvehiculeselectriquesethybrides
_version_ 1718553218610364416