Modélisation de la gestion énergétique d’un véhicule électrique rechargeable à batterie

Les véhicules hybrides

Au 20éme siècle les constructeurs ont été confrontés aux limites du véhicule conventionnel, comme le faible rendement énergétique et la pollution, et aux limites du véhicule cent pour cent électrique, à savoir la très faible autonomie pour une recharge très longue de la source d’énergie [14]. Selon « International Energy Agency (IEA) », la définition la plus appropriée d’un véhicule hybride est la suivante: « un véhicule hybride contient un groupe motopropulseur, dans lequel l ‘énergie est transmise par au moins deux systèmes de conversion d ‘énergie différents qui tirent l ‘énergie d ‘au moins deux systèmes de stockage d ‘énergie différents. Dans ces véhicules, au moins un des flux est réversible, c ‘est celui où l ‘énergie circule du système de stockage d ‘énergie aux roues et au moins un autre flux devrait être irréversible. C ‘est le système de stockage d ‘énergie réversible, qui devrait fournir l ‘énergie électrique ».

En combinant un moteur thermique alimenté par un carburant (essence, diesel, biocarburants, etc.) et un moteur électrique alimenté par une batterie rechargeable, on peut bénéficier de l’avantage des deux. D’un côté, les voyages de longues distances seraient envisageables, via le mode thermique, et d’autre coté, la consommation et la pollution seraient diminuées, via le mode électrique ou mixte [16]. En résumé le véhicule hybride électrique a été conçu pour atteindre les trois objectifs suivants : (i) réduire l’utilisation du moteur thermique et assurer son fonctionnement aux points de rendement élevé afin de diminuer la consommation du carburant et de la pollution, (U) assurer le transit vers un mode électrique de plus haute capacité et puissance et (iii) assurer la transition vers la consommation d’ autres sources d’ énergie que le pétrole. Les véhicules hybrides électriques peuvent être classés selon l’ architecture dans laquelle sont intégrés les différents composants de la chaine de traction. On distingue trois architectures du véhicule hybride électrique: hybride série, hybride parallèle et hybride série/parallèle.

• Hybride série (HS) : cette architecture désigne un modèle où le moteur thermique n’est pas directement couplé aux roues (Figure (2.1)). Seul le moteur électrique, qui est alimenté par une batterie et/ou par un système de type groupe électrogène, assure la propulsion [20]. Parmi les modèles électriques qui ont adapté l’hybride série, on retrouve la Chevrolet Volt (2010).

• Hybride parallèle: Dans un hybride parallèle, les deux sources d’énergie (moteur thermique et la/les machine(s) électrique(s)) sont associées aux roues et liées mécaniquement entre elles (Figure (2.2)). Les flux énergétiques des deux sources d’énergie arrivent en parallèle aux roues, assurant ainsi la traction du véhicule conjointement ou séparément [https://www.clicours.com/]. La Ford Escape et la PSA Peugeot Citroën sont parmi les véhicules hybrides parallèles commerciaux.

• Hybride Sér ie/Parallèle: L’ architecture série/parallèle est un modèle complexe qui combine les principes de fonctionnement des architectures série et parallèle. Cette architecture contient au moins deux machines électriques en plus du moteur thermique pour que le couple et le régime du moteur thermique puissent être sélectionnés presque indépendamment des conditions de conduite (Figure (2.3)) [22]. Dans ce modèle d’ hybridation, le fonctionnement série ou parallèle est possible soit d’une manière indépendante ou bien simultanée. Le véhicule hybride série/parallèle assure un usage sélectif du moteur thermique et électrique pour économiser la consommation du carburant. Parmi les véhicules commerciaux adoptant ce type d’ architecture, il y a la Toyota Prius présentée dès 1997.

La batterie

La question du stockage de l’ énergie a suscité l’ attention des scientifiques depuis deux siècles et reste l’une des contraintes pénalisantes pour l’ évolution du système énergétique, surtout celui du VEB [24, 26] . En effet, la technologie des batteries propulsant un véhicule électrique influence directement son autonomie. Actuellement, l’ autonomie que permet une batterie dans un véhicule électrique, ne dépasse pas 300 km, si on considère le temps de recharge qui est assez long (plus que 4 heures) (voir Tableau (2.1)) [26]. Par définition, la batterie est une technologie qui regroupe plusieurs cellules qui convertissent l’énergie chimique en énergie électrique. Ces cellules se composent d’électrodes (une positive et une négative) liées par un électrolyte [27] . En termes d’énergie et de puissance nécessaire pour les phases d’accélération ou de dépassement, les batteries ne peuvent pas assurer l’obtention des performances souhaitées au niveau d’un véhicule, ce qui restreint l’autonomie du véhicule; une contrainte sévère et pénalisante. Les batteries sont connues par une durée de vie précise (généralement limitée) et une dégradation du rendement au cours du temps.

Plusieurs mécanismes d’usure des batteries peuvent affecter sa performance et sa dégradation progressive jusqu’à ce qu’ elles reviennent incapable de stocker de l’ énergie. Parmi les principaux mécanismes d’usure il y la stratification de l’ électrolyte, la corrosion de la plaque, les vibrations, etc … [27]. Certains facteurs ou conditions particulières peuvent intensifier ces mécanismes, les plus importants sont: la profondeur de la décharge, qui constitue un des principaux critères de durabilité de la batterie, les cycles de charge/décharge, la température, l’ intensité du courant de charge, le temps et l’historique d’ utilisation de la batterie. Au final, ces facteurs affecteront la capacité de stockage d’ énergie, qui reste à ce jour un obstacle majeur pour la commercialisation des VEBs et même les véhicules hybrides. Le stockage d’énergie dans n’ importe quel accumulateur est exprimé par la densité énergétique. On appelle densité énergétique la quantité d’énergie que l’on peut accumuler dans un accumulateur d’énergie (la batterie dans le cas d’un VEB) par rapport à son poids et à sa taille [28] . Ce terme est très utilisé pour comparer les accumulateurs d’ énergie les uns par rapport aux autres. Dans le marché actuel, il existe divers types de batteries mais aucun type n’a pu atteindre ou dépasser la densité énergétique des produits pétroliers. Par conséquent, le véhicule électrique se trouve avec un poids élevé pour une autonomie moindre.

Cycle de conduite et récupération de l’énergie

Le cycle de conduite d’un véhicule est un paramètre clé dans l’ évaluation de l’autonomie. Un cycle de conduite suivi par le véhicule consiste en un plan de vitesse du véhicule en fonction du temps. Ce plan de vitesse a un impact direct sur les forces aérodynamiques et le coefficient de résistance aux roulements. Il existe plusieurs types de conduite adoptés actuellement dans le domaine de transport, à savoir le World Motorcylce Test Cycle (WMTC), le Extra Urban Driving Cycle (EUDC), l’ American Fédération Testing Cycle (FTP), et l’ American Fédération Testing Cycle (FTP). Un véhicule peut être adapté parfaitement à un certain trajet et avoir des rendements médiocres sur un trajet différent. Par exemple, [43] montre que l’ efficacité de la chaîne de traction varie de Il % entre le cycle (EUDC) et le cycle (FTP). Lorsque le véhicule suit le cycle FTP, la force de traction moyenne requise est supérieure à celle du cycle EUDC, ce qui en découle une plus grande consommation d’ énergie. De plus, en absence du freinage tel que donné dans le cycle CONST (signifie un cycle à vitesse constante), l’autonomie de la voiture s’améliore nettement.

Dans l’étude de [44] , le temps de freinage a été évalué à 19 % du temps total du cycle FUD. Dans ce cas, on suppose que lorsqu’un véhicule électrique léger de 1500 kg se déplaçant à 70 km/h et accumulant aux alentours de 300 kJ d’énergie cinétique, une grande portion de l’énergie utilisée lors du cycle sera perdue lors du freinage. Cette dernière étude mentionne aussi les obstacles associés à la récupération d’ énergie lors du freinage tel que la répartition du couple aux roues de l’avant et de l’ arrière et la puissance maximale de récupération. Cette récupération de l’ énergie demeure une fonction dépendante de la masse du véhicule. En effet, la réduction de la masse du véhicule est le paramètre le plus important lors de l’ évaluation de la perte d’énergie au moment du freinage. D’ autre part il a été montré dans [36] que pour un cycle donné, lorsque la vitesse est multipliée par 2,5, l’autonomie du véhicule a été réduite de moitié, à cause des accélérations très élevées pour atteindre la vitesse maximale de 125 km/h.

Les méthodes de gestion d’énergie

Afin de concevoir une gestion énergétique sur un modèle discret de contact du véhicule au sol, une synthèse des différentes méthodes de gestion énergétique existantes est nécessaire. Dans cette partie on présente les méthodes de gestion d’ énergie des véhicules électriques. Rares sont les études qui rapportent la gestion énergétique des VEBs pour une planification de recharge durant un long voyage. La majorité des études traitent les méthodes appliquées aux véhicules hybrides. Parmi les articles qui ont présenté des stratégies hybrides ayant pour but final de réduire la consommation énergétique et les émissions polluantes, [45] ont présenté une stratégie de contrôle en temps-réel qui vise à optimiser l’ efficacité et les émissions d’un véhicule hybride électrique adoptant l’ architecture parallèle. Cette stratégie permet de sélectionner en temps-réel et en permanence la valeur optimale du point de fonctionnement qui permet de réduire la fonction de coût associée à la consommation énergétique. D’ autres études ont porté, surtout, sur la réduction de la consommation d’ énergie, tout en améliorant l’efficacité du groupe motopropulseur, comme discuté dans [46]. Cette étude a comparé le rendement d’efficacité énergétique de six architectures du groupe motopropulseur cent pour cent électrique de différents VEBs.

Les configurations des groupes motopropulseurs analysés sont : mono (1 G) et à deux vitesses (2G), semi-toroïdale (HT) et entièrement toroïdale (FT), des transmissions à variation continue (CVT) et des transmissions infiniment variables (lVT) avec deux types différents de flux de puissance interne (lVT-I et IVT-II). Pour chacune de ces transmissions de vitesse analysées, les cartes de vitesse optimales ont été établies, en tenant compte de l’efficacité du moteur électrique du véhicule et de la transmission, et en définissant le rapport de la vitesse optimale pour tous les points de fonctionnement du groupe motopropulseur. La simulation de la consommation d’ énergie a été appliquée sur un cycle « Urban Driving Cycle » (UDC). A l’ issu de cette étude, il en ressort que l’adoption des transmissions continues et variables, particulièrement la configuration HT, a pu améliorer l’autonomie d’un VEB. Cependant, ces résultats de simulation préliminaires nécessitent une simulation plus détaillée et beaucoup plus d’ analyses expérimentales. Dans la littérature on a remarqué que la majorité des études antérieures ont supposé que les batteries soient complètement chargées au début du trajet et soient déchargées à la fin du trajet. Parmi les stratégies de gestion d’ énergie qui ont visé l’ amélioration de la durée de vie de la batterie en lissant le courant de décharge de cette dernière, nous citons l’étude de [47]. L’algorithme établi dans cette étude a permis de réduire les pertes au niveau de la résistance interne de la batterie, mais ceci était insuffisant pour prolonger l’autonomie du véhicule électrique.

Table des matières

Chapitre 1. Introduction
1.1 Mise en contexte
1.2 Problématique
1.3 Interrogations relatives au projet de recherche
1.4 Objectifs
1.5 Méthodologie
1.6 Contenu du mémoire
Chapitre 2. Revue de littérature
2.1 Introduction
2.2 Les différentes technologies de véhicules électriques
2.2.1 Les véhicules hybrides
2.2.2 Les véhicules électriques rechargeables à batterie
2.3 Facteurs influençant la consommation d’énergie d’un véhicule électrique
2.3.1 La batterie
2.3.2 La masse
2.3.3 Résistance aux roulements
2.3.4 Forces aérodynamiques
2.3.5 Conditions météorologique
2.3.6 Cycle de conduite et récupération de l’énergie
2.4 Les méthodes de gestion d’énergie
2.5 État de l’art sur les méthodes d’estimation de la masse et du coefficient de résistance au roulement
2.5.1 Méthodes d’estimation de la masse
2.5.2 Méthodes d’estimation du coefficient de résistance au roulement
2.6 Conclusion
Chapitre 3. Modélisation de la gestion énergétique d’un véhicule électrique rechargeable à batterie
3.1. Introduction
3.2 Modèle de la dynamique longitudinale
3.2.1 Modèle physique du véhicule
3.2.2 Modèle du pneumatique du véhicule
3.3 Modèle de la batterie d’un véhicule électrique rechargeable à batterie
3.3.1 Modèle physico-chimique
3.3.2 Estimation de l’énergie consommée
3.3.3 Modèle de la dégradation de la batterie
3.3.4 Description de la fonction de coûL
3.4 Problématique de la gestion d’énergie d’un véhicule rechargeable à batterie
3.5 Méthode de gestion d’énergie d’un véhicule rechargeable à batterie
3.5.1 Description de la méthode de gestion d’énergie
3.5.2 Formulation du problème
3.6 Conclusion
Chapitre 4. Estimation en ligne de la masse et du coefficient de résistance au roulement et escription du scénario de recharge optimal
4.1 Introduction
4.2 Description de la méthode d’ estimation de la masse et du coefficient de résistance au roulement
4.2.1 Estimation avec la méthode des moindres carrés récursifs avec plusieurs facteurs d’ oubli (MCR)
4.2.2 Méthode d’optimisation non linéaire utilisée dans la gestion d’énergie
4.2.3 Description des méthodes d’estimation de la masse et du coefficient de résistance au roulement
4.3 Validation et simulation
4.3 .1 Résultats de l’ estimation de la masse et du coefficient de résistance au roulement par les méthodes l , 2 et 3
4.4 Validation de la méthode de gestion d’énergie optimale
4.4.1 Validation des mesures de la batterie
4.4.2 Description du système de planification énergétique
4.4.3 Validation du scénario optimal
4.5 Conclusion
Chapitre 5 : Discussion, conclusions et perspectives
5.1 Discussion sur les résultats observés
5.2 Perspectives et travaux futurs

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