Nouvelles stratégies de gestion de la source hybride

Etat de l’art des méthodes de gestion d’énergie

La gestion des flux d’énergie dans une source de stockage hybride alimentant un véhicule électrique est toujours un sujet délicat, car il existe une infinité de façons de procéder. Les questions principales que l’on doit se poser sont :  Comment gérer ces flux de manière « optimale » ?  Quels est alors le bon compromis avantages/inconvénients ? Dans notre cas, l’ajout d’une source auxiliaire disposant d’une forte puissance spécifique comme les supercondensateurs, permet de diminuer fortement les sollicitations en courant sur les batteries et ainsi augmenter les performances globales de la source de stockage (durée de vie, rendement, dynamique, autonomie, etc…).

De plus, la présence de cette source d’énergie secondaire permet d’envisager des fonctionnalités supplémentaires, notamment en raison de sa réversibilité. Il devient alors possible de récupérer la totalité de l’énergie de freinage [201]. Cette répartition doit satisfaire la demande de puissance du moteur électrique et respecter les contraintes électriques et énergétiques du système de stockage [202]. Ce système hybride nécessite une stratégie de gestion d’énergie adaptée afin d’exploiter au mieux le potentiel des différentes sources et afin d’utiliser efficacement l’énergie embarquée.

Elle peut être basée sur des règles déterministes ou non, mais également sur des fonctions objectifs (durée de vie de la batterie, confort de conduite, consommation énergétique du véhicule, etc…). De nombreux travaux ont été effectués sur le sujet. Comme montré sur la Tableau III. 1, on peut classer ces stratégies en deux principales catégories :  Les stratégies basées sur des règles prédéfinies  Les stratégies basées sur l’optimisation .

Dans la suite du chapitre, nous allons passer en revue les méthodes décrites dans la littérature afin de sélectionner les stratégies les mieux adaptées à notre application (simplicité, ressources matérielles, temps de calcul, robustesse lorsque le parcours n’est pas défini à l’avance). Afin de limiter le volume et la masse de la source hybride, la réserve d’énergie disponible dans la source de puissance est en général limitée. Il est donc primordial de veiller à ce que sa mission ne puisse pas être compromise par une mauvaise gestion énergétique de cette dernière.

Comme le montre la Figure III. 1, le principal objectif consiste à gérer la répartition des puissances de manière à exploiter au mieux les performances des deux sources. Ceci doit se faire en respectant leurs contraintes, à savoir :  Respecter la plage de tension d’utilisation des supercondensateurs  Respecter les limitations en puissance de la batterie (en charge et en décharge) Notons également que la gestion énergétique des supercondensateurs peut avoir un impact non négligeable sur la consommation en puissance de la batterie et ses contraintes. La Figure III. 1 résume le lien entre le dimensionnement et la gestion d’une source hybride. 

Méthodes de répartition des puissances à base d’optimisation

Le problème de la gestion énergétique revient dans ce cas à trouver la meilleure répartition de la puissance demandée entre les différentes sources de stockage d‘énergie, de manière à minimiser le coût du système. Ce dernier peut être basé sur la consommation de carburant, les émissions de polluants, la durée de vie des composants, le confort de conduite, etc [202][32]. Dans ce contexte, une série de techniques d’optimisation ont été appliquées ces dernières années pour résoudre le problème de gestion d’énergie dans les véhicules électriques hybrides, comme la programmation linéaire ou la programmation non linéaire (LP et NLP),

la programmation dynamique (DP), la commande optimale linéaire-quadratique (LQ), et l’algorithme génétique (GA) [236]. L’objectif principal de ces techniques d’optimisation est d’assurer en permanence la puissance demandée le long d’un profil de mission, en minimisant autant que possible la fonction « coût » du système [237].

En ce que concerne la régulation énergétique des sources secondaires, un critère d’optimisation qui tient compte de plusieurs paramètres à la fois (surtout le maintien de l’état de charge de la source de puissance) est généralement utilisé dans ces stratégies de gestion de l’énergie basée sur l’optimisation. Dans les deux parties suivantes, nous présentons une analyse de deux groupes de méthodes couramment utilisées pour la gestion optimale de l’énergie.