Heuristiques optimisées et robustes de résolution du problème de gestion d'énergie pour les véhicules électriques et hybrides PDF Download
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Author: Mouloud Guemri
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Languages : fr
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Book 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: Mouloud Guemri
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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: Mansour Al Qubeissi
Publisher: BoD – Books on Demand
ISBN: 1789842832
Category : Technology & Engineering
Languages : en
Pages : 542
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Book Description
The demand for secure, affordable and clean energy is a priority call to humanity. Challenges associated with conventional energy resources, such as depletion of fossil fuels, high costs and associated greenhouse gas emissions, have stimulated interests in renewable energy resources. For instance, there have been clear gaps and rushed thoughts about replacing fossil-fuel driven engines with electric vehicles without long-term plans for energy security and recycling approaches. This book aims to provide a clear vision to scientists, industrialists and policy makers on renewable energy resources, predicted challenges and emerging applications. It can be used to help produce new technologies for sustainable, connected and harvested energy. A clear response to economic growth and clean environment demands is also illustrated.
Author: Walter Lhomme
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Languages : fr
Pages : 188
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Book Description
La résolution du problème de pollution est l'un des défis du XXIème siècle. Ces dernières années ont vu un développement important de Véhicules Électriques Hybrides (VEHs) qui allient les avantages des propulsions thermique (autonomie) et électrique (faible pollution). Le système embarqué est de plus en plus complexe car il multiplie les éléments de conversion énergétique ainsi que les couplages. L'objectif de ce travail est de proposer une méthodologie d'étude de VEHs pour en déduire des règles de commande (gestion locale de l'énergie) et de stratégie (gestion globale de l'énergie). Nous avons utilisé la Représentation Énergétique Macroscopique (REM), qui décrit de manière synthétique des systèmes complexes et leur commande, basée sur le principe d'action et de réaction des éléments connectés. Trois types de véhicules ont ainsi été étudiés, les architectures hybrides série, parallèle et mixte. La REM permet de mettre en avant les nœuds énergétiques des VEHs étudiés. En se basant sur l'exploitation des contraintes et propriétés énergétiques des sous systèmes associés, l'inversion de ces couplages fait apparaître, au sein de la structure de commande locale, les divers degrés de liberté qui mènent à l'articulation de la gestion globale de l'énergie des architectures étudiées. De part la complexité et la multidisciplinarité des véhicules hybrides, ce travail a également participé à l'extension des travaux de formalisme pour la commande et la gestion d'énergie des systèmes à énergies réparties. De nombreux travaux sont en cours et restent à faire pour développer ce type de véhicule.
Author: Alan Chauvin
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Languages : fr
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Book Description
L'hybridation des sources de puissance dans le domaine des applications embarquées s'est imposée comme une solution adéquate pour répondre aux législations environnementales et atteindre une meilleure efficacité énergétique. Toutefois, le choix dans le dimensionnement des composants et la stratégie de commande doivent répondre à un cahier des charges, souvent complexe et hétérogène, tout en limitant les coûts du système. La résolution de ce problème d'optimisation incluant de nombreuses variables peut s'avérer complexe à cause des non-linéarités présentes dans le problème formulé. Il faut donc disposer d'outils de résolution efficaces et capables de fournir une solution fiable. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules hybrides basée sur l'optimisation combinatoire, et en particulier sur la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). A partir d'un problème d'optimisation non linéaire, le problème initial est reformulé en une multitude de sous-problèmes linéaires en nombres entiers sur lesquels un algorithme de Branch & Bound parallèle est exécuté. Afin de résoudre des problèmes de grande taille, un second algorithme basé sur le Branch & Cut est développé. Cette méthode est déployée pour l'étude d'un système d'alimentation hybride d'une mini-excavatrice électrique. Le problème d'optimisation, dans lequel des contraintes énergétiques et des contraintes de vieillissement sont implantées, est évalué suivant différents paramètres du cahier des charges. Enfin, cette approche est également appliquée pour l'optimisation de trajectoires d'un système multi-actionneur synchronisés.
Author: Ahmed Neffati
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Languages : fr
Pages : 158
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Book Description
La gestion de l'énergie des véhicules électriques hybrides (VEH) a fait l'objet d'un grand effort scientifique dans les dernières années. En outre, la puissance demandée dans un (VEH) doit être gérée en ligne en respectant les contraintes de charge et d'énergie disponible. Nous nous intéressons en particulier dans notre travail à la gestion de l'énergie d'un véhicule hybride, le problème est la distribution instantanée de la puissance électrique demandée à travers les deux sources d'énergie en optimisant autant que possible la consommation globale d'hydrogène sur un profil de mission donné. Nous commençons dans une première phase d'étude par la caractérisation des profils de mission dans l'objectif de trouver des outils de caractérisation qui nous aideront à choisir des lois de commandes qui s'intègrent dans un processus de gestion d'énergie en ligne. Dans la deuxième phase d'étude, des stratégies de gestion d'énergie qui s'appuient sur des techniques de gestion fréquentielle ont été développées. Ensuite, nous présentons une méthode de gestion d'énergie en ligne basée sur les règles floues, cette méthode a été améliorée par l'application d'une méthode de basculement floue. Cette stratégie conduit la pile à combustible à fonctionner aux points de meilleur rendement. Il a été vérifié que si cette méthode est appliquée en ligne sur un profil inconnu, la consommation obtenue est quasi-optimale.
Author: Thomas Miro Padovani
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Languages : fr
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Book Description
Le véhicule hybride électrique dispose de deux sources d'énergie distinctes pour se mouvoir : le carburant, ainsi qu'un système de stockage électrique ayant la particularité d'être réversible. La loi de gestion d'énergie a pour objectif de superviser les flux de puissance dans le groupe motopropulseur en intervenant sur le point de fonctionnement des organes de celui-ci, et ce dans le but d'optimiser un critère donné. La loi de gestion d'énergie se formalise donc par un problème de commande optimale dont le critère à minimiser tient compte de la consommation de carburant du véhicule sur un trajet donné. La solution de ce problème peut se calculer hors ligne lorsque toutes les données du trajet sont parfaitement connues à l'avance, hypothèse qui n'est plus admissible pour une stratégie embarquée sur véhicule dont l'objectif est alors de s'approcher au maximum du résultat optimal. Les travaux présentés dans ce manuscrit mettent en avant la commande optimale orientée multi-objectif pour répondre à la problématique du compromis inter-prestations au coeur du développement d'un véhicule de série. Une loi de gestion d'énergie tenant compte du compromis entre consommation et agrément de conduite, ainsi qu'une autre traitant le compromis entre consommation et vieillissement batterie sont proposées. Les stratégies présentées s'inscrivent également dans une approche modulaire tirée de la solution de nature transversale issue de l'Equivalent Consumption Minimization strategy (ECMS). Ainsi, la commande du véhicule hybride rechargeable, du Mild-Hybride, ainsi que d'architectures hybrides complexes disposant d'une transmission automatique, de deux machines électriques ou deux systèmes de stockage électriques, est ici traitée à travers un socle commun. Cette approche permet de réduire le temps de développement des stratégies qui partagent un maximum d'éléments communs.
Author: Ali Castaings
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Book Description
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.
Author: Ons Sassi
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Book Description
Le véhicule électrique est actuellement au coeur des alternatives énergétiques qui permettent de faire face à la croissance du coût du carburant et au réchauffement climatique. En revanche, l'autonomie limitée des batteries des véhicules électriques et l'indisponibilité d'un nombre suffisant de bornes de recharge représentent des enjeux majeurs auxquels se trouvent confrontés les utilisateurs. Le déploiement des véhicules électriques doit alors passer par la conception et l'expérimentation des outils d'aide à la décision pour gestion optimisée et adaptée de l'écosystème du véhicule électrique. C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse qui vise à fournir des outils d'aide à la décision pour l'optimisation des usages, de la recharge et des tournées des véhicules électriques dans le cadre industriel. Dans un premier temps, nous proposons d'étudier le problème d'optimisation conjointe de l'affectation et de la recharge des véhicules électriques. L'objectif de ce problème est de maximiser l'usage des véhicules électriques et minimiser les coûts de recharge tout en prenant en compte les contraintes d'ordre opérationnel et technique. Pour résoudre ce problème, nous proposons une méthode exacte et deux heuristiques. Nous comparons les performances de ces méthodes sur des instances réelles et d'autres aléatoires. Nous exposons ensuite plusieurs extensions au problème de base en intégrant de nouvelles fonctions objectif et de nouvelles contraintes. Nous étudions par la suite notre problème de point de vue ordonnancement et nous proposons une étude de complexité et des algorithmes d'approximation avec garantie de performance pour le problème d'ordonnancement d'intervalles sous contraintes d'énergie. Finalement, nous nous intéressons à un nouveau problème de construction de tournées pour une flotte mixte de véhicules électriques et thermiques. Pour résoudre ce problème, nous proposons des heuristiques et des méta-heuristiques hybrides et nous comparons les performances des différentes méthodes sur des instances généralisées de la littérature.
Author: Keyu Chen
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Languages : en
Pages : 202
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Book Description
Le domaine du transport, l'un des plus grands secteurs d'énergie, doit affronter des défis importants tels que la sécurité énergétique, le changement climatique et les problèmes de la pollution. Pour répondre à cela, les Véhicules Électriques et Hybrides (VEHs) deviennent une option intéressante. L'un des problèmes clés liées au développement des VEHs est la conception de la commande de ce type de système complexe, lequel est composé de plusieurs sources et sous-systèmes. En utilisant la Représentation Énergétique Macroscopique (REM) qui est une représentation graphique basée sur l'énergie, une structure de commande peut être déduire directement par inversion du modèle. L'objectif de cette thèse est d'établir une REM commune capable de décrire différentes architectures de VEHs. A partir de cette REM, une structure de commande générale est obtenue. Cette structure de commande peut être utilisée pour l'étude de VEH série, parallèle et mixte, en changent seulement différents valeurs de paramètres. Cette REM permet de mieux comprendre les flux de puissance principaux des différent VEHs. En utilisant une approche descendante, la modélisation et la commande des différent VEHs ont été réalisées de manière générale, même si ces VEHs peuvent être très différents les uns des autres en termes de structure. Le temps requis pour la conception de la commande peut être ainsi considérablement réduit. Qui plus est, avec la même structure de commande, les différents VEHs peuvent être comparés plus facilement. La structure commune a été validée expérimentalement sur un émulateur de véhicule hybride série. Différentes gestions énergétiques plus efficaces de VEHs pourraient être développées et comparées. De ce fait, le coût de fabrication, la consommation de carburant et l'émission de CO2 peuvent être réduites.
Author: Hattab Maker
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Languages : fr
Pages : 135
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Book Description
Ce mémoire de thèse est une contribution à la résolution du problème de l’optimisation de la gestion d’énergie dans un véhicule a pile a combustible. Ce véhicule est équipé d’une une pile de type PEMFC, utilisée comme source principale et un module de supercondensateurs comme source d’appoint de puissance. L’adaptation des niveaux de tension entre les sources et la charge dans le véhicule nécessite deux convertisseurs DC-DC, l’un de type Boost, l’autre Buck/Boost, permettant de maintenir constante la tension du bus continu et d’imposer la puissance ou le courant demandé par la charge. L’optimisation de la gestion d’énergie dans le véhicule a pour objectif d’établir une nouvelle loi de gestion d’énergie robuste et précise permettant d’améliorer les performances du véhicule en termes d’accélération et de longévité. Dans ce volet, la commande optimale sous contraintes a été adoptée. Elle a permis d’établir une gestion optimale de l’énergie provenant de la pile a combustible en tenant compte des contraintes subies par celle-ci. La commande par mode de glissement a été utilisée pour contrôler les convertisseurs DC-DC. Deux stratégies de cette commande ont été étudiées et réalisées expérimentalement : la première concerne une surface de glissement linéaire. La seconde utilise une surface de glissement munie d’une action intégrale. Ce travail a été clôturé par l’association des deux commandes pour contrôler les convertisseurs DC-DC pour forcer les deux sources du véhicule à suivre les trajectoires de référence fournies par la commande optimale. Les simulations ont permis de montrer la complémentarité entre ces deux commandes.
