Commande d’un Système Multi-Sources Dédié au Véhicule Électrique.

Abstract

Au cours des dernières décennies, les stratégies de gestion de l’énergie (SGE) dans les véhicules électriques (VEs) et les véhicules électriques à pile à combustible (PàC) ont fait l’objet d’un grand intérêt en raison de son augmentation importante de l’utilisation afin d’améliorer les performances du véhicule ainsi que d’avoir une répartition optimale de la puissance entre les sources impliquées. La plupart des travaux actuels sont principalement basés sur la répartition de la puissance en fonction de la dynamique de la source, sans tenir compte de la régulation de l’état de charge des sources auxiliaires ainsi que de la dégradation des sources d’énergie embarquées. Pour combler cette lacune, cette thèse présente deux SGE pour un système de stockage hybride composé par des batteries et des super-condensateurs (SCs) dans un VE comme une première partie. Dans la deuxième partie, un autre système hybride a été étudié, il est constitué d’une PàC et des batteries lithium-ion utilisés pour la motorisation d’un véhicule réel. Deux stratégies de gestion de l’énergie ont été développées pour le système hybride multisources, la première est une méthode basé sur l’intelligence artificielle qui est la méthode logique floue, tandis que l’autre est une technique d’optimisation qui prend en compte les variations paramétriques linéaires (LPV). Une comparaison a été effectuée pour évaluer les performances des deux techniques. Pour le véhicule électrique à PàC, une SGE soucieuse à la santé de la batterie est basé sur la commande prédictive (MPC) a été développé, ce nouveau travail proposé cherche à maintenir non seulement l’état de charge de la batterie mais aussi à minimiser le vieillissement des batteries et à prolonger leur durée de vie. L’ensemble des systèmes est modélisé par des équations d’état, ainsi l’évaluation des techniques de contrôle proposées est simulée à l’aide du logiciel Matlab-Simulink, puis validée expérimentalement.