Gestion optimisée de l'énergie électrique d'un groupe électrogène hybride à pile à combustible

Optimized electric power management in a fuel cell hybrid powertrain

• Auteur / Autrice : Walid Hankache
• Direction : Maurice Fadel, Daniel Hissel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Systèmes automatiques
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Toulouse, INPT

Mots clés

Mots clés contrôlés

Rendements

Algorithmes génétiques

Commande, Théorie de la

Logique floue

Programmation dynamique

Véhicules électriques hybrides

Piles à combustible

Résumé

L'étude porte sur la gestion de la distribution instantanée de la puissance entre une pile à combustible et un élément de stockage afin d'assurer la puissance électrique nécessaire à la traction d'un véhicule électrique hybride tout en minimisant la consommation d'hydrogène sur un parcours donné. Dans une première approche, considérée hors ligne, le problème formulé sous forme d'optimisation globale sous contraintes, est traité par l'application de deux approches différentes de la commande optimale : la programmation dynamique et la minimisation du Hamiltonien. D'autre part, pour une gestion en ligne de l'énergie, un système de décision à base de règles floues est proposé. Les fonctions d'appartenance des entrées et sorties du système flou sont optimisées à l'aide d'un algorithme génétique. Afin d'appliquer les stratégies évoquées, un bilan énergétique du groupe électrogène formé de la pile et ses auxiliaires, de l'élément de stockage et des convertisseurs statiques est effectué.

The study focuses on the power split management between a fuel cell and a supercapacitor pack in order to ensure the power demand in a hybrid electric vehicle while minimizing the hydrogen consumption on a given cycle. In a first approach, considered to be offline, the problem formulated as a global optimization under constraints, is solved by the application of two different optimal control approaches : dynamic programming and minimization of the Hamiltonian. On the other hand, considering online energy management, a decision making system based on fuzzy rules is proposed. Inputs and output membership functions of the fuzzy system are optimized using a genetic algorithm. In order to implement the outlined strategies, efficiencies of the powertrain elements, mainly the fuel cell stack and auxiliaries, the storage element and the static converters, are characterized.