Contribution au développement d'une stratégie de gestion de l'énergie basée sur pronostics pour des systèmes hybrides à pile à combustible - application à un véhicule électrique hybride à pile à combustible et batterie
Auteur / Autrice : | Meiling Yue |
Direction : | Samir Jemeï, Noureddine Zerhouni |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Automatique |
Date : | Soutenance le 07/10/2019 |
Etablissement(s) : | Bourgogne Franche-Comté |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST |
Site de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....) | |
Jury : | Président / Présidente : Zoubir Khatir |
Examinateurs / Examinatrices : Samir Jemeï, Noureddine Zerhouni, Zoubir Khatir, Florence Ossart, Belkacem Ould Bouamama, Daniel Hissel, Zheng Chen | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Florence Ossart, Belkacem Ould Bouamama |
Mots clés
Résumé
Le système de propulsion hybride à pile à combustible (PàC) gagne du terrain sur le marché automobile actuel et offre une solution durable au changement climatique mondial dans le secteur des transports. Cependant, la durabilité et la fiabilité des sources d’énergie utilisées dans le système hybride sont les obstacles inévitables à sa commercialisation massive. Pour optimiser et maximiser la durée de vie du système hybride, une approche de pronostic et gestion de la santé (PHM) est mise en œuvre pour gérer et atténuer le comportement de dégradation des sources d'énergie et appliquée à un véhicule électrique hybride à pile à combustible.Dans ce contexte, deux contributions principales sont apportées. La première consiste à déployer une méthode de pronostic pouvant être utilisée dans le système hybride. Le filtrage de particules, en tant que méthode d'estimation d'état communément utilisée, est adapté aux fins de pronostic dans cette thèse. Il est utilisé pour traiter les données de dégradation imprécises et incertaines et pour estimer la durée de vie utile restante. La méthode est validée par les ensembles de données historiques de PàC et de batterie et les résultats sont évalués par les métriques de pronostic conçues.Ensuite, une deuxième étape sur l’aspect gestion de la santé du PHM est proposée. Comme la répartition de la puissance demandée dans un système hybride est gérée par une stratégie de gestion de l'énergie (EMS), l’orientation de cette étape est de développer une EMS conscient de sa santé dans le contexte du PHM. Une grande quantité de recherches sur les pronostics avec des données expérimentales finies ont été trouvées dans la littérature, alors que la manière d'utiliser les résultats de pronostics pour réaliser des actions de contrôle correctives est rarement discutée. Afin de pallier cette lacune dans les applications de système hybride, un processus de prise de décision basé sur le pronostic est conçu. Les performances sont évaluées en quantifiant la dégradation et la durée de vie du système dans un environnement simulé et une discussion sur l'occurrence des pronostics est lancée pour des investigations ultérieures sur la maintenance.