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

The study focuses on the power distribution management between a fuel cells stack and a supercapacitor pack in order to ensure the power demand in a hybrid vehicle. The goal is to minimize the hydrogen consumption on a given cycle. The problem is formulated as a global optimization problem under constraints. In a first approach, the system is described with a discretized dynamic equation and a dynamic programming algorithm is applied. A second approach is to minimize the Hamiltonian after having approached the cost criterion by a polynomial function. These methods require a priori knowledge of the power demand profile and are therefore considered as offline optimization methods. For an online energy management, we applied a decision making system based on fuzzy rules. Inputs and output membership functions of the fuzzy system are optimized using a genetic algorithm. In order to implement the outlined strategies, efficiency of the elements of the power train formed by the fuel cells stack and auxiliaries, the storage element and the static converters is characterized.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. L'objectif visé est la minimisation de la consommation d'hydrogène sur un cycle donné. Le problème est formulé en tant que problème d'optimisation globale sous contraintes. Dans une première approche, le système est décrit sous forme d'une équation dynamique discrétisée et un algorithme de programmation dynamique est appliqué. Une seconde approche consiste à minimiser le hamiltonien après avoir approché le critère coût par une fonction polynomiale. Ces méthodes nécessitent la connaissance a priori du profil de puissance demandée et se classent parmi les méthodes d'optimisation hors ligne. Pour une gestion en ligne de l'énergie, nous avons appliqué un système de décision à base de règles floues. Les fonctions d'appartenance des entrées et sorties du système flou sont optimisés 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