Modèles mathématiques et techniques d’optimisation non linéaire et combinatoire pour la gestion d’énergie d’un système multi-source : vers une implantation temps-réel pour différentes structures électriques de véhicules hybrides

La gestion de la distribution de l’énergie électrique dans un système multi-source (véhicule hybride électrique) est primordiale. Elle permet d’augmenter les performances du système en minimisant la consommation de combustible utilisée par la source principale, tout en respectant la demande et les différentes contraintes de fonctionnement de la chaîne énergétique et de sécurité du système. Dans cette thèse, dans le cas où le profil de mission est connu, une approche combinatoire est proposée en modélisant le problème de gestion d’énergie sous la forme d’un problème d’optimisation avec satisfaction des contraintes. Celui-ci est résolu par une méthode exacte issue de la recherche opérationnelle, conduisant à des solutions optimales en des temps de calcul fortement réduits en comparaison avec ceux obtenus par l’application de la programmation dynamique ou la commande optimale. Pour éprouver la sensibilité aux perturbations, une étude de robustesse est menée sur la base de l’analyse de la solution de pire-cas d’un scénario sur des profils de mission d’un véhicule. Les cas pratiques d’utilisation imposent de ne connaître la demande du moteur électrique qu’à l’instant présent, selon le mode de conduite du chauffeur. Afin de gérer l’énergie du véhicule en temps réel, un algorithme en ligne, basé sur une approche de type floue, est développé. Pour mesurer la qualité de la solution floue obtenue, une étude de performance est réalisée (recherche de l’optimum global), en ayant recours à une optimisation hors-ligne sur des profils de mission de référence, basée sur une modélisation non linéaire du problème de gestion d’énergie. Les résultats obtenus ont permis de valider la qualité de la solution floue résultante