FR2975795A1

FR2975795A1 - Procede de gestion de l'energie consommee par un systeme mobile, notamment un vehicule automobile, dispositif embarque mettant en œuvre un tel procede

Info

Publication number: FR2975795A1
Application number: FR1154555A
Authority: FR
Inventors: Neil Abroug; Mathieu Grossard; Sofiene Kachroudi
Original assignee: Commissariat a lEnergie Atomique CEA; Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Current assignee: Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Priority date: 2011-05-25
Filing date: 2011-05-25
Publication date: 2012-11-30
Anticipated expiration: 2031-05-25
Also published as: WO2012160045A1; US9278628B2; US20140081503A1; FR2975795B1; EP2714460A1

Abstract

Le procédé présente au moins un ensemble de trajectoires composé de la trajectoire d'une consigne pour commander l'organe moteur et de la trajectoire d'une consigne pour commander au moins un équipement auxiliaire, la trajectoire d'une consigne décrivant l'évolution de ladite consigne en fonction de la position du système mobile, lesdites trajectoires étant calculées par rapport à des objectifs donnés selon un algorithme d'optimisation dont les variables sont formées desdites consignes, ledit procédé comportant : - une étape préliminaire comportant elle-même : - une sous-étape (301, 302) de mémorisation d'un profil approximé dudit trajet sous formes de segments de droites, formant une suite de positions échantillonnées XL(k) le long du trajet, une position échantillonnée XL(k) correspondant au passage d'un segment au segment suivant ; - une sous-étape (304) d'échantillonnage dudit profil selon un pas spatial Xe, formant une suite de positions échantillonées Xe(j) le long du trajet ; les trajectoires étant mises à recalculées à chaque position échantillonnée XL(k) selon l'algorithme d'optimisation (35), les consignes étant constantes sur un segment donné, une simulation prédisant l'environnement énergétique du système mobile jusqu'au point d'arrivée B étant effectuée à chaque position échantillonnée Xe(j) en fonction desdites consignes et au moins du profil approximé du trajet restant, l'algorithme d'optimisation tenant compte du résultat de la simulation pour calculer les consignes des trajectoires.

Description

PROCEDE DE GESTION DE L'ENERGIE CONSOMMEE PAR UN SYSTEME MOBILE, NOTAMMENT UN VEHICULE AUTOMOBILE, DISPOSITIF EMBARQUE METTANT EN OEUVRE UN TEL PROCEDE La présente invention concerne un procédé de gestion de l'énergie consommée par un système mobile. Elle concerne également un dispositif mettant en oeuvre un tel procédé. Elle s'applique notamment pour les véhicules électriques.

De plus en plus de véhicules à motorisation purement électriques sont utilisés, notamment dans les zones urbaines. L'utilisation des véhicules électriques offre de nombreux avantages. Les batteries sont des composants critiques pour ces types de véhicules. De façon plus générale, la gestion de l'énergie pour ces véhicules est une problématique totalement différente de celle des véhicules thermiques, à énergie fossile. En particulier, les batteries embarquées au sein des véhicules électriques possèdent une capacité énergétique finie. Par ailleurs, la recharge électrique d'une batterie nécessite un temps très important. Par conséquent, il est primordial pour le conducteur d'un tel véhicule d'être assuré que la quantité d'énergie stockée dans les batteries est suffisante pour parcourir un trajet désiré tout en activant les équipements auxiliaires qui assurent le confort des passagers. Pour les véhicules thermiques, la question de la gestion des équipements auxiliaires (chauffage, climatisation, etc....) ne se pose pas puisque l'énergie fossile est disponible sur les réseaux routiers en de nombreux points de ravitaillement. Ainsi, la stratégie de gestion des auxiliaires se réduit à satisfaire les demandes du conducteur. Dans le cas des véhicules électriques, cette stratégie simple peut devenir rapidement irréalisable. Les capacités de stockage sont limitées et les recharges actuellement absentes. Satisfaire à tout prix les conforts demandés (via les auxiliaires de chauffage, autoradio,...) peut rapidement épuiser les ressources en énergie de la batterie. Cela peut se faire au détriment de l'objectif de la mission qui est d'arriver à destination du parcours.

La mise en place d'une stratégie de gestion d'énergie tenant compte de la minimisation de l'énergie consommée, de la contrainte d'arrivée à destination et la satisfaction des conforts, peut devenir contraignante pour le conducteur. En effet, ces critères peuvent en effet imposer un mode de conduite très lent et une non-satisfaction des demandes de vitesse du conducteur. De nombreux articles présentent des solutions pour réaliser des systèmes de gestion de l'énergie dans les véhicules hybrides, à motorisation thermique et électrique. Ces systèmes sont encore appelés EMS, acronyme de l'expression anglo-saxonne « Energy Management Systems ». Le terme EMS pourra être utilisé par la suite. En règle générale, ces articles présentent des stratégies de gestion de l'énergie ayant pour but de chercher le meilleur scénario d'activation du moteur thermique et/ou électrique à un instant donné vis-à-vis de critères liés à la consommation et/ou émission polluante d'un véhicule. Ces stratégies ne permettent pas de gérer à la fois la satisfaction des indices de confort des véhicules, notamment les demandes des équipements auxiliaires, la consommation électrique de la batterie et les indices de performances des véhicules, tels que le temps de parcourt par exemple, dans le cas d'une motorisation purement électrique. Dans le domaine de la gestion de l'énergie des véhicules à motorisation purement électrique, on peut citer la demande de brevet EP1462300 Al.

Dans ce document, le but est de permettre la gestion du niveau de charge et décharge de la batterie par le conducteur grâce à certaines informations données au conducteur du véhicule. Un inconvénient de la solution proposée est qu'elle nécessite l'emploi d'un chargeur de batterie, ce qui est une contrainte forte.

Un but de l'invention est notamment de fournir des consignes optimales pour qu'un conducteur, ou plus généralement un organe de commande, doit appliquer pour minimiser à la fois les temps de parcours et la consommation d'énergie tout en répondant au mieux aux demandes d'activation des équipements auxiliaires. A cet effet, l'invention a pour objet un procédé de gestion de l'énergie consommée par un système mobile, pour un trajet donné entre un point de départ A et un point d'arrivée B, ledit procédé présentant au moins un ensemble de trajectoires composé de la trajectoire d'une consigne pour commander l'organe moteur et de la trajectoire d'une consigne pour commander au moins un équipement auxiliaire, la trajectoire d'une consigne décrivant l'évolution de ladite consigne en fonction de la position du système mobile, lesdites trajectoires étant calculées par rapport à des objectifs donnés selon un algorithme d'optimisation dont les variables sont formées desdites consignes, ledit procédé comportant : - une étape préliminaire comportant elle-même : - une sous-étape de mémorisation d'un profil approximé dudit trajet sous formes de segments XL de droites, formant une suite de positions échantillonnées XL(k) le long du trajet, une position échantillonnée XL(k) correspondant au passage d'un segment au segment suivant ; - une sous-étape d'échantillonnage dudit profil selon un pas spatial Xe, formant une suite de positions échantillonnées Xe(j) le long du trajet ; les trajectoires étant mises à recalculées à chaque position échantillonnée XL(k) selon l'algorithme d'optimisation, les consignes étant constantes sur un segment donné XL, une simulation prédisant l'environnement énergétique du système mobile jusqu'au point d'arrivée B étant effectuée à chaque position échantillonnée Xe(j) en fonction desdites consignes et au moins du profil approximé du trajet restant, l'algorithme d'optimisation tenant compte du résultat de la simulation pour calculer les consignes des trajectoires. Dans un mode de réalisation possible, l'algorithme d'optimisation est une méta-heuristique à essaim particulaire, une particule étant composée desdites consignes. Les segments du profil approximé sont par exemple fonction de l'élévation du trajet, un segment représentant une section de trajet de pente constant. L'environnement énergétique prédit comporte par exemple au moins l'état de la ressource d'énergie. Dans un mode de mise en oeuvre particulier où le système mobile est un véhicule, la consigne pour commander l'organe moteur est le couple moteur demandé audit véhicule. Dans ce cas, l'environnement énergétique comporte peut comporter par ailleurs la vitesse du véhicule, le temps de trajet restant et au moins une variable de sortie d'un équipement auxiliaire. La simulation est par exemple effectuée aussi en fonction des conditions de circulation sur le trajet restant. Plusieurs objectifs donnés étant composés chacun d'une combinaison d'un ou plusieurs objectifs pris dans un ensemble d'objectifs 01, 02, 03, plusieurs ensembles de trajectoires peuvent être présentés, une trajectoire calculée par rapport à une combinaison d'objectifs.

Le véhicule utilisant l'énergie électrique, la ressource d'énergie étant des batteries électriques, les combinaisons d'objectifs sont créées parmi les objectifs suivant 01, 02, 03 : - 01 : minimiser la charge électrique totale consommée par les batteries, charge transmise au moteur électrique et énergie transmise à l'équipement auxiliaire ; - 02 : minimiser le temps de parcours entre le point de départ A et le point d'arrivée B ; - 03 : minimiser l'écart entre la sortie de l'équipement auxiliaire 1 o demandée et la sortie réelle dudit équipement. Les consignes définies par les trajectoires peuvent être présentées au conducteur du véhicule sous forme d'instructions visuelles ou vocales.

L'invention a également pour objet un dispositif de gestion de l'énergie 15 consommée par un système mobile. Le dispositif étant apte à être embarqué dans un système mobile, il comporte au moins un calculateur, des moyens pour capter les positions dudit système, des capteurs pour mesurer l'état de la ressource d'énergie dudit système, et des capteurs donnant des informations de sortie des équipements auxiliaires, lesdits moyens et lesdits 20 capteurs étant interfacés au calculateur, le calculateur mettant en oeuvre le procédé tel que décrit précédemment.

D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'aide de la description qui suit faite en regard de dessins annexés qui représentent : 25 - la figure 1, le profil réel d'un exemple de trajet destiné à être parcouru par un véhicule, et son profil approximé ; - la figure 2, une illustration d'exemples d'échantillonnage spatiaux le long du trajet approximé ; - la figure 3, un organigramme d'un exemple d'algorithme général 30 mettant en oeuvre un procédé de gestion de l'énergie selon l'invention ; - la figure 4, un exemple d'algorithme d'optimisation ; - la figure 5, une illustration de la coopération entre l'algorithme d'optimisation et une simulation de l'état d'un véhicule sur un trajet 35 restant à parcourir ; - la figure 6, un exemple d'algorithme de simulation ; - la figure 7, un exemple de résultat d'une gestion de l'énergie selon l'invention sous forme de la présentation de trois trajectoires, donnant des consignes à appliquer.

La figure 1 présente le profil d'un exemple de trajet, destiné à être parcouru par un véhicule, entre un point de départ A et un point d'arrivée B. En particulier, elle présente l'élévation de la route en fonction de la position d'un véhicule le long de ce trajet. Le profil réel 1 de la route est approximé par une fonction linéaire 2 par un ensemble de segments. 1 o La mise en oeuvre de l'invention nécessite l'utilisation d'un calculateur électronique à l'intérieur du véhicule capable de collecter via un protocole de communication, de type CAN par exemple, un ensemble de signaux de la représentatifs du niveau de charge de la batterie, de la vitesse d'avance du véhicule, et du niveau d'utilisation des équipements auxiliaires notamment. 15 Ce calculateur embarque un simulateur du véhicule afin de pouvoir prédire la consommation d'énergie sur le parcours. L'invention utilise aussi par exemple un GPS afin de connaître les informations routières futures sur l'inclinaison de la route. La connaissance par GPS des informations de trafic routier peut par ailleurs être avantageusement utilisée. 20 Dans la suite de la description, on considère à titre d'exemple le chauffage comme seul équipement auxiliaire dans le véhicule. D'autres auxiliaires pourraient être pris en compte, en particulier les équipements audio, la climatisation ou l'éclairage intérieur par exemple. De façon générale, l'invention prend au moins en compte le moteur électrique et l'ensemble de la 25 chaîne de traction du véhicule, ainsi qu'au moins un équipement auxiliaire de confort.

Dans l'exemple qui suit, on choisit donc deux variables X de contrôle, ou consignes, sur lesquelles le conducteur peut agir : 30 - le couple demandé au moteur ; - la position du chauffage demandée. Dans le véhicule électrique considéré, il est possible d'effectuer des phases de freinage récupérateur d'énergie. Ainsi le couple moteur demandé peut être positif, cas de la propulsion, ou négatif, cas de la décélération. La 35 variable de couple est par exemple renseignée en pourcentage de sa valeur maximale admissible. La variable de position du chauffage est une variable entière. Chaque position correspond à une puissance fixe destinée à chauffer l'habitacle du véhicule. Dans le cadre de l'invention, la trajectoire d'une variable X correspond à l'évolution de cette variable en fonction de la position, du point de départ A jusqu'au point d'arrivée B. Ainsi la trajectoire du couple moteur est la valeur du couple fournie par le moteur à chaque position du trajet. La description des trajectoires est donc faite par rapport à une référence spatiale plutôt qu'à une référence temporelle, en particulier pour les deux raisons suivantes : - le trajet est connu a priori via des coordonnées de position, informations GPS, le temps d'arrivée étant inconnu et constituant un paramètre d'optimisation ; - certaines variables du modèle du véhicule pour la simulation sont fonction de la position ou de l'élévation, par exemple le couple demandé varie essentiellement avec l'élévation.

Les deux variables, couple moteur demandé et position de chauffage demandée, sont calculées sur tout le trajet. A cet effet, le trajet est échantillonné selon une période spatiale Xe, des tests étant effectués à chacune des positions échantillonnées selon un algorithme de gestion dont un exemple sera décrit par la suite. Il est à noter qu'un nombre important d'échantillons peut être considéré sur un trajet relativement long. A titre d'exemple on peut prendre Xe = 10 mètres. Il est cependant possible d'effectuer une simplification en introduisant une deuxième catégorie d'échantillons spatiaux XL, les échantillons XL étant par exemple défini par les segments 2 approximant le profil du trajet, chaque segment correspondant à un échantillon XL. Ces échantillons XL correspondent aux pas de rafraichissement des consignes. En effet sur un segment de trajet à pente fixe sous des conditions de trafic stationnaire, un conducteur type demande en première approximation une même consigne de couple moteur tout au long de ce segment, correspondant à un échantillon XL. Les variations réelles du couple autour de cette consigne moyenne peuvent être omises sur un tel segment de route. Par ailleurs, un conducteur change la consigne de demande en chauffage en un nombre plus restreint de pas spatiaux que les pas Xe.

Un objectif global de la stratégie de gestion de l'énergie à l'intérieur d'un véhicule est de déterminer les valeurs optimales de ces deux variables sur l'ensemble du trajet échantillonné, vis-à-vis par exemple des trois objectifs suivants 01, 02, 03 : - 01 : minimiser la charge électrique totale consommée par des batteries ou tout autre type de ressource d'énergie, charge transmise au moteur électrique et énergie transmise au chauffage ; - 02 : minimiser le temps de parcours entre le point de départ et le point d'arrivée ; - 03 : minimiser l'écart entre la température d'habitacle demandée par le conducteur et la température réellement existante dans l'habitacle 1 o sous l'action du système de chauffage. Pour un équipement auxiliaire autre que le chauffage, l'objectif 03 peut être formulé comme suit : - 03 : minimiser l'écart entre la sortie de l'équipement auxiliaire demandée et la sortie réelle dudit équipement. 15 En plus de ces objectifs, la stratégie de gestion doit satisfaire plusieurs contraintes, parmi lesquelles par exemple les contraintes suivantes Cl, C2, C3, C4 : - Cl : la charge instantanée des batteries doit être toujours supérieure à un seuil fixe, afin de préserver la durée de vie des batteries ; 20 - C2 : le temps de parcours doit être supérieur à un seuil fixe ; - C3: l'écart entre température demandée et réelle ne doit pas dépasser un seuil fixe ; - C4 : la vitesse du véhicule ne doit pas excéder un certain seuil, afin de respecter les limitations de vitesse le long du trajet. 25 Il est à noter que dans le cas d'un véhicule thermique, les deux derniers objectifs peuvent être facilement atteints puisque le réservoir d'énergie est de capacité infinie, recharge rapide et disponible en carburant. Dans le cas d'un véhicule électrique, ces deux objectifs ne sont plus aussi facilement atteints. La stratégie de gestion que met en oeuvre l'invention effectue notamment un 30 arbitrage entre ces objectifs contradictoires tout en respectant les contraintes énoncées.

Entre un point de départ A et un point d'arrivée B, l'ensemble des trajectoires considérées sont le couple mécanique fourni par le moteur et la position de 35 chauffage, ainsi par exemple que l'état de charge des batteries, la vitesse du véhicule, le temps de parcours et la température de l'habitacle. La trajectoire de chacune de ses informations peut être représentée par une courbe représentant leur valeur en fonction de la position du véhicule le long du trajet entre le point A et le point B. Un objectif de la stratégie de gestion de l'énergie selon l'invention est de fournir trois ensembles de trajectoires entre les points A et B, un ensemble de trajectoires basses, un ensemble de trajectoires hautes et un ensemble de trajectoires dit pseudo-optimales, ces trajectoires pouvant être définies comme suit : - Trajectoires basses : ces trajectoires sont obtenues en tenant compte des objectifs 01 et 03, on utilise le terme « basse » car la vitesse du véhicule qui résulte de cette optimisation est théoriquement plus basse que celles obtenues en considérant les autres ensembles d'objectifs ; - Trajectoires hautes : ces trajectoires sont obtenues en tenant uniquement compte des objectifs 02 et 03, dans ces trajectoires la vitesse du véhicule devrait être plus importante que celle obtenue par les trajectoires basses ; - Trajectoires pseudo-optimales : ce sont les trajectoires obtenues en tenant compte des trois objectifs 01, 02, 03 simultanément. De préférence, ces trajectoires sont proposées au conducteur du véhicule, sous une forme ergonomique donnée. Le conducteur a alors toujours la possibilité de décider d'accélérer ou de freiner, et de changer la consigne de puissance de chauffage. Les trois ensembles de trajectoires servent notamment à assister le conducteur et à le rassurer sur la possibilité d'arrivée à la destination de son trajet avec la quantité d'énergie électrique stockée. L'invention permet de proposer au conducteur les trajectoires optimales selon ses préférences et son mode de conduite par exemple.

La figure 2 illustre les échantillonnages spatiaux Xe et XL définis précédemment pour un profil de trajet donné représenté par une courbe 21.

Les échantillons Xe sont représentés à l'intérieur d'un segment 22 encadré par deux valeurs d'échantillons XL. Au point de départ A, les trois ensembles de trajectoires sont calculées et déterminées en fonction des informations connues sur le trajet. Ces trajectoires sont mises à jour en des points particuliers correspondants aux instants d'échantillonnages spatiaux. En un point de mise à jour, les trois ensembles de trajectoires sont recalculées à partir de l'historique, du profil de trajet restant, de la température extérieure et des mesures collectées en ce point. Ces mesures indiquent par exemple l'état de charge des batteries, la température de l'habitacle et le temps de parcours jusqu'à ce point. L'historique comprend notamment les enregistrements des trajectoires calculées aux instants d'échantillonnages précédents.

Le calcul des trajectoires optimales est réalisé à partir d'une formalisation du problème de gestion EMS en un problème d'optimisation mono-objectif sous contraintes contenant plusieurs variables de décision. On se réfère à la figure 2. Au k-ème point de mise à jour du parcours, position échantillonnée XL(k) de la série XL, l'objectif est de déterminer les trajectoires optimales jusqu'à la position finale Xf. La mise à jour précédente a eu lieu au point X(k-1), les points X(k-1) et X(k) encadrant un segment 22. Dans l'exemple de la figure 2, deux segments consécutifs ne sont pas colinéaires, ce qui signifie en pratique que le passage d'un segment à l'autre se fait à un changement d'inclinaison de la pente de la route. On pourrait cependant envisager des cas où deux segments consécutifs sont colinéaires, sans changement d'inclinaison, par exemple dans le cas où un segment est trop long, il peut être subdivisé. A l'intérieur des segments, jusqu'à la position finale Xf, le trajet est échantillonné selon le pas Xe. Pour la mise à jour au point XL(k), point de rupture de segment, il s'agit de déterminer les couples demandés au moteur, propulsion et freinage, ainsi que les positions de consigne du chauffage, prévus jusqu'à la position finale Xf, au point B. Ces variables, couple et position de chauffage, sont déterminées de façon à minimiser un critère mettant en jeu les trois objectifs 01, 02 et 03 de la section 22 précédente X(k-1), X(k), et respectant les quatre contraintes Cl, C2, C3 et C4.

La figure 3 présente l'organigramme d'un exemple d'algorithme général mettant en oeuvre un exemple de stratégie EMS selon l'invention depuis le démarrage du véhicule à un point A jusqu'à un point B d'arrivée, destination finale. Au démarrage 30 dans une étape préliminaire, au point A, plusieurs opérations sont effectuées : - 301, saisie des coordonnées géographiques de la destination ; - 302, lecture du trajet par le dispositif GPS, le profil du trajet peut être approximé durant cette étape ; - 303, calcul du gradient de température sur le trajet en fonction des informations météorologiques disponibles ; - 304, détermination des deux séries de positions échantillonnées XL et Xe à partir du profil approximé 2 tel qu'illustré par exemple par la figure 1 ; - 305, ordre de départ du véhicule se traduisant notamment par 5 l'activation du couple moteur ; - Initialisation des indices i, j et k à 1, indices correspondant respectivement à un pas temporel Te d'échantillonnage le long du trajet, au pas d'échantillonnage spatial Xe, et au pas d'échantillonnage spatial XL de mise à jour des consignes optimales. 10 L'algorithme commence et se poursuit alors par une suite de deux tests 31, 32. Ces tests sont effectués selon le pas d'échantillonnage temporel Te, c'est-à-dire que tous les Te, on effectue ces tests. On note X(i) une position échantillonnée selon Te. Dans un premier test 31, la position X(i) est comparée à la valeur finale Xf. 15 Lorsque la valeur X(i) est sensiblement égale à la valeur Xf, par ailleurs mémorisée, le véhicule a atteint le point d'arrivée B, il est à sa destination finale 39. Dans le cas contraire, la position X(i) et comparée, dans un deuxième test 32, à une position échantillonnée XL(k) de changement de consigne. Si la valeur X(i) n'est pas égale à XL(k), les consignes optimales à 20 appliquer entre le point XL(k-1) et le point final Xf sont maintenues 33 pour toutes les positions Xe(j). Si la valeur X(i) est sensiblement égale à XL(k), on applique le rafraichissement des consignes optimales pour chaque position Xe(j) entre la position XL(k) et Xf 34. La position XL(k) est incrémentée d'un pas XL, à XL(k+1) pour le prochain test 32. Après ce test, à l'issue duquel il y 25 a maintien 33 ou rafraichissement des consignes 34, l'algorithme est rebouclé sur le premier test 31 où le pas X(i+1) est comparé avec la position Xf, puis si Xf n'est pas atteint X(i+1) est comparé à XL(k) ou XL(k+1) selon que XL ait été incrémenté ou non. Les positions X(i) et XL(k) ne coïncident pas obligatoirement, on prévoit donc 30 un intervalle de distance Lc tel que IXL(k) - X(i)I < Lc signifie que la position XL(k) est atteinte. Il en est de même avec Xf. Les positions du véhicule sont détectées par des capteurs de position, par exemple à l'aide d'un système GPS, la distance Lc prenant en compte les incertitudes de mesures.

35 Le rafraichissement, ou mise à jour, des consignes est par exemple effectué pas un algorithme d'optimisation.

L'algorithme d'optimisation choisi est par exemple à essaim particulaire. Il est bien sûr possible d'utiliser d'autres méta-heuristiques telles que les algorithmes génétiques ou les algorithmes de colonies de fourmis par exemple. Le problème d'optimisation peut être formulé par la minimisation d'une fonction mono-objectif sous contrainte. La fonction mono-objectif est la somme pondérée des objectifs 01, 02, 03. Ce problème est ainsi formulé dans le tableau suivant pour une position X(i), notée Xi, coïncidant avec une position XL(k) : a x O1(Cp, Pc, Etat Param _ trajet) minimiser +J3 x 02( Cp, Etat Param _ trajet) +yx O3(Pc, Etat Param _ trajet) où a, /3 et y : Coefficients de pondération Cp: couple demandé au moteur de Xi jusqu'à X f (pourcentage des couples de propulsion maximal et de freinage maximal) Pc: position du chauffage de Xi jusqu'à X f (entier) Etat_i: état du véhicule (charge batterie, température habitacle, vitesse véhicule, etc...) Param_trajet : paramètres relatifs au trajet (longueur, profil de route, température extérieure, etc...) sous les contraintes suivantes : 1-1 Cp 1 0 Pc nPcMax Etat min Etat Etat max où Etat_ min et Etat_ max : état du véhicule minimal et maximal nPcMax : Puissance maximale demandée au chauffage Dans le tableau ci-dessus, n correspond à une position discrète de la consigne de chauffage. Le couple Cp est normalisé et varie entre -1, pour le couple minimum en freinage, et +1, pour le couple maximal en propulsion. 15 Il est à noter que le passage d'une trajectoire optimale à une autre se fait en pondérant différemment la fonction objectif à minimiser selon les valeurs a, 13, y . Ce problème d'optimisation est mono-objectif sous contrainte avec un espace de recherche de très grande dimension. Il doit par ailleurs prendre en 20 compte simultanément des variables à valeurs réelles, telles que la valeur du couple moteur demandé, et entières, telles que la position de chauffage.10 Ce problème d'optimisation peut être difficile à résoudre par des techniques d'optimisation courantes. L'utilisation d'une méta-heuristique permet de surmonter la difficulté. L'algorithme d'optimisation par essaims particulaires, algorithme itératif, a notamment comme avantage d'être simple à implémenter dans un calculateur embarqué dans un véhicule. C'est une méthode basée sur l'existence d'une population de particules, correspondant aux solutions, qui se déplacent dans l'espace de recherche des solutions admissibles. Chaque particule possède une mémoire qui lui permet de retrouver sa meilleure position, selon le critère d'optimisation. Elle a 1 o également accès aux meilleures positions de ses voisines. La particule à un plan de vol qui lui permet de connaître sa destination future dans l'espace de recherche. Ce plan de vol est calculé à partir de sa meilleure position dans le passé, la meilleure position de l'ensemble des particules et son dernier vecteur de déplacement, appelé par abus de langage vitesse. Dans la 15 présente invention, une particule correspond à un jeu des variables d'état du système. Dans l'exemple présent, une particule correspond au couple moteur demandé Cp et à la position de chauffage n. Par exemple, une particule correspond à : - Cp = 10% du couple maximum ;

20 - n = 4. La position future d'une particule i est déterminée au moyen des deux équations présentées dans le tableau suivant : V(t+1)=wxV(t)+xx(P(t)-Pbest(t))+czxrzx(P(t)-Pbob(t)) Eql P(t+1)=P(t)+xxV(t+1)

où

V(t) : vecteur vitesse ou déplacement à l'itération t P (t) : vecteur position à l'itération t

Pbest (t) : meilleur vecteur position de la particule i Pbob (t) : meilleur vecteur position de toutes les particules r , rz : nombres aléatoires entre 0 et 1

w, c2, x : paramètres de réglage de l'algorithme Pour rendre plus robuste cette méta-heuristique et permettre d'assurer une convergence vers l'optimum global, on peut effectuer les opérations suivantes : 25 - variation dynamique déterministe ou aléatoire de certains paramètres de l'algorithme ; - limitation du vecteur déplacement pour empêcher des déplacements trop importants, qui peuvent avoir tendance à faire sortir les particules du domaine des solutions admissibles ou les confiner aux frontières de l'espace de recherche ; - introduction de l'opérateur de mutation, déjà utilisé dans les algorithmes génétiques, pour éviter la stagnation des particules ou une convergence prématurée vers un optimum local. 1 o Pour les variables entières, telles que les positions de chauffage, une méthode simple consiste à relaxer la contrainte d'intégrité en autorisant l'utilisation de variables réelles. Pour passer ces variables à l'évaluation via un modèle de simulation, on approxime la valeur réelle par l'entier le plus proche. 15 La figure 4 présente l'algorithme d'optimisation où l'on retrouve notamment les étapes décrites précédemment. Toutes les particules, ou solutions, sont évaluées vis-à-vis du critère à minimiser, optimisation, et des contraintes. Ce critère et ces contraintes font appel à un simulateur du véhicule, ayant son 20 propre algorithme 40, capable de déterminer l'état du système d'une position X(i) à une position Xf. L'utilisation du simulateur à l'intérieur de l'algorithme d'optimisation est notamment illustrée par la figure 4. Dans une étape initiale 41 on effectue l'initialisation des particules. Cette étape est suivie d'une étape 42 d'évaluation des particules initialisée selon le critère d'optimisation 25 et les contraintes, à l'aide du simulateur 40. Cette étape est suivie d'une étape 43 de mise à jour des particules selon le système d'équation précédent (Eq1). Elle est suivie d'une étape 44 d'évaluation. Cette étape effectue l'évaluation des nouvelles particules selon le critère d'optimisation et selon les contraintes, à l'aide du simulateur 40. Cette étape d'évaluation est suivie 30 d'une étape 45 de mise à jour de la meilleure position de chaque particule, elle-même suivie d'une étape 46 de mise à jour de la meilleure particule de l'essaim. Après cette étape 46, on passe à l'itération suivante 47 en se rebouclant sur l'étape 43 de mise à jour des particules. Lorsque l'itération maximale est atteinte 48, l'algorithme s'arrête. 35 La figure 5 illustre la coopération entre la méta-heuristique 51, correspondant par exemple à l'algorithme d'optimisation de la figure 4, et le simulateur 40.

Le simulateur 40 a notamment pour fonction de prédire les consommations énergétiques de la chaîne de traction et du chauffage, et plus généralement de tous les auxiliaires, sur le parcours restant. Ce simulateur est destiné à être appelé autant de fois qu'il y a de particules à chaque itération de l'algorithme par essaims particulaires. Le nombre total d'appels du simulateur peut ainsi atteindre quelques milliers pour un scénario donné. Le temps de cycle de la simulation doit être compatibles des différents paramètres d'échantillonnage. Dans un souci de simplification, la modélisation peut être limitée en première approximation au comportement du conducteur et des seuls organes consommant l'essentiel de l'énergie des batteries, c'est-à-dire la traction électrique et le chauffage. Dans un contexte plus général prenant en compte d'autres auxiliaires, l'énergie consommée par ces dernier peut être négligée. Dans les paragraphes qui suivent, on considère la synthèse d'un simulateur 15 de la chaîne de traction. Pour l'expression analytique du modèle du véhicule, on utilise les hypothèses simplificatrices suivantes :

- Dynamique longitudinale : Une modélisation exhaustive de la chaine d'actionnement d'un véhicule prend en compte les 6 degrés de liberté 20 du véhicule et découple la dynamique du véhicule de celle des 4 roues. Cela conduit à une équation différentielle de degré 10. Afin de simplifier le modèle afin de l'embarquer dans un calculateur véhicule EGV, on modélise seulement la dynamique longitudinale du véhicule. - Glissement nul sur la chaussée : La distinction entre les dynamiques du 25 véhicule et des roues (prise en compte du glissement roue-chaussée) n'est pertinente que s'il y a besoin de modéliser l'ABS. - Négligence de la dynamique du moteur : Compte tenu des temps de réponse très brefs du moteur par rapport à la dynamique du véhicule, la dynamique du moteur n'est pas modélisée. Le moteur étant asservi 30 en couple, le couple moteur est quasi-égal au couple de consigne.

Suite aux hypothèses simplificatrices précédentes, on peut identifier 4 sous-systèmes de la chaine de traction: - Le moteur et son variateur 35 - La transmission mécanique - La dynamique longitudinale du véhicule - Un modèle de la batterie En ce qui concerne les équations régissant ces différents sous-systèmes :

Servomoteur : Les pertes en puissance d'un moteur asynchrone ne sont pas stationnaires, elles sont fonctions du couple et du régime moteur. Une cartographie statique représente le comportement moteur et son rendement. Ceci permet d'identifier la puissance électrique consommée par le moteur à chaque instant.

1 o Transmission mécanique : La transmission est modélisée par un gain en vitesse correspondant au ratio noté N des vitesses moteur (rd/s) et véhicule (m/s), et un gain en couple, ratio du couple moteur (N.m) et effort véhicule (N). Le gain en effort et en vitesse est supposé identique, les pertes étant modélisées au niveau du moteur. 15 Dynamique du véhicule : Suite à la réduction de la dynamique du véhicule à sa seule composante longitudinale sans glissement, celle-ci peut être décrite par l'équation différentielle non linéaire (dynamique quadratique) de premier ordre suivante :

M X =±Ft - fs cos(/3)sign(X)-faeroX X -Mg sin(/3) avec : - M : Somme de la masse du véhicule et des inerties en rotation (moteur, transmission, roue) ramenés à une masse totale en translation - Ft : Force de traction ou de freinage selon le signe - fs : Couple de frottement sec - faero : Coefficient de résistance aérodynamique - 13 : pente de la route à l'instant courant

Il est à noter que la force de freinage est due au frein moteur uniquement et correspond à une consigne de couple négative, alors que la force de traction correspond à une consigne positive.

Batterie : L'état de la charge de la batterie, encore appelé SOC selon 35 l'expression anglo-saxonne « State Of charge », est la différence entre 20 25 30 l'énergie totale emmagasinée et l'énergie consommée par les différents organes qui y sont connectés : SOC (t)=Eo-JIUdt où I(t) est le courant traversant le moteur, et U(t) est la tension aux bornes du moteur, et Eo est fonction de la température notamment. Cependant, dans un premier temps, on peut le considérer constant en se réservant la possibilité d'introduite la caractéristique Eo=f(T°) ultérieurement.

Lorsque les équations des différentes équations régissant les sous-systèmes sont établies, on effectue le paramétrage du modèle pour ces sous-1 o systèmes.

Moteur : A titre d'exemple, on considère un moteur asynchrone ABM d'une puissance de l'ordre 15 kW. Une série de mesures permettent de fournir une cartographie des pertes de puissance en fonction de la vitesse et du couple 15 moteur. Cette cartographie se présente comme une surface 3D fonction de la vitesse et du couple moteur, elle est numérisée et stockée dans le système. Pour diminuer les temps de calcul, la cartographie peut être interpolée sous forme d'équations polynomiales pour décrire la surface 3D.

20 Transmission mécanique : Le paramètre de ration N suivant : N= ForceTractton _ VitesseMoteur CoupleMoteur VitesseVéhicule définit le gain de transmission et correspond au ratio du gain du réducteur par le rayon de la roue motrice.

25 Dynamique du véhicule : - Masse : M = M, de +MpackBane,Zes +MchaxgeUtile = 500+140+200 = 840kg - Coefficient de frottement sec : fs = 0,3 - Coefficient aérodynamique: faerO = CxS = 0,3x1,5 = 0, 45N.m-2.s2 Batterie : La batterie retenue est par exemple constituée de 10 cellules de 1,766 KWh chacune, soit Eo = 10 x 1,766 = 17,66 kWh = 63576 Méga Joules. 30 On revient à la figure 5. La sortie du modulateur 40 constitue une entrée de l'algorithme d'optimisation 51 dans le sens où le simulateur calcule un état du système (Vitesse V(x), température t(x), SOC(x) notamment) pour les positions X(i) échantillonnées jusqu'à Xf, cet état représente l'environnement énergétique du véhicule. Cet état est utilisé pour l'évaluation des particules mises à jour. De même la sortie de l'algorithme d'optimisation constitue une entrée du simulateur dans ce sens où l'algorithme fournit le couple moteur et la position de chauffage optimum au simulateur pour effectuer la simulation 1 o du véhicule, cet état (couple moteur, position de chauffage) étant défini dans l'étape 46 de mise à jour de la meilleure particule. Dans des applications prenant en compte d'autres équipements auxiliaires que le chauffage, cet état ou environnement énergétique prendrait en compte la variable de sortie de ces équipements, le volume sonore d'un autoradio ou la température de 15 sortie d'une climatisation par exemple. La simulation est aussi effectuée en fonction des conditions de circulation sur le trajet restant, telles que les conditions climatique ou l'intensité du trafic routier. Le comportement du véhicule est régi par des équations différentielles temporelles non-linéaires. Ces équations temporelles sont échantillonnées 20 selon un pas temporel Ts de simulation avant de procéder à leur intégration numérique. Ts est par exemple de l'ordre de 2 secondes. L'algorithme d'optimisation par essaim particulaire échantillonne, quant à lui, les différents états (couple, vitesse et SOC notamment) au pas spatial Xe, les consignes étant rafraichies au pas des échantillons XL. La méta-heuristique 51 et le 25 simulateur 40 échangent des données d'entrée et de sortie. Les mêmes états sont donc exprimés dans deux espaces différents, temporel et spatial. Il est nécessaire que les entrées/sorties d'un module 51 soit compatible avec les entrées/sorties de l'autre module 40. Le passage de données exprimées dans l'espace temporel vers un espace 30 spatial ne pose pas de problème particulier. Après avoir obtenu tous les états dans le domaine temporel, on dispose du vecteur position en fonction du temps, la correspondance entre les informations spatiales et temporelle étant alors définie. Les différentes valeurs des vecteurs d'états calculés aux instants successifs sont ainsi interpolées en fonction de la position Xe(j). 35 Le passage inverse, de l'espace spatial vers l'espace temporel, est nécessaire afin de déterminer la consigne en couple et chauffage à considérer à chaque itération temporelle du simulateur. On fait l'hypothèse qu'à l'instant nul, la position est également nulle, Cm(x=0)=Cm(t=0), Cm étant le couple moteur. À chaque itération, la nouvelle position du véhicule est calculée et comparée aux échantillons spatiaux correspondant à des changements de consignes. Dans le cas où il y a correspondance, le couple de consigne pour l'itération temporelle suivante du simulateur est ré-estimé en affectant le couple correspondant à cette position critique dans le vecteur de consigne c=f(x). L'objectif du simulateur étant d'estimer les vitesses et SOC sur un trajet dont la position finale est connue, la condition de sortie du simulateur est spatiale 1 o et non temporelle. Il est à noter que, dans certains cas atypiques envisagés par la méthode d'optimisation stochastique, le véhicule peut ne pas atteindre la destination, il est donc nécessaire d'ajouter une condition de sortie sur un nombre maximal d'itérations.

15 La figure 6 présente l'algorithme de fonctionnement du simulateur 40 conformément à la description qui précède. En particulier, à l'instant d'échantillonnage temporel d'ordre i, le simulateur calcule dans une première étape 61 la position X(i) du véhicule, la vitesse V(i) du véhicule, l'état de charge des batteries SOC(i) et la température T°(i) à l'intérieur de l'habitacle, 20 au moyens de capteurs connus de l'homme de l'art. Les données V(i), SOC(i) et T°(i) sont transmises à l'algorithme d'optimisation. X(i) est ensuite comparée 62 à Xf pour déterminer si le véhicule est arrivé à destination 60. Si ce n'est pas le cas, X(i) est comparé 63 à la prochaine position échantillonnée Xe(j). Si X(i) est différent de Xe(j), la consigne est 25 maintenue. Dans le cas contraire, X(i) est sensiblement égale à Xe(j), la consigne est incrémentée 65, elle est maintenue jusqu'au pas spatial suivant. L'indice j est alors incrémenté d'une unité 1 de sorte que la prochaine comparaison 63 sera faite avec Xe(j+1). A l'instant d'échantillonnage temporel suivant 67, on reboucle sur la première étape 61 de calcul de 30 position, de vitesse, d'état de charge et de température, soit X(i+1), V(i+1), SOC(i+1) et T°(i+1). La période d'échantillonnage temporelle est la période d'échantillonnage évoquée précédemment, elle peut être égale à la période Te utilisée pour l'algorithme général présenté en figure 3. 35 La figure 7 présente un exemple de résultat final de la stratégie d'optimisation à un instant donnée ou à une position donnée, dans cet exemple à la position XL(k). Ce résultat présente les trois trajectoires optimales, la trajectoire moyenne 71, la trajectoire haute 72 et la trajectoire basse 73. Ces trajectoires représentent la valeur du couple moteur demandé en fonction de la position. Les valeurs des couples sont constantes sur les segments 22 dont le pas XL est variable, étant donné que ces segments n'ont pas tous la même longueur. Ils correspondent en effet par exemple à des tronçons de pente constante comme indiqué précédemment. A l'intérieur de ces segments, la consigne de couple est donc constante. Chaque trajectoire prédit les valeurs de couples optimales de la position XL(k) jusqu'à la fin du trajet à la position Xf. Elles sont calculées pour minimiser la consommation, le temps parcours et/ou permettre le maximum de confort à l'aide de la stratégie mise en oeuvre par le procédé selon l'invention, tel que décrit précédemment. En fonction des objectifs fixés au départ et des contraintes liées au parcours.

Ces trois ensembles de trajectoires sont restituées au conducteur afin qu'il adapte son mode de conduite. De préférence elles ne sont pas restituées sous une forme brute telle qu'illustrée par la figure 7. Elles peuvent être restituées sous une forme ergonomique adaptée à la situation d'un conducteur automobile, par exemple sous forme d'instruction vocales ou visuelles, simples à lire dans le cas visuel. Les algorithmes mettant en oeuvre le procédé selon l'invention sont par exemple implémentés dans un calculateur embarqué dans le véhicule, ce calculateur étant interfacé avec les différents capteurs fournissant les données d'entrées nécessaires tels que les positions notamment, la vitesse ou encore les températures internes et externe par exemple, ainsi que les mesures de l'état des batteries.

L'invention a été décrite pour un véhicule automobile en prenant en compte un seul auxiliaire. Elle peut être appliquée à la conduite d'un véhicule sans pilote. Les recommandations ou les propositions de conduite et de commande des auxiliaires au conducteur issues des trajectoires de la figure 7 sont alors utilisées comme signaux d'instruction à des organes de commande du couple moteur et des auxiliaires. Il faut alors prévoir des interfaces entre le calculateur embarqué et les différents organes de commande. L'invention est aussi adaptée pour la gestion d'énergie de robots, ces derniers ayant une batterie comme source d'énergie. Dans ce cas, un exemple d'auxiliaire est la commande d'un membre du robot, un bras notamment, s'ajoutant à la commande principale destinée au déplacement du robot.5

Claims

REVENDICATIONS1. Procédé de gestion de l'énergie consommée par un système mobile, pour un trajet donné entre un point de départ A et un point d'arrivée B, caractérisé en ce que ledit procédé présente au moins un ensemble de trajectoires composé de la trajectoire d'une consigne pour commander l'organe moteur et de la trajectoire d'une consigne pour commander au moins un équipement auxiliaire, la trajectoire d'une consigne décrivant l'évolution de ladite consigne en fonction de la position du système mobile, lesdites trajectoires étant calculées par rapport à des objectifs donnés selon un algorithme d'optimisation dont les variables sont formées desdites consignes, ledit 1 o procédé comportant : - une étape préliminaire comportant elle-même : - une sous-étape (301, 302) de mémorisation d'un profil approximé (2) dudit trajet sous formes de segments (XL, 22) de droites, formant une suite de positions échantillonnées XL(k) le long du trajet, une position 15 échantillonnée XL(k) correspondant au passage d'un segment au segment suivant ; - une sous-étape (304) d'échantillonnage dudit profil selon un pas spatial Xe, formant une suite de positions échantillonées Xe(j) le long du trajet ; 20 les trajectoires étant mises à recalculées à chaque position échantillonnée XL(k) selon l'algorithme d'optimisation (35), les consignes étant constantes sur un segment donné (XL, 22), une simulation (40) prédisant l'environnement énergétique du système mobile jusqu'au point d'arrivée B étant effectuée à chaque position échantillonnée Xe(j) en fonction desdites 25 consignes et au moins du profil approximé du trajet restant, l'algorithme d'optimisation tenant compte du résultat de la simulation pour calculer les consignes des trajectoires.
2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'algorithme 30 d'optimisation (35) est une méta-heuristique à essaim particulaire, une particule étant composée desdites consignes.
3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que les segments (22) du profil approximé sont fonction del'élévation du trajet, un segment (22) représentant une section de trajet de pente constante.
4. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, 5 caractérisé en ce que l'environnement énergétique prédit comporte au moins l'état de la ressource d'énergie.
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le système mobile étant un véhicule, la consigne pour 10 commander l'organe moteur est le couple moteur demandé audit véhicule.
6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'environnement énergétique comporte la vitesse du véhicule, le temps de trajet restant et au moins une variable de sortie d'un équipement auxiliaire.
7. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 ou 6, caractérisé en ce que la simulation (40) est effectuée par ailleurs en fonction des conditions de circulation sur le trajet restant. 20
8. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que plusieurs objectifs donnés étant composés chacun d'une combinaison d'un ou plusieurs objectifs pris dans un ensemble d'objectifs (01, 02, 03), plusieurs ensembles de trajectoires sont présentés, une trajectoire calculée par rapport à une combinaison d'objectifs. 25
9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que le véhicule utilisant l'énergie électrique, la ressource d'énergie étant des batteries électriques, les combinaisons d'objectifs sont créées parmi les objectifs suivant 01, 02, 03 : 30 - 01 : minimiser la charge électrique totale consommée par les batteries, charge transmise au moteur électrique et énergie transmise à l'équipement auxiliaire ; - 02 : minimiser le temps de parcours entre le point de départ A et le point d'arrivée B ; 15- 03 : minimiser l'écart entre la sortie de l'équipement auxiliaire demandée et la sortie réelle dudit équipement.
10. Procédé selon l'une quelconque des revendications 5 à 9, caractérisé en 5 ce que les consignes définies par les trajectoires sont présentées au conducteur du véhicule sous forme d'instructions visuelles ou vocales.
11. Dispositif de gestion de l'énergie consommée par un système mobile, caractérisé en ce que ledit dispositif est apte à être embarqué dans un 1 o système mobile, ledit dispositif comportant au moins un calculateur, des moyens pour capter les positions dudit système, des capteurs pour mesurer l'état de la ressource d'énergie dudit système, et des capteurs donnant des informations de sortie des équipements auxiliaires, lesdits moyens et lesdits capteurs étant interfacés au calculateur, le calculateur mettant en oeuvre le 15 procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes. 20