FR3123127A1 - Estimation de la puissance maximale d’une batterie de véhicule en l’absence de modélisation - Google Patents

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Abstract

Un procédé d’estimation est mis en œuvre dans un véhicule comprenant une batterie ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée. Ce procédé comprend une étape d’estimation (50) dans laquelle, lorsque la batterie doit fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue, on alimente avec chaque état en cours estimé et ces mode connu et durée connue un réseau de neurones, ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation d’une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par la batterie, afin d’obtenir une puissance maximale estimée correspondant à ces mode connu et durée connue. Figure 2

Description

ESTIMATION DE LA PUISSANCE MAXIMALE D’UNE BATTERIE DE VÉHICULE EN L’ABSENCE DE MODÉLISATION
Domaine technique de l’invention
L’invention concerne les véhicules comprenant une batterie rechargeable, et plus précisément l’estimation de la puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par une telle batterie.
Etat de la technique
Certains véhicules, éventuellement de type automobile, comprennent une batterie rechargeable, par exemple destinée à alimenter en énergie électrique au moins une machine motrice électrique de leur groupe motopropulseur (ou GMP). Ce type de batterie comprend généralement des modules de stockage d’énergie électrique comprenant chacun au moins une cellule électrochimique de stockage d’énergie électrique, par exemple de type lithium-ion (ou Li-ion) ou Ni-Mh ou Ni-Cd ou encore plomb.
Comme le sait l’homme de l’art, une batterie rechargeable peut fournir (en décharge) ou recevoir (en recharge) une puissance maximale (ou un courant maximal) qui varie dans le temps en fonction de plusieurs facteurs, et notamment le type de ses cellules, ses états en cours (état de charge, état de santé et température interne) estimés à partir d’au moins une grandeur physique, et la durée prévue de décharge ou recharge. Si l’on fait fonctionner la batterie au-delà de sa puissance maximale du moment, cela peut s’avérer dangereux et de nature à réduire sa durée de vie théorique. Il est donc particulièrement important de connaître à chaque instant la puissance maximale que peut fournir ou recevoir la batterie d’un véhicule.
Généralement, et comme décrit dans le document brevet EP-B1 2531868, cette puissance maximale est estimée à partir d’une modélisation dont les variables sont au moins l’un des états en cours estimés, le mode de fonctionnement désiré (décharge ou recharge) et la durée prévue du fonctionnement dans ce mode. Cette modélisation est déterminée en laboratoire (ou centre d’essais) à partir de multiplets (ou points de mesure) différant les uns des autres, déterminés effectivement lors d’essais pour la batterie considérée, et comprenant chacun au moins un état en cours estimé, un mode connu, une durée connue et une puissance maximale déterminée.
L’obtention de ces multiplets (ou points de mesure) étant très chronophage et onéreuse, la modélisation est généralement déterminée à partir d’une centaine de multiplets par corrélations entre certaines variables, ce qui n’offre pas une bonne précision et donc contraint par sécurité à générer une modélisation en « marches d’escalier ». Il en résulte que la puissance maximale estimée est presque toujours sous-estimée, voire très sous-estimée. Cela est tout particulièrement le cas lorsque l’on prend en considération la durée de décharge/recharge, car généralement pendant les essais seules quatre durées sont testées (typiquement 2 s, 10 s, 30 s et 180 s), et donc lorsque l’on passe d’une durée à l’autre la puissance maximale est limitée par la valeur beaucoup plus basse qui est associée par la modélisation à la durée suivante qui est beaucoup plus longue, alors même que dans la réalité cela n’est pas nécessaire. En outre, cette stratégie imposée par la modélisation peut provoquer, lors du contrôle de la batterie à partir de la puissance maximale estimée, d’importantes chutes de la puissance fournie par la batterie, ce qui n’est pas confortable pour les passagers du véhicule, et en particulier pour son conducteur.
On comprendra donc que la modélisation physique réelle de la limitation de la puissance de la batterie n’est pas actuellement faisable en raison de la complexité des caractéristiques et variables de cette dernière.
L’invention a donc notamment pour but d’améliorer la situation.
Présentation de l’invention
Elle propose notamment à cet effet un procédé d’estimation destiné à être mis en œuvre au moins partiellement dans un véhicule comprenant une batterie ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée.
Ce procédé d’estimation se caractérise par le fait qu’il comprend une étape d’estimation dans laquelle, lorsque la batterie doit fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue, on alimente avec chaque état en cours estimé et ces mode connu et durée connue un réseau de neurones, ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation d’une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par la batterie, afin d’obtenir une puissance maximale estimée correspondant à ces mode connu et durée connue.
Grâce à l’utilisation d’un réseau de neurones ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable, il est désormais possible d’avoir une limitation de la puissance maximale de la batterie qui suit une courbe continue et non plus en marches d’escalier, ce qui offre une précision notablement plus importante et permet un contrôle de la batterie plus lisse sans forte chute de puissance.
Le procédé d’estimation selon l’invention peut comporter d’autres caractéristiques qui peuvent être prises séparément ou en combinaison, et notamment :
- on peut choisir chaque état en cours dans un groupe comprenant un état de charge, un état de santé et une température interne ;
- en présence de la première option, on peut alimenter le réseau de neurones avec l’état de charge en cours et la température interne en cours ;
- le mode connu peut être une recharge ou une décharge ;
- il peut comprendre une étape d’apprentissage statistique dans laquelle on alimente un autre réseau de neurones, initialement vierge, avec des premiers multiplets différant les uns des autres, déterminés pour la batterie et comprenant chacun au moins un état en cours estimé, un mode connu, une durée connue et une puissance maximale déterminée, puis on peut alimenter cet autre réseau de neurones avec des seconds multiplets dépourvus de la puissance maximale déterminée afin qu’il apprenne progressivement à estimer la puissance maximale associée à chaque second multiplet à partir de ces premiers multiplets, l’apprentissage statistique étant terminé lorsqu’un taux d’erreur entre des puissances maximales déterminée et estimée pour des mêmes seconds multiplets est inférieur à un seuil choisi (l’autre réseau de neurones (ou une copie de ce dernier) peut alors être utilisé(e) dans un véhicule pour estimer la puissance maximale) ;
- en présence de la dernière option, dans l’étape d’apprentissage statistique, en cas de difficulté à obtenir un taux d’erreur inférieur au seuil choisi pour des seconds multiplets correspondant à des situations ayant un premier niveau de proximité, on alimente l’autre réseau de neurones avec des premiers multiplets complémentaires correspondant à ces situations mais ayant un second niveau de proximité supérieur à ce premier niveau de proximité.
L’invention propose également un produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé d’estimation du type de celui présenté ci-avant pour estimer une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par une batterie d’un véhicule devant fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue.
L’invention propose également un dispositif d’estimation destiné à équiper un véhicule comprenant une batterie ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée.
Ce dispositif d’estimation se caractérise par le fait qu’il comprend au moins un processeur et au moins une mémoire agencés pour effectuer les opérations consistant, lorsque la batterie doit fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue, à alimenter avec chaque état en cours estimé et ces mode connu et durée connue un réseau de neurones, ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation d’une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par la batterie, afin qu’il estime une puissance maximale correspondant à ces mode connu et durée connue.
Par exemple, chaque état en cours peut être choisi dans un groupe comprenant un état de charge, un état de santé et une température interne. Dans ce cas, les processeur et mémoire peuvent, être agencés pour effectuer les opérations consistant à alimenter le réseau de neurones avec l’état de charge en cours et la température interne en cours.
Egalement par exemple, le mode connu peut être une recharge ou une décharge.
L’invention propose également un véhicule, éventuellement de type automobile, et comprenant une batterie ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée, et un dispositif d’estimation du type de celui présenté ci-avant.
Brève description des figures
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée ci-après, et des dessins annexés, sur lesquels :
illustre schématiquement et fonctionnellement un véhicule comprenant une batterie rechargeable et un dispositif d’estimation (ou de prédiction) selon l’invention,
illustre schématiquement un exemple d’algorithme mettant en œuvre un procédé d’estimation (ou de prédiction) selon l’invention,
illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation du dispositif d’estimation (ou de prédiction) de la , et
illustre schématiquement et fonctionnellement un exemple de réalisation d’un ordinateur équipé d’un exemple de réalisation d’un dispositif d’apprentissage selon l’invention et d’un réseau de neurones à former.

Claims (10)

  1. Procédé d’estimation pour un véhicule (V) comprenant une batterie (BV) ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’estimation (10) dans laquelle, lorsque ladite batterie (BV) doit fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue, on alimente avec chaque état en cours estimé et lesdits mode connu et durée connue un réseau de neurones (RN2), ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation d’une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par ladite batterie (BV), afin d’obtenir une puissance maximale estimée correspondant auxdits mode connu et durée connue.
  2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l’on choisit chaque état en cours dans un groupe comprenant un état de charge, un état de santé et une température interne.
  3. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’on alimente ledit réseau de neurones (RN2) avec ledit état de charge et ladite température interne.
  4. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ledit mode connu est une recharge ou une décharge.
  5. Procédé selon l’une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce qu’il comprend une étape d’apprentissage statistique (10-40) dans laquelle on alimente un autre réseau de neurones (RN1), initialement vierge, avec des premiers multiplets différant les uns des autres, déterminés pour ladite batterie (BV) et comprenant chacun au moins un état en cours estimé, un mode connu, une durée connue et une puissance maximale déterminée, puis on alimente ledit autre réseau de neurones (RN1) avec des seconds multiplets dépourvus de ladite puissance maximale déterminée afin qu’il apprenne progressivement à estimer la puissance maximale associée à chaque second multiplet à partir desdits premiers multiplets, ledit apprentissage statistique étant terminé lorsqu’un taux d’erreur entre des puissances maximales déterminée et estimée pour des mêmes seconds multiplets est inférieur à un seuil choisi.
  6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que dans ladite étape d’apprentissage statistique (10-40), en cas de difficulté à obtenir un taux d’erreur inférieur audit seuil choisi pour des seconds multiplets correspondant à des situations ayant un premier niveau de proximité, on alimente ledit autre réseau de neurones (RN1) avec des premiers multiplets complémentaires correspondant à ces situations mais ayant un second niveau de proximité supérieur audit premier niveau de proximité.
  7. Produit programme d’ordinateur comprenant un jeu d’instructions qui, lorsqu’il est exécuté par des moyens de traitement, est propre à mettre en œuvre le procédé d’estimation selon l’une des revendications 1 à 6 pour estimer une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par une batterie (BV) d’un véhicule (V) devant fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue.
  8. Dispositif d’estimation (DE) pour un véhicule (V) comprenant une batterie (BV) ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée, caractérisé en ce qu’il comprend au moins un processeur (PR2) et au moins une mémoire (MD2) agencés pour effectuer les opérations consistant, lorsque ladite batterie (BV) doit fonctionner selon un mode connu et pendant une durée connue, à alimenter avec chaque état en cours estimé et lesdits mode connu et durée connue un réseau de neurones (RN2), ayant fait l’objet d’un apprentissage statistique préalable d’estimation d’une puissance maximale pouvant être fournie ou reçue par ladite batterie (BV), afin qu’il estime une puissance maximale correspondant auxdits mode connu et durée connue.
  9. Véhicule comprenant une batterie (BV) ayant au moins un état en cours estimé à partir d’au moins une grandeur physique mesurée, caractérisé en ce qu’il comprend en outre un dispositif d’estimation (DE) selon la revendication 8.
  10. Véhicule selon la revendication 9, caractérisé en ce qu’il est de type automobile.
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