GESTION D ' ENERGIE DANS UNE BATTERIE
La présente demande de brevet revendique la priorité de la demande de brevet français FR13//57717 qui sera considérée comme faisant partie intégrante de la présente description.
Domaine
La présente description concerne de façon générale la gestion d'une batterie et, plus particulièrement, l'étalonnage d'un algorithme d'estimation d'un état de charge ou de vieillissement d'une batterie.
Exposé de l'art antérieur
La plupart des batteries, qu'il s'agisse de batteries forte, moyenne ou faible puissance, sont associées à des circuits électroniques de gestion d'énergie et notamment de gestion de leur charge. De tels circuits exploitent généralement une information sur l'état de charge de la batterie. Cette information n'est pas facilement directement mesurable. On utilise donc généralement des algorithmes d'estimation de l'état de charge (généralement désigné SOC pour "State Of Charge") qui fournissent une estimation de l'état de charge SOC à partir de diverses mesures. Ces algorithmes font appel à un ensemble de paramètres et sont généralement étalonnés à partir de mesures effectuées sur des prototypes de batterie.
Des algorithmes déjà présents sur des batteries peuvent le cas échéant être étalonnés lors d'opérations de maintenance. Toutefois, de tels étalonnages ne sont pas adaptés à traiter des dispersions éventuelles entre des batteries d'un même type. Par ailleurs, les procédés usuels sont incompatibles avec un étalonnage en temps réel de l'algorithme de calcul de 1 ' état de charge .
Le document EP-A-1265335 décrit un procédé et dispositif de contrôle de la capacité de charge résiduelle d'une batterie secondaire et prévoit successivement d'obtenir la tension, le courant et la température de la batterie, de calculer le SOC par intégration du courant, de calculer une valeur moyenne de la tension de la batterie sur une période prédéterminée, de calculer une valeur moyenne du SOC sur une période prédéterminée, de comparer la valeur moyenne de la tension à une valeur de référence basée sur la valeur moyenne du SOC et la température, et de paramétrer le rendement faradique de la batterie. Cela revient à ajuster le rendement faradique en fonction de l'écart entre la valeur moyenne de la tension et une valeur de référence. Cependant, l'obtention de la valeur de référence, fonction du SOC, du courant et de la température est complexe .
Résumé
Un mode de réalisation de la présente description vise un procédé d'estimation d'une variable d'état d'une batterie qui pallie tout ou partie des inconvénients des procédés usuels. Plus particulièrement, un mode de réalisation vise à ajuster le rendement faradique de façon plus simple que les solutions usuelles .
Un mode de réalisation de la présente description vise un procédé d'étalonnage d'un algorithme d'estimation d'une variable d'état d'une batterie.
Un mode de réalisation de la présente description vise un procédé plus particulièrement adapté à l'estimation de l'état de charge d'une batterie.
Un mode de réalisation de la présente description vise un procédé pouvant être mis en oeuvre sur site.
Un mode de réalisation de la présente description vise un procédé compatible avec un réétalonnage périodique des batteries en fonctionnement.
Ainsi, un mode de réalisation vise un procédé d'étalonnage d'un algorithme d'estimation d'une variable d'état d'une batterie comportant les étapes suivante :
mesurer au moins une grandeur physique de la batterie permettant de détecter une première valeur caractéristique réelle de la variable d'état à un premier instant ;
définir une période entre le premier instant et un deuxième instant ;
mesurer au moins une grandeur physique de la batterie permettant de détecter une deuxième valeur caractéristique réelle de la variable d'état à un deuxième instant ;
comparer, en fin de ladite période, une valeur estimée de ladite variable fournie par l'algorithme à ladite deuxième valeur caractéristique ; et
adapter au moins un paramètre de l'algorithme en fonction de la comparaison.
Selon un mode de réalisation, le paramètre est le rendement faradique ι de la batterie (1), calculé pour ladite période en appliquant la relation suivante :
ni * Ahc = ηί-l* Ahc + Δ Cnom,
où Ahch représente le nombre d'ampères-heures cumulés de la batterie en phase de charge au cours de la période, ηΐ-ΐ représente le rendement faradique de la période précédente, et Δ Cnom correspond à l'écart entre la valeur de la variable d'état (SOC) en fin de période et une valeur estimée.
Selon un mode de réalisation, lesdites première et deuxième valeurs caractéristiques sont égales.
Selon un mode de réalisation, ledit paramètre est adapté de sorte que l'application, au début de ladite période, de la valeur de paramètre adaptée aurait conduit, en fin de
période, à une identité lors de la comparaison desdites valeurs de variable d'état, le paramètre adapté étant utilisé pour une nouvelle période entre deux instants caractéristiques de ladite variable d'état.
Selon un mode de réalisation, on mémorise des valeurs estimées de ladite variable, fournies par l'algorithme pendant ladite période, les valeurs mémorisées étant utilisées pour adapter au moins un paramètre de l'algorithme.
Selon un mode de réalisation, on mémorise l'évolution, pendant ladite période, d'une ou plusieurs grandeurs physiques influençant ladite variable, les valeurs des grandeurs physiques mémorisées étant utilisées pour adapter au moins un paramètre de 1 ' algorithme .
Selon un mode de réalisation, la ou lesdites grandeurs sont choisies parmi la tension aux bornes de la batterie, le courant de charge ou de décharge, le nombre d' ampères-heures, la température et les émissions acoustiques de la batterie.
Selon un mode de réalisation, la variable d'état est l'état de charge de la batterie.
Selon un mode de réalisation, la variable d'état est l'état de vieillissement de la batterie.
Un mode de réalisation vise également un procédé d'estimation d'une variable d'état d'une batterie comportant des phases d'étalonnage telles que décrites ci-dessus.
Un mode de réalisation vise également un circuit de détermination d'une variable d'état d'une batterie, adapté à la mise en oeuvre du procédé d'estimation ou d'étalonnage.
Brève description des dessins
Ces objets, caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles :
la figure 1 est une représentation très schématique d'un système de gestion d'une batterie du type auquel s'applique les modes de réalisation qui vont être décrits ;
la figure 2 est un chronogramme illustrant un mode de réalisation d'un procédé d'étalonnage d'un circuit d'estimation de l'état de charge d'une batterie ;
la figure 3 est un schéma bloc illustrant un autre mode de mise en oeuvre d'un procédé d'étalonnage d'un circuit d'estimation de l'état de charge d'une batterie ; et
la figure 4 est un chronogramme illustrant le fonctionnement du mode de réalisation de la figure 3.
Description détaillée
De mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références aux différentes figures. De plus, seuls les étapes et éléments utiles à la compréhension des modes de réalisation qui vont être décrits ont été représentés et seront détaillés. En particulier, l'exploitation faite de l'information sur l'état de charge par les systèmes de gestion des batteries n'a pas été détaillée, les modes de réalisation décrits étant compatibles avec les mécanismes usuels d'exploitation de ces estimations de charge .
La figure 1 représente, de façon très schématique, une batterie 1 (BAT) d'alimentation d'un dispositif 4 (Q) associée à un circuit 2 de calcul de l'état de sa charge. La surveillance de l'état de charge de la batterie sert, entre autres, à contrôler un chargeur 5 (CHARGER) de batterie. Le circuit 2 peut contenir tout le système de gestion de la batterie, ou une partie de ce système peut être décentralisée dans un dispositif distant 3, en particulier pour gérer des ensembles de batteries. Le circuit 2 communique avec le dispositif distant 3 de façon filaire (liaison 32) ou sans fil (liaison 34), et le cas échéant directement avec le chargeur (liaison en pointillées 52) . Par système 3 décentralisé, on entend à la fois des circuits partagés par plusieurs batteries d'un même ensemble (pack batterie) et des systèmes plus lointains, par exemple, des salles de commande gérant un parc de batteries . La gestion de l'énergie peut prendre diverses formes comme, par exemple, passer la charge 4 dans un mode de fonctionnement économe
lorsque la décharge atteint un seuil, arrêter la décharge lorsque le niveau de charge atteint un seuil critique, etc.
Le circuit électronique 2, par exemple de type microprocesseur, attaché à la batterie est généralement raccordé aux deux électrodes 11 et 12 de la batterie afin de pouvoir mesurer la tension aux bornes de la batterie. Par ailleurs, le circuit 2 reçoit une information provenant d'un capteur de courant 22, par exemple entre une des électrodes 11 et 12 et un noeud 24 de connexion à la charge 4 et au chargeur 5. Le circuit 2 tire généralement l'énergie nécessaire à son fonctionnement de la batterie 1 elle-même. En pratique, la charge 4 et le chargeur 5 sont le plus souvent connectés au circuit 2 qui intègre le capteur de courant 22, seul le circuit 2 étant connecté aux électrodes de la batterie.
La plupart des circuits 2 effectuant une surveillance de l'état de charge de la batterie exploitent un algorithme de calcul de 1 ' état de charge SOC qui prend en compte le courant transitant dans la batterie, le rendement faradique et la capacité nominale de la batterie. Certains algorithmes prennent également en compte la température. Les algorithmes de calcul du SOC exploitent des mesures de courant et calculent des quantités d'électricité pendant la charge et la décharge en ampère-heure. Le calcul du SOC à un instant donné dépend du SOC à l'instant précédent. L'état de charge est généralement exprimé en pourcentage de la charge totale de la batterie.
En pratique, la gestion de la batterie consiste à lui empêcher d'atteindre des valeurs critiques, pour l'application ou pour le fonctionnement de la batterie elle-même. Par exemple, pour l'application, c'est-à-dire la charge alimentée, on peut souhaiter éviter que l'état de charge de la batterie ne soit plus suffisant pour arrêter l'application proprement (par exemple, sauvegarder des données, mettre en veille des circuits, etc.) . Selon un autre exemple, dans le cas où la batterie elle- même risque d'être endommagée si elle se décharge trop, on fixe une limite minimale d'état de charge (par exemple 20%) .
Toutefois, si l'algorithme d'estimation d'état de charge dérive et n'indique plus une valeur fiable, cela nuit à la gestion de la batterie. Par exemple, si l'algorithme fournit une valeur SOC sous-évaluée, le système de gestion de la batterie va arrêter l'application ou restreindre son fonctionnement alors que cela n'est pas justifié. A l'inverse, une valeur surévaluée va provoquer l'arrêt de la charge de la batterie alors qu'elle n'est pas en pleine charge.
Un algorithme couramment utilisé calcule l'état de charge SOC d'après la relation suivante :
où η représente le rendement faradique de la batterie, I le courant en valeur algébrique transitant dans la batterie et Cnom la capacité nominale de la batterie. La période d'intégration correspond généralement au temps écoulé depuis un état de charge connu SOCi .
Le paramètre η prend généralement une valeur différente selon que la batterie est en charge ou en décharge. Par exemple, ce coefficient peut valoir 1 dans un cycle de décharge et 0,97 dans un cycle de charge.
Il ne s'agit là que d'un exemple et d'autres algorithmes SOC exploitent d'autres relations. Toutefois, ces algorithmes ont en commun de prendre en compte au moins un paramètre, ici n, qui est différent selon que l'on se trouve dans un cycle de charge ou dans un cycle de décharge. Ce paramètre est parfois ajusté lors d'opérations de maintenance pour recaler l'algorithme.
On prévoit de faire varier ce paramètre, ou plus généralement un paramètre ajustable de l'algorithme permettant de corriger la valeur du SOC fournie par l'algorithme, automatiquement sur site. Pour cela, on prévoit d'exploiter des états de charge connus, c'est-à-dire mesurables, de façon à pouvoir comparer ces valeurs aux valeurs fournies par l'algorithme et modifier le paramètre η en conséquence.
On aurait pu penser effectuer une mesure, par exemple pour ajuster la valeur fournie par l'algorithme à 100% à la fin de chaque cycle de charge. Toutefois, cela n'est pas réaliste car les cycles de charge peuvent être interrompus avant d'atteindre une pleine charge. Par exemple, dans le cas d'une batterie rechargée par un chargeur solaire, la charge pendant le jour peut s'avérer incomplète.
Ainsi, on prévoit de n'effectuer cet ajustement ou réétalonnage que sur des points ou valeurs caractéristiques. Ces valeurs caractéristiques ne correspondent pas nécessairement à une pleine charge (100%) ou à une décharge totale (0%) . De préférence, cet ajustement est effectué périodiquement en déterminant une fenêtre temporelle représentant un nombre de cycles de charge/décharge. Cette fenêtre représente une durée minimale entre deux instants de réétalonnage de l'algorithme. On effectue alors le réétalonnage sur un point caractéristique, de préférence le premier point caractéristique qui suit l'expi¬ ration de cette durée.
Un point ou une valeur caractéristique correspond à un état de charge pour lequel on peut obtenir la valeur réelle de l'état de charge, par mesure d'une ou plusieurs grandeurs physiques de la batterie. Par exemple, les états 0% et 100% sont en général connus, c'est-à-dire que l'on connaît, pour la batterie considérée, les valeurs prises par des grandeurs mesurables (par exemple le couple des valeurs de tension aux bornes de la batterie et du courant qu'elle débite) lorsque la batterie est dans ces états caractéristiques. Ils correspondent généralement aux cas où la batterie est à pleine charge ou lorsqu'elle est complètement déchargée. Entre ces deux valeurs, la valeur du SOC est généralement estimée à l'aide de l'algorithme de calcul qui prend généralement en compte le courant qui circule dans la batterie.
A un point caractéristique, on est en mesure de comparer la valeur réelle du SOC issue de la mesure de grandeurs physiques à la valeur estimée par l'algorithme de calcul du SOC.
On prévoit donc d'effectuer un recalage d'un paramètre de l'algorithme de calcul du SOC lorsque la batterie atteint une valeur qui correspond à un état connu (100% par exemple) . Ce recalage vise à modifier le calcul du SOC de sorte que la valeur estimée du SOC corresponde à la valeur réelle à cet instant, de façon à éviter qu'une dérive ne perdure.
A la différence de la solution décrite dans le document EP-A-1265335, on n'exploite pas des valeurs moyennes du SOC ou de la tension, mais on analyse des séries de valeurs. De plus, on exploite des valeurs correspondant à des points caractéristiques où l'on peut connaître la valeur de SOC, par exemple les états 0% et 100% (ou autres états intermédiaires connus) .
La figure 2 illustre un exemple d'évolution d'un taux de charge SOC d'une batterie. Cette figure illustre, depuis un instant tO, différents cycles de décharge d et de charge c de la batterie. On suppose une dérive de l'algorithme d'estimation du SOC qui conduit à une sous-évaluation progressive de la valeur du SOC par rapport à sa valeur réelle. L'importance de la dérive a été exagérée à des fins d'illustration. Il en découle qu'à un instant tm, l'algorithme fournit une valeur, par exemple de l'ordre de 20%, alors qu'en réalité l'état de charge est de l'ordre de 40%.
Dans un exemple simplifié, on considère que lorsque l'algorithme fournit une valeur SOC atteignant une valeur limite
(ici arbitrairement 20%) à la fin d'un cycle de décharge, on déclenche, à la fin du cycle complet de charge qui suit un étalonnage. Dans l'exemple représenté, au cycle de charge cl suivant, on recale, à l'instant tl où la charge atteint la pleine charge (détectée par mesure et non par estimation) , la valeur du SOC pour qu'elle corresponde à 100% (valeur réelle) .
Pour déterminer que le cycle de charge cl est bien complet, on exploite les valeurs réelles de SOC. En pratique, on compare les valeurs mesurées de la tension et du courant à des
valeurs connues mémorisées dans le circuit 2 comme correspondant à une pleine charge.
Le réétalonnage permet, à l'instant tl, de recaler la valeur donnée par l'algorithme sur une valeur réelle.
Toutefois, en supposant que les cycles de charge et de décharge sont, après l'instant tl, identiques à ceux présent après l'instant tO, on reproduit le phénomène, c'est-à-dire que l'erreur donnée par le SOC se remet à augmenter. Par conséquent, au prochain instant caractéristique t2, c'est-à-dire l'instant où on effectue un nouvel étalonnage, on se retrouve avec la même erreur à récupérer.
La figure 3 est un schéma bloc simplifié illustrant des étapes de mise en oeuvre du procédé d'étalonnage amélioré.
Ce procédé est basé sur la définition d'une période caractéristique de cyclage de la batterie, c'est-à-dire une période entre deux points caractéristiques successifs.
La figure 4 est un chronogramme à rapprocher de celui de la figure 2, et illustre la mise en oeuvre du procédé de la figure 3. La figure 4 représente plusieurs périodes Pi. Ces périodes sont arbitrairement identifiées PI, P2, Px et Px+1 entre des instants caractéristiques respectifs tO et tl, tl et t2, tx-1 (non visible sur la figure) et tx, et tx et tx+1 (non visible sur la figure) .
A chaque fin de période Pi, on mesure l'écart Δ (bloc 61, figure 3) entre la valeur réelle de SOC en fin de période caractéristique et la valeur estimée indiquée par la jauge SOC (par application de l'algorithme). Cet écart se déduit de valeurs de grandeurs physiques mesurées, telles que la tension U et le courant I dans la batterie. Par exemple, une valeur réelle du SOC sera obtenue dès que l'on obtient un triplet de mesures de tension, courant et température, qui correspondent à un SOC donné .
On en déduit alors la correction COR (bloc 63) qu'il aurait fallu appliquer à l'algorithme à partir de l'instant ti-1 pour obtenir la bonne valeur de SOC à l'instant ti .
De préférence, la correction tient compte d'une analyse (bloc 62, ANALYSE) de l'évolution subie par la valeur SOC entre deux points caractéristiques en fonction d'évolution de grandeurs telles que la tension aux bornes de la batterie, le courant de charge ou de décharge, le nombre d' ampères-heures, la température .
Ainsi, en cas de dérive similaire, plus précisément sans dérive supplémentaire, pendant la période suivante Pi+1, on obtient, à la fin de cette période (instant ti+1) , une valeur correcte.
En reprenant l'exemple d'un coefficient n, cela revient, en notant Ahch, le nombre d'ampères-heures cumulés dans la batterie en phase de charge entre les instants ti-i et tj_, et ι la valeur du coefficient pour la période Pi, à calculer le coefficient ι en appliquant la relation suivante:
ni * Ahch= ni-l* Ahc + Δ Cnom, (2) où Δ Cnom correspond à l'écart entre la valeur réelle de SOC en fin de période caractéristique et la valeur estimée indiquée par la jauge SOC.
Choisir les instants caractéristiques pour qu'ils correspondent à une même valeur caractéristique constitue un mode de réalisation préféré, car particulièrement simple. Toutefois, selon une variante de réalisation, les valeurs caractéristiques aux deux instants caractéristiques successifs traités par le procédé d'étalonnage de l'algorithme ne sont pas identiques. Par exemple, la première valeur caractéristique est un pourcentage de charge de la batterie et la deuxième valeur est un pourcentage différent. Toutefois, on compare pour chaque instant caractéristique une valeur estimée à une valeur réelle.
Selon un mode de réalisation avantageux, pendant chaque période Pi (bloc 60, SOC), on enregistre l'évolution de la valeur SOC estimée fournie par l'algorithme. Cet enregistrement consiste, par exemple, à stoker des valeurs successives. Le nombre de valeurs conditionne la précision qui
sera obtenue par la suite. En pratique, on stocke au moins les minima et maxima.
En outre, il est souhaitable d'enregistrer également l'évolution de grandeurs physiques, telles que le courant et la tension, ou des grandeurs physiques liées à une donnée environnementale, telle que la température.
Ces relevés sont plus particulièrement intéressants dans le cas où l'algorithme d'estimation est fonction des valeurs de ces grandeurs physiques. On pourra alors utiliser un algorithme d'optimisation, utilisant les données mémorisées, pour définir les paramètres de l'algorithme d'estimation les plus adaptés .
La partie gauche de la figure 4 illustre le cas d'une dérive pendant la période PI qui est similaire à la dérive présente entre les instants tO et tl de la figure 2. Par rapport à la figure 2, dans la période P2 suivante où l'on suppose des conditions de fonctionnement similaire, la valeur estimée du SOC est corrigée et est donc correcte.
La partie droite de la figure 4 illustre le cas d'une nouvelle dérive pendant la période Px. L'erreur liée à cette nouvelle dérive est évaluée à l'instant tx et le coefficient est adapté à l'instant tx pour compenser cette dérive pendant la période suivante Px+1.
Le fait d'analyser l'évolution du SOC pendant une période caractéristique permet d'améliorer la correction des paramètres de l'algorithme de façon à ce que la dérive apparue pendant une période ne soit plus présente à la période suivante.
Le choix du ou des paramètres à prendre en compte dépend de l'algorithme SOC mis en oeuvre. Le choix de la ou des grandeurs environnementales à prendre en compte dans la phase d'analyse dépend des grandeurs disponibles (aisément mesu¬ rables) . On utilise couramment la température et éventuellement une mesure des émissions acoustiques de la batterie.
La solution décrite est particulièrement adaptée à des batteries qui utilisent des algorithmes SOC génériques, ce qui
est le cas le plus courant car ces algorithmes sont éprouvés. Dans un tel cas, il y a une dispersion des performances des batteries successives fabriquées d'une même chaîne de production bien que celles-ci aient le même algorithme SOC. Il est donc intéressant de pouvoir ajuster les paramètres de cet algorithme en fonctionnement.
Cette solution est également particulièrement adaptée à des batteries qui sont utilisées souvent de la même façon. En effet, la correction est d'autant plus précise que les sollicitations de la batterie en charge et en décharge sont fréquentes et identiques.
Une technique similaire peut être mise en oeuvre pour ajuster un paramètre d'une batterie qui ne soit pas son état de charge mais par exemple son état de santé (SOH - State of Health) . Les instants caractéristiques sont alors définis comme les moments où on peut mesurer soit la capacité d'une batterie soit l'état de sa résistance interne. Les algorithmes SOH mettent en oeuvre des paramètres similaires aux paramètres SOC.
Divers modes de réalisation ont été décrits. Diverses variantes et modifications apparaîtront à l'homme de l'art. En particulier, le choix des paramètres de l'algorithme SOC à adapter en fonction des périodes de cyclage dépend de l'algorithme SOC utilisé. De plus, bien que l'on ait décrit un exemple dans lequel le point caractéristique correspond à 100% de charge, on pourra utiliser tout point caractéristique disponible pour le système considéré, que ce soit en fin de charge ou en fin de décharge ou à un niveau intermédiaire de charge. Par exemple, dans certains systèmes on est capable de mesurer un état de mi-charge de la batterie et on peut alors évaluer un point caractéristique à 50%. Enfin, la mise en oeuvre pratique des modes de réalisation décrits est à la portée de l'homme du métier à partir des indications fonctionnelles données ci-dessus et en utilisant des outils informatiques usuels .