Wednesday 26
Young researcher contest
Luce Brotcorne
› 10:30 - 11:00 (30min)
› Bât. C - TD 41
Gestion d'énergie en temps réel d'un véhicule hybride électrique
Yacine Gaoua  1, 2, 3@  
1 : Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes  (LAAS)  -  Website
CNRS : UPR8001, Institut National Polytechnique de Toulouse - INPT
7 Av du colonel Roche 31077 TOULOUSE CEDEX 4 -  France
2 : Institut National Polytechnique de Toulouse  (INPT-ENSEEIHT)  -  Website
Université Paul Sabatier [UPS] - Toulouse III
2 Rue Charles Camichel, 31000 Toulouse, France -  France
3 : Laboratoire Plasma et Conversion d'Energie  (LAPLACE)  -  Website
CNRS : UMR5213, Institut National Polytechnique de Toulouse
2 Rue Charles Camichel, 31000 Toulouse, France -  France

Les véhicules hybrides électriques (VHE) sont de plus en plus présents dans notre société et cela pour des raisons économiques et environnementales dues à l'inflation des prix de pétrole et le taux d'émission de C02 qui ne cesse d'augmenter. Cependant, suite à la concurrence industrielle, de nombreuses études ont été menées dans le but d'améliorer leur performance en augmentant leur autonomie. En se focalisant sur la problématique de gestion d'énergie en temps réel dans le VHE, différentes stratégies existent déjà, basées sur le choix et le design des sources énergétiques et sur l'expertise de l'industriel dans le domaine. Dans cette communication, une approche intelligente de type floue est présentée et permet de gérer en temps réel (profil de mission inconnu) la distribution d'énergie d'un véhicule hybride électrique composé de deux sources énergétiques (Batterie/Super-capacité) et cela dans le but d'augmenter son autonomie en réduisant la décharge de la batterie. L'étude elle-même est menée en collaboration avec un industriel permettant ainsi de tester la portabilité de nos algorithmes dans le calculateur embarqué du véhicule et la validation des résultats. Afin de mesurer les performances des résultats obtenus en ligne, une étude hors ligne (optimisation globale sur un profil de mission prédéterminé) a été réalisée en modélisant le fonctionnement de la chaine énergétique du véhicule sous la forme d'un problème d'optimisation non-linéaire, résolu en utilisant des méthodes de la recherche opérationnelle. L'écart constaté entre les deux approches est faible et nous permet donc de valider la qualité de la solution en ligne. 


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