Recherches avancées sur l’optimisation des stratégies de gestion de l’énergie pour les véhicules électriques à autonomie étendue

Dans le contexte de la vigoureuse transformation de l’industrie automobile mondiale vers les énergies renouvelables, les véhicules électriques à autonomie étendue (EREV) sont apparus comme un produit de transition crucial, résolvant efficacement l’anxiété liée à l’autonomie des véhicules électriques purs tout en conservant leurs qualités écologiques. Cependant, les performances des EREV dépendent largement de l’efficacité de leurs stratégies de gestion de l’énergie. Récemment, une étude innovante sur l’optimisation des stratégies de gestion de l’énergie pour les EREV a attiré l’attention de l’industrie. Cette recherche, menée par Gao Junpeng de l’Université de science et technologie de Kunming, approfondit les problématiques centrales de la gestion de l’énergie dans les EREV et apporte des informations précieuses pour le développement futur du secteur.

L’importance croissante des EREV dans le paysage énergétique actuel

Avec la crise énergétique mondiale croissante et les réglementations environnementales de plus en plus strictes, l’industrie automobile connaît une transformation sans précédent vers l’électrification. Les véhicules à combustion interne traditionnels, autrefois dominants, laissent progressivement la place aux véhicules à énergies renouvelables en raison de leur forte dépendance aux combustibles fossiles et de leurs émissions importantes de carbone. Les véhicules électriques, avec leurs avantages en termes d’efficacité énergétique, d’économie et de respect de l’environnement, sont devenus le cœur du développement du secteur automobile mondial.

Néanmoins, les véhicules électriques purs font encore face à des défis tels qu’une autonomie limitée, des rechargements peu pratiques et un vieillissement rapide des batteries, qui limitent leur adoption massive. Dans ce contexte, les EREV se sont imposés comme une solution viable. En intégrant un moteur à combustion interne en tant qu’extension d’autonomie (APU) avec un moteur électrique et un pack batterie, les EREV peuvent fonctionner en mode électrique sur de courtes distances et basculer sur l’extension d’autonomie pour recharger la batterie ou propulser directement le véhicule lorsque le niveau de la batterie est bas, augmentant ainsi significativement l’autonomie.

Dans ce cadre, l’optimisation des stratégies de gestion de l’énergie pour les EREV est devenue un sujet chaud dans la recherche académique et industrielle. Une recherche sur CNKI avec les mots clés « stratégies de gestion de l’énergie pour véhicules électriques à autonomie étendue » révèle une tendance croissante dans les études connexes, reflétant l’augmentation de l’attention du secteur sur ce domaine.

Aperçu des recherches actuelles sur les stratégies de gestion de l’énergie

Au fil des années, de nombreux chercheurs et institutions de recherche se sont consacrés à l’exploration des stratégies de gestion de l’énergie pour les EREV, obtenant une série de résultats de recherche importants.

Xu Yuzhe, Wang Wei, Wang Rujia et autres ont utilisé Matlab/Simulink pour modéliser les stratégies de contrôle proposées et effectuer des analyses de co-simulation sur le modèle de véhicule construit dans l’environnement Cruise. Cette recherche a jeté les bases de la simulation et de la vérification des stratégies de gestion de l’énergie.

Wang Chao, Cao Li et leurs collègues, conformément aux exigences relatives au mode de maintien de la charge de la norme GB 18352.6-2016, ont mené des recherches sur les stratégies de contrôle des EREV basées sur la gestion de l’énergie. Ils ont construit des modèles de calcul de simulation et des modèles de contrôle pour les EREV à l’aide du logiciel de simulation AVL CRUSE et du logiciel de modélisation Simulink. Les résultats de simulation et d’essai ont montré que l’extension d’autonomie sous cette stratégie de contrôle peut répondre aux demandes de puissance, fournissant une référence pratique pour les applications industrielles.

Feng Renhua, Sun Wangbing et Zhao Zhichao ont utilisé le logiciel GT-SUITE pour établir un modèle d’analyse de simulation pour les véhicules hybrides à autonomie étendue, améliorant davantage l’économie de carburant du véhicule complet. Cela a souligné l’importance de la modélisation logicielle dans l’optimisation des performances du véhicule.

Chen Yong, Wei Changyin et Li Xiaoyu ont abordé le problème selon lequel la conception des stratégies de gestion de l’énergie floue dépend largement de l’expérience des experts et est difficile à adapter à des conditions de fonctionnement complexes. Ils ont proposé une stratégie de gestion de l’énergie floue pour les EREV basée sur l’identification des conditions de fonctionnement par des réseaux neuronaux. Cette stratégie a amélioré l’adaptabilité du système de gestion de l’énergie aux différentes conditions de conduite.

Pour améliorer l’économie de carburant des EREV dans des conditions de fonctionnement complexes, Bai Shujie, Wei Changyin et Chen Yong ont proposé une stratégie de gestion de l’énergie basée sur des règles utilisant un réseau de neurones à propagation arrière optimisé par des algorithmes génétiques (GA-BP) pour l’identification des conditions de fonctionnement. Afin de résoudre les problèmes de vitesse de convergence lente et de faible capacité de généralisation de l’algorithme BP, ils ont adopté des algorithmes génétiques pour optimiser le réseau de neurones BP, améliorant significativement les performances de la stratégie de gestion de l’énergie.

Ces études ont jeté une solide base théorique et pratique pour le développement des stratégies de gestion de l’énergie pour les EREV, tout en indiquant des directions pour des optimisations supplémentaires.

Etude de cas : Optimisation de la stratégie de gestion de l’énergie pour un EREV de 600 kg

La recherche de Gao Junpeng s’est concentrée sur un cas spécifique d’un EREV de masse totale 600 kg, approfondissant l’optimisation de la stratégie de gestion de l’énergie.

Sélection des paramètres du véhicule

Dans les EREV, le niveau de tension de la batterie est un paramètre critique qui influence les performances globales du véhicule. Il existe une relation inverse entre le niveau de tension et les pertes de courant : plus le niveau de tension est bas, plus les pertes de courant de la batterie sont élevées. Par exemple, si l’efficacité de la batterie de puissance est faible, la capacité de transport du courant des fils diminuera en conséquence. Cependant, un niveau de tension plus élevé ne signifie pas nécessairement de meilleures performances globales. Des niveaux de tension excessivement élevés peuvent compromettre la sécurité et, pour atteindre des tensions élevées, il faut augmenter le nombre de cellules en série, ce qui affecte en partie l’uniformité de la batterie de puissance.

En réponse à cela, la recherche s’est référée aux réglementations sur les niveaux de tension de l’alimentation dans la norme GB/T18488.1-2006. Compte tenu du fait que le moteur et le générateur dans les EREV sont couplés coaxiaux, la sélection du niveau de tension de la batterie doit répondre aux exigences des variations de tension de fonctionnement du moteur électrique, favorisant la cohérence entre la batterie de puissance et les niveaux de tension du moteur dans les EREV. Après une étude approfondie, l’étude a déterminé que la batterie de puissance de l’EREV devrait avoir une tension nominale Ub=600V et a finalement sélectionné une batterie au lithium ternaire.

Développement des stratégies de gestion de l’énergie

La recherche a proposé deux stratégies de gestion de l’énergie : la stratégie de thermostat à point unique et la stratégie de contrôle multipoint basée sur la demande de puissance, effectuant une analyse comparative de leurs performances.

Stratégie de thermostat à point unique

La stratégie de contrôle de thermostat à point unique détermine l’état d’allumage/extinction de l’APU en fonction de l’état de charge (SOC) de la batterie de puissance. L’un de ses avantages significatifs est que la puissance de sortie de l’APU reste constante. La logique spécifique de démarrage et d’arrêt est conçue pour garantir que la batterie fonctionne dans une plage SOC raisonnable, évitant les surcharges ou les décharges excessives.

Cette stratégie est relativement simple dans sa conception et facile à mettre en œuvre, ce qui la rend adaptée à des conditions de conduite relativement stables. Cependant, sa puissance de sortie fixe peut mal s’adapter à des scénarios de conduite complexes et variables, pouvant entraîner une utilisation inefficiente de l’énergie.

Stratégie de contrôle multipoint basée sur la demande de puissance

Pour répondre aux limites de la stratégie de thermostat à point unique, la recherche a proposé une stratégie de contrôle multipoint basée sur la demande de puissance. Cette stratégie détermine principalement le point de fonctionnement de l’APU en fonction du SOC de la batterie de puissance de l’EREV et de la puissance requise P_req de l’EREV.

Les règles de contrôle logique de la stratégie de contrôle multipoint sont les suivantes :

Lorsque P_req < Plow :

Si SOC < SOC_low, l'APU est allumé, et Pe=Plow.
Si SOC_low ≤ SOC < SOC_high, l'APU est en mode maintien, et Pe=Plow ou Pe=0.
Si SOC > SOC_high, l’APU est éteint.

Lorsque Plow < P_req < Phigh :

Si SOC < SOC_low, l'APU est allumé, et Pe=Phigh.
Si SOC_low ≤ SOC < SOC_high, l'APU est en mode maintien, et Pe=Plow/Phigh ou Pe=0.
Si SOC > SOC_high, l’APU est éteint.

Lorsque P_req > Phigh :

Si SOC < SOC_low, l'APU est allumé, et Pe=Phigh.
Si SOC_low ≤ SOC < SOC_high, l'APU est en mode maintien, et Pe=Phigh ou Pe=0.
Si SOC > SOC_high, l’APU est éteint.

Lorsque P_req < 0, l'APU est éteint, et Pe=0.

Dans la stratégie de contrôle multipoint, la puissance de sortie de l’APU change en fonction de la demande P_req. Par conséquent, le nombre de points de fonctionnement doit être inférieur à deux dans le processus de configuration. Les points de fonctionnement de l’APU peuvent être contrôlés via deux points : cs_min_pwr et cs_max_pwr. Si la puissance requise par l’APU est relativement importante, elle fonctionne au point de puissance cs_max_pwr ; si la demande de puissance est faible, elle passe au point de fonctionnement cs_min_pwr.

Dans la conception spécifique, la recherche a étudié en détail la courbe de fonctionnement optimale de l’APU et analysé la faisabilité du changement de vitesse du moteur, fixant cs_min_pwr à 48.5kW et cs_max_pwr à 60kW. cs_max_pwr est fixé comme point de puissance, et cs_min_pwr est maintenu conforme au point de fonctionnement du thermostat pour atteindre l’état de fonctionnement optimal.

Cette stratégie permet à l’APU d’ajuster sa puissance de sortie en fonction des besoins réels, ce qui devrait améliorer l’efficacité d’utilisation de l’énergie dans des conditions de fonctionnement complexes.

Analyse comparative des différentes stratégies de gestion de l’énergie

Pour évaluer les performances des deux stratégies de gestion de l’énergie, la recherche a effectué une analyse comparative de leur flux d’énergie et de leur consommation d’énergie.

Comparaison du flux d’énergie

Le flux d’énergie de la stratégie de thermostat à point unique et de la stratégie de contrôle multipoint présente des caractéristiques différentes. Dans la stratégie de thermostat à point unique, la distribution de l’énergie est relativement fixe en raison de la puissance de sortie constante de l’APU. En revanche, la stratégie de contrôle multipoint ajuste la puissance de sortie de l’APU en fonction de la demande, résultant en un flux d’énergie plus flexible, qui peut mieux s’adapter aux besoins énergétiques variables pendant le fonctionnement du véhicule.

Comparaison de la consommation d’énergie

La consommation d’énergie est un indicateur clé pour mesurer les performances des stratégies de gestion de l’énergie. Les résultats de la recherche montrent que la consommation d’énergie de la stratégie de contrôle multipoint pour les EREV est supérieure à celle de la stratégie de thermostat à point unique. En termes de consommation d’énergie de la batterie de puissance, la stratégie de thermostat à point unique est supérieure à la stratégie de contrôle multipoint, la stratégie de contrôle multipoint réduisant la consommation de la batterie de 6.14%.

En termes d’énergie consommée par le moteur, la stratégie de contrôle multipoint est supérieure à la stratégie de thermostat à point unique, ce qui est conforme à la loi de distribution de la consommation d’énergie des EREV. Cela indique que la différence de consommation d’énergie du moteur sous différentes stratégies de gestion de l’énergie a un impact relativement significatif sur la consommation totale d’énergie. Du point de vue de la consommation d’énergie du moteur, la stratégie de thermostat à point unique présente des avantages évidents par rapport à la stratégie de contrôle multipoint, la stratégie de contrôle multipoint augmentant la consommation moyenne du moteur de 3.76 unités.

En termes de consommation d’énergie du générateur, la stratégie de contrôle multipoint est supérieure à la stratégie de thermostat à point unique, ce qui est conforme à la loi de distribution de la consommation d’énergie du véhicule. En même temps, la consommation du moteur de la stratégie de thermostat à point unique est relativement inférieure. Cependant, en termes de coefficient de charge de la batterie de puissance et de consommation de carburant, la stratégie de thermostat à point unique est supérieure à la stratégie de contrôle multipoint, ce qui signifie que la durée de vie de la batterie de puissance est optimisée sous la stratégie de contrôle multipoint.

Conclusion et perspectives futures

La recherche sur l’optimisation des stratégies de gestion de l’énergie pour les EREV revêt une importance significative pour le développement de l’industrie des véhicules à énergies renouvelables. L’étude de Gao Junpeng, par le biais d’une analyse approfondie de cas spécifiques, compare les avantages et les inconvénients de la stratégie de thermostat à point unique et de la stratégie de contrôle multipoint, fournissant des références pratiques pour l’application des stratégies de gestion de l’énergie dans les EREV.

La stratégie de thermostat à point unique présente l’avantage d’une consommation d’énergie du moteur inférieure, ce qui la rend adaptée à des environnements de conduite relativement stables. D’autre part, la stratégie de contrôle multipoint se distingue par une réduction de la consommation de la batterie et une optimisation de sa durée de vie, montrant une meilleure adaptabilité dans des conditions de fonctionnement complexes. Par conséquent, dans la conception et l’application réelles des véhicules, des stratégies de gestion de l’énergie appropriées doivent être sélectionnées en fonction des scénarios d’utilisation spécifiques.

À l’avenir, avec les progrès continus de la technologie, les stratégies de gestion de l’énergie pour les EREV évolueront vers des directions plus intelligentes et adaptables. L’intégration de technologies telles que l’intelligence artificielle, le big data et l’Internet des objets permettra d’ajuster les stratégies de gestion de l’énergie en temps réel en fonction des conditions de conduite, des habitudes du conducteur et des informations routières, améliorant davantage l’efficacité énergétique et les performances des EREV.

Cette recherche enrichit non seulement le système théorique de la gestion de l’énergie pour les EREV, mais fournit également des orientations précieuses pour l’application industrielle des EREV. On pense qu’avec l’approfondissement continu des recherches connexes, les EREV joueront un rôle plus important sur le marché mondial des véhicules à énergies renouvelables, contribuant à la réalisation des objectifs mondiaux de neutralité carbone.

Auteur : Gao Junpeng, Université de science et technologie de Kunming Nom de la revue : Journal of Industrial Control Computer DOI : 10.19651/j.cnki.emt.2096-1847.2024.16.076