Une nouvelle stratégie de gestion d’énergie prolonge la durée de vie des batteries
Une percée majeure dans la gestion de l’énergie des véhicules électriques (VE) vient d’être réalisée par une équipe de chercheurs de l’Université de technologie du Liaoning. Leur nouvelle stratégie, combinant la transformée en ondelettes et le contrôle flou, promet non seulement d’optimiser la répartition de la puissance entre les différentes sources d’énergie, mais aussi de prolonger significativement la durée de vie des batteries lithium-ion, un enjeu central pour l’avenir de la mobilité électrique.
Face à l’urgence climatique et à la raréfaction des ressources fossiles, les véhicules électriques s’imposent comme une solution incontournable. Pourtant, leur développement est freiné par des défis techniques persistants, dont la durée de vie limitée des batteries et leur coût élevé. Lorsqu’un véhicule accélère brusquement ou freine de manière intense, la batterie principale subit des pics de courant très élevés. Ces sollicitations répétées, dues aux signaux de puissance à haute fréquence, accélèrent inévitablement la dégradation chimique des cellules, réduisant leur capacité et leur espérance de vie. C’est précisément ce problème que cherche à résoudre l’équipe menée par Jiangkun Shi, Caiying Shen et Xin Chen.
Leur innovation repose sur un système de stockage d’énergie hybride, où une batterie au lithium-ion est couplée à un supercondensateur. Ce duo technologique exploite les forces de chacun : la batterie, avec sa grande densité énergétique, fournit l’énergie nécessaire pour une conduite en continu, tandis que le supercondensateur, doté d’une densité de puissance exceptionnelle, est capable d’absorber et de restituer des quantités d’énergie massives en quelques secondes, sans s’user. L’objectif est donc de détourner les pics de puissance vers le supercondensateur, préservant ainsi la batterie principale des stress les plus dommageables.
La véritable intelligence de ce système réside dans son algorithme de gestion d’énergie, baptisé stratégie de contrôle en temps réel par transformée en ondelettes et logique floue. Ce nom complexe cache une logique élégante et efficace. La première étape consiste à décomposer le besoin de puissance total du véhicule en deux composantes distinctes : une composante à basse fréquence, stable et continue, et une composante à haute fréquence, constituée de transitoires rapides et de pics. Pour y parvenir, les chercheurs ont mis en œuvre un algorithme de transformée en ondelettes Haar, une technique de traitement du signal particulièrement adaptée à l’analyse des signaux non stationnaires comme ceux d’un véhicule en conduite réelle.
Le processus de décomposition est comparable à un filtre sophistiqué. L’algorithme analyse le signal de puissance en temps réel, le « cassant » en plusieurs niveaux. Après une série de décompositions successives, la composante à basse fréquence, destinée à la batterie, est isolée, tandis que la somme des composantes à haute fréquence est dirigée vers le supercondensateur. Cette séparation est cruciale, car elle permet de maintenir le courant traversant la batterie le plus constant possible, évitant ainsi les cycles de charge et de décharge rapides qui sont les principaux responsables de son vieillissement prématuré.
Cependant, une simple décomposition du signal ne suffit pas. Un autre facteur critique entre en jeu : l’état de charge (SOC) des deux unités de stockage. Il est impératif que le supercondensateur ne se vide pas complètement, car cela pourrait le rendre inopérant au moment d’un besoin de puissance soudain. De même, une surcharge serait dangereuse. C’est là que la deuxième partie de l’algorithme, la logique floue, entre en scène. Contrairement à un système de contrôle binaire (tout ou rien), la logique floue imite le raisonnement humain en gérant des notions de « plus ou moins ». Elle prend en compte non seulement le signal de puissance décomposé, mais aussi les SOC mesurés en continu de la batterie et du supercondensateur.
Le contrôleur flou agit comme un arbitre intelligent. Par exemple, si le besoin de puissance est élevé (par exemple, une montée en côte) mais que le SOC du supercondensateur est faible, le contrôleur ajustera dynamiquement le ratio de puissance pour que la batterie prenne une part plus importante de la charge, évitant ainsi de vider complètement le supercondensateur. Inversement, lors d’une phase de freinage régénératif, le contrôleur flou priorisera la recharge du supercondensateur, surtout s’il est en dessous de son seuil optimal, avant de diriger l’énergie excédentaire vers la batterie. Ce système de règles adaptatif garantit que le supercondensateur opère toujours dans une plage de SOC sécurisée, typiquement maintenue au-dessus de 50 %, maximisant ainsi son efficacité et sa disponibilité.
Pour valider leur théorie, les chercheurs ont construit un modèle de véhicule complet dans l’environnement de simulation MATLAB/Simulink, en s’appuyant sur le logiciel ADVISOR, une référence dans le domaine de l’ingénierie automobile. Le modèle a été calibré avec précision pour représenter un véhicule de taille moyenne, avec une masse en ordre de marche de 1 361 kg, un coefficient de traînée de 0,25 et un moteur électrique de 75 kW. Les tests ont été effectués selon le cycle de conduite NEDC (Nouveau cycle de conduite européen), un protocole standardisé qui simule des conditions de conduite urbaines et extra-urbaines.
Les résultats de la simulation ont été impressionnants. Comparé à un véhicule utilisant uniquement une batterie au lithium, le système hybride piloté par l’algorithme ondelette-flou a réduit le courant de pointe de la batterie de 20,68 %. Cette réduction du stress électrique se traduit directement par une augmentation de la durée de vie. En utilisant un modèle de vieillissement de batterie reconnu, qui prend en compte la température, la profondeur de décharge et la fréquence des cycles, les chercheurs ont calculé que la durée de vie de la batterie était prolongée de 16,74 %. Cela signifie que le pack batterie pourrait durer des années de plus, réduisant considérablement le coût total de possession du véhicule.
L’analyse fine des courbes de courant révèle tout le génie de la stratégie. À des moments critiques, comme une accélération violente au 1 120e second du cycle, le supercondensateur prend en charge la quasi-totalité du pic, délivrant plus de 92 A, tandis que la batterie ne fournit qu’une petite fraction de ce courant, environ 20 A. Ce phénomène de « lissage de pointe » (peak shaving) est observé tout au long du cycle, transformant un profil de courant chaotique en une demande beaucoup plus douce pour la batterie. Parallèlement, le supercondensateur a géré des pointes de puissance atteignant 46 kW, tandis que la batterie s’est contentée d’une plage plus modeste de 0 à 29 kW, confirmant son rôle de source d’énergie fondamentale plutôt que de source de puissance ponctuelle.
La théorie est une chose, mais la validation expérimentale en est une autre, bien plus convaincante. Pour prouver la faisabilité de leur concept, l’équipe a construit une plateforme de test à échelle réduite. Ce banc d’essai, bien que plus petit que celui d’un véhicule réel, reproduit fidèlement la topologie du système : un pack de 24 cellules de batterie au lithium-fer-phosphate (LFP), deux modules de supercondensateurs de 48 V chacun connectés en série, un convertisseur DC/DC bidirectionnel de 20 kW, et un système de charge programmable pour simuler la demande du moteur. Le cerveau du système est un contrôleur en temps réel RapidECU, qui exécute l’algorithme de contrôle développé dans Simulink.
Les résultats de cette campagne d’essais ont étroitement confirmé les simulations. Sous les mêmes conditions du cycle NEDC, le courant de pointe de la batterie a été réduit de 20,85 %, passant de 34,05 A à 26,95 A. La perte de durée de vie de la batterie, calculée à partir des données de courant, a diminué de 8,96 % à 7,54 %, soit une amélioration de 15,86 %. L’erreur entre simulation et expérience est minime, témoignant de la robustesse et de la précision du modèle.
L’aspect le plus rassurant de l’expérience a été le comportement du supercondensateur. Son voltage, qui est directement proportionnel à son SOC, est resté bien au-dessus du seuil critique. Il est descendu à un minimum de 53 V (environ 58 % de charge) pendant la phase d’accélération la plus intense, mais a rapidement récupéré à 64 V grâce à la priorisation de la recharge par le contrôleur flou lors des phases de freinage. Cela démontre de manière concluante que la stratégie de contrôle est non seulement efficace pour protéger la batterie, mais aussi pour gérer de manière intelligente et autonome l’état de santé du supercondensateur.
Les implications de cette recherche sont profondes. D’un point de vue économique, une extension de la durée de vie de la batterie de près de 17 % représente des économies substantielles pour le propriétaire, car le remplacement d’un pack batterie est l’une des opérations les plus coûteuses sur la durée de vie d’un VE. D’un point de vue environnemental, des batteries qui durent plus longtemps signifient moins de ressources extraites, moins d’énergie consommée pour la fabrication et moins de déchets en fin de vie. C’est un pas significatif vers une mobilité véritablement durable.
Sur le plan de l’ingénierie, la topologie « semi-active » choisie, où le supercondensateur est connecté en parallèle à la batterie via un convertisseur DC/DC, frappe un excellent équilibre. Elle est bien plus performante qu’une simple connexion passive, tout en étant plus simple et moins coûteuse que des architectures « actives » complexes avec plusieurs convertisseurs. Cela la rend immédiatement applicable à une production à grande échelle.
En conclusion, le travail de Shi, Shen et Chen représente un jalon important dans l’évolution des systèmes de propulsion électrique. En combinant la rigueur mathématique de la transformée en ondelettes avec l’adaptabilité de la logique floue, ils ont conçu une solution élégante et efficace à un problème fondamental. Leur stratégie de contrôle ne se contente pas de répartir l’énergie ; elle la gère de manière intelligente, prédictive et autonome, préservant les composants les plus critiques du système. Validée par une méthodologie rigoureuse allant de la modélisation à la validation expérimentale, cette avancée ouvre la voie à des véhicules électriques plus durables, plus économiques et plus performants, rapprochant un peu plus le rêve d’une mobilité propre et accessible pour tous.
Jiangkun Shi, Caiying Shen, Xin Chen, Liaoning University of Technology, Chinese Journal of Automotive Engineering, DOI: 10.3969/j.issn.2095‒1469.2024.01.02