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Gestion énergétique et dimensionnement des systèmes hybrides multi-pile à combustible et batterie pour application au transport automobile / Energy management and sizing for hybrid multistack fuel cell - battery systems used in transportation applicationsMarx, Neigel 12 July 2017 (has links)
L’essor de l’électrification du secteur du transport facilite le développement de nouvelles technologies. La pile à combustible n’est pas une technologie récemment développée mais elle en profite également. Toutefois, malgré les efforts entrepris jusqu’à présent, elle reste trop couteuse et peu durable par rapport aux exigences du marché. Pour cela, augmenter le rendement du système, réduire le nombre d’auxiliaire et obtenir une meilleure compréhension des phénomènes de dégradation semblent être les pistes les plus pertinentes. Les thématiques, non centrés sur les matériaux, étudiées dans le but de pallier ces différentes barrières technologiques sont principalement orientées sur la gestion du système et la définition et le pilotage d’auxiliaires ad-hoc. En parallèle, une part grandissante de la communauté scientifique s’intéresse également aux systèmes composés de plusieurs piles à combustible, lesquels pourraient permettre de lever également ces barrières technologiques. Dans le cadre de cette thèse, c’est la gestion et le dimensionnement de systèmes multipiles hybridés avec une batterie qui sera étudié. Premièrement, nous comparerons les performances des systèmes multipiles à celles des systèmes monopiles conventionnels. Pour cela, une étude basée sur l'optimisation de la gestion énergétique du système en fonction du dimensionnement est effectuée en utilisant la programmation dynamique. La variable optimisé est le coût d’exploitation. Il prend en compte le coût du carburant et de la dégradation du système. Les résultats obtenus indiquent une nette augmentation des performances au niveau de la consommation et de la durée de vie du système en faveur des systèmes multipiles et ce quel que soit le dimensionnement envisagé. Ensuite, nous concevrons une stratégie de gestion en ligne basée sur la théorie de décision bayésienne. Cette stratégie a pour but d’optimiser la consommation et la durée de vie en se basant sur la connaissance du comportement du conducteur. Trois modules la composent. Le premier module identifie les similarités du parcours en cours à ceux déjà effectués par le conducteur. Le deuxième se sert de cette connaissance pour déterminer le nombre de systèmes piles à combustible à démarrer. Finalement, la dernière partie détermine le niveau de puissance pour chacune des sources composant le système. L’approche proposée a été comparée à d’autres méthodes de gestion énergétique et permet d’obtenir un gain de performance au niveau de la consommation et de la durée de vie du système multipile dans la plupart des cas d’utilisation. / The electrification of the transportation industry is on the rise. This rise drives the development of new technologies. Although the fuel cell is not a recently developed technology, it benefits from it. However, it is still too expensive and not durable enough compared to the market's expectations. Scientific research has been focused primarily on their management and its ancillaries. Nevertheless, the interest in multistack fuel cell systems has been rising in the community.The energy management and the sizing of multistack system hybrized with a battery is the focus of this thesis. First, the performances of such systems is compared to that of single stack systems. To that end, a study based on the determination of the optimal management strategy depending on the sizing has been completed. The main tool used in this study was optimization through dynamic programming. Results show a significant increase in performance in favor of multistack systems. Then, an online energy management strategy is designed based on Bayesian decision theory. Its goal is to optimize consumption and lifetime by using driver behavior knowledge. This approach has been compared to other energy management strategies and enables performances gains in consumption and lifetime for the multistack system.
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