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Design and Integration of a Dynamic IPT System for Automotive Applications / Projet et intégration d'un système de transfert inductif pour les applications automobiles

Cirimele, Vincenzo 24 February 2017 (has links)
La transmission inductive de puissance (IPT) pour les véhicules électriques est une technologie émergente prometteuse qui semble capable d'améliorer l'acceptation de la mobilité électrique. Au cours des deux dernières décennies, de nombreux chercheurs ont démontré la faisabilité et la possibilité de l'utiliser pour remplacer les systèmes conducteurs classiques pour la charge de la batterie à bord du véhicule. Actuellement de nombreux efforts visent à étendre la technologie IPT vers son utilisation pour la charge pendant le mouvement du véhicule. Cette application, généralement appelée IPT dynamique, vise à surmonter la limite représentée par les arrêts prolongés nécessaires pour la recharge introduisant également la possibilité de réduction de la capacité de la batterie installée à bord du véhicule. Un système IPT est essentiellement basé sur la résonance de deux inducteurs magnétiquement couplés, l'émetteur, placé sur ou sous le sol, et le récepteur, placé sous le plancher du véhicule. La gamme de fréquence de fonctionnement typique pour les applications automobiles va de 20 kHz à environ 100 kHz. Le couplage entre les deux inductances s'effectue à travers un entrefer important, généralement d'environ 10-30 cm. Cette thèse présente les résultats des activités de recherche visant à la création d'un prototype pour l'IPT dynamique orienté vers le transport privé. A partir d'une analyse de l'état de l'art et des projets de recherche en cours dans ce domaine, ce travail présente le développement d'un modèle de circuit capable de décrire les phénomènes électromagnétiques à la base du transfert de puissance et l'interface avec l'électronique de puissance. Les analyses effectuées à travers le modèle développé fournissent la base pour la conception et la mise en œuvre d'un convertisseur dédié à faible coût et efficacité élevée pour l'alimentation du côté transmetteur. Une architecture générale de l'électronique de puissance qui gère le côté récepteur est proposée avec les circuits de protection supplémentaires. Une méthodologie pour la conception intégrée de la structure magnétique est illustrée. Cette méthodologie couvre les aspects de l'interface avec l'électronique de puissance, l'intégration sur un véhicule existant et l'installation sur l'infrastructure routière. Une série d'activités visant à la réalisation d'un site d'essai dédié sont présentées et discutées. En particulier, les activités liées à la création de l'infrastructure électrique ainsi que les questions et les méthodes d'implantation des émetteurs dans le revêtement routier sont présentées. L'objectif final est la création d'une ligne de recharge IPT dédiée de 100 mètres de long. Enfin, une méthodologie d'évaluation de l'exposition humaine est présentée et appliquée à la solution développée. / Inductive power transmission (IPT) for electric vehicles (EVs) is a promising emergent technology that seems able to improve the electric mobility acceptance. In the last two decades many researchers have proved its feasibility and the possibility to use it to replace the common conductive systems for the charge of the on-board battery. Many efforts are currently aimed to extend the IPT technology towards its use for the charge during the vehicle motion. This application, commonly indicated as dynamic IPT, is aimed to overcome the limit represented by the long stops needed for the recharge introducing also the possibility of reducing the battery capacity installed on vehicle. An IPT system is essentially based on the resonance of two magnetically coupled inductors, the transmitter, placed on or under the ground, and the receiver, placed under the vehicle floor. The typical operating frequency range for the EVs application goes from 20 kHz to approximately 100 kHz. The coupling between the two inductors takes place through a large air-gap, usually about 10-30 cm. This thesis presents the results of the research activities aimed to the creation of a prototype for the dynamic IPT oriented to the private transport. Starting from an analysis of the state of the art and the current research projects on this domain, this work presents the development of a circuit model able to describe the electro- magnetic phenomena at the base of the power transfer and the interface with the power electronics. This model provides the information at the base of the design and the implementation of a dedicated low cost-high efficiency H-bridge converter for the supply of the transmitter side. A general architecture of the power electronics that manages the receiver side is proposed together with the additional protection circuits. A methodology for the integrated design of the magnetic structure is illustrated covering the aspects of the matching with the power electronics, the integration on an existing vehicle and the installation on the road infrastructure. A series of activities aimed to the implementation of a dedicated test site are presented and discussed. In particular, the activities related to the creation of the electrical infrastructure and the issues and methods for the embedding of the transmitters in the road pavement are presented. The final goal is the creation of a dedicated IPT charging line one hundred meters long. Finally, a methodology for the assessment of the human exposure is presented and applied to the developed solution.
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Vehicle-to-grid and flexibility for electricity systems : from technical solutions to design of business models / Vehicle-To-Grid et Flexibilité pour les Réseaux d'Electricité : de la solution technique à la construction de business model

Borne, Olivier 19 March 2019 (has links)
Les ventes de Véhicules Electriques ont été en constante augmentation ces dix dernières années, stimulées par l’adoption de politique publique favorisant la décarbonation du secteur automobile. Dans un contexte d’accroissement des énergies renouvelables dans le mix énergétique, entraînant des besoins plus important en flexibilité, la diffusion massive des véhicules électriques pourrait constituer une nouvelle source de contrainte pour les gestionnaire de réseaux d'électricité si la recharge n’est pas gérée de manière intelligente.La gestion de la recharge des flottes de Véhicules Electriques peut aussi constituer une opportunité pour apporter cette flexibilité, en particulier si les véhicules sont équipés de chargeurs bidirectionnels, capables de réinjecter de l’électricité dans le système pour équilibrer les réseaux.La recherche s’est principalement intéressée à la conception d’algorithmes permettant cette recharge « intelligente », qui prennent en compte les besoins en mobilité des utilisateurs, tout en fournissant différents services de flexibilité.Cette thèse s’attache à aller au-delà de l’aspect algorithmique, en balayant l’ensemble des aspects qui permettraient d’aboutir à un modèle d’affaire viable, et en se focalisant sur la fourniture d’un type de service : la réserve primaire (Frequency Containment Reserve), qui constitue le service identifié comme ayant la plus forte valeur pour des flottes de Véhicules équipés de chargeurs bidirectionnels. / Transport industry being one the first CO2 emitters, there is an urgent need to decarbonize this sector, which could be achieved by the conjunction of the electrification of the vehicles and decarbonization of the electricity generation mix. In conjunction with increasing flexibility needs to support the introduction of Renewable Energy Sources, the development of Electric Vehicles could add new constraints for System Operators if charging process is not managed in a smart way.However, considering mobility requirements, there is a flexibility in the charging pattern of the vehicles, which could be used to offer flexibility services to System Operators, using smart-charging algorithms. Moreover, this flexibility could increase with the possibility to have reverse flow from the battery to the grid.Research focused mainly, during last years, on the design of algorithms to provide services with electric vehicles, taking into account mobility needs of users. In this thesis, we try to go beyond this design of algorithms, going through the different steps to elaborate a viable business model. We focus on the provision of one service – Frequency Containment Reserve – identified as the most valuable for Electric Vehicles equipped with bidirectional chargers.
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A Machine Learning Approach for the Smart Charging of Electric Vehicles

Lopez, Karol Lina 07 May 2019 (has links)
Avec l’adoption croissante des véhicules électriques, il y a un intérêt pour utiliser des tarifs dynamiques dont le prix dépend de la demande actuelle, pour encourager les utilisateurs à recharger leurs véhicules en période de faible demande évitant les pics d’électricité pouvant dépasser la capacité installée. Le problème que devaient affronter les utilisateurs de véhicules électriques est qu’ils doivent s’assurer que l’énergie électrique présente dans les batteries est suffisante pour les déplacements et que les périodes de recharge correspondent à des périodes où le prix de l’électricité est bas. La plupart des approches actuelles de planification de recharge supposent une connaissance parfaite des futurs prix de l’électricité et de l’utilisation du véhicule, ce qui nuit à leur applicabilité dans la pratique. Cette thèse considère la modélisation de la recharge intelligente des véhicules électriques pour déterminer, lors des sessions de connexion, les moments où le véhicule doit se recharger afin de minimiser le coût payé pour l’énergie de ses déplacements. La thèse comporte quatre principales contributions: 1) Modèle de recharge optimale des véhicules électriques pour générer une série de décisions en utilisant la connaissance a priori du prix de l’électricité et de l’énergie utilisée, en utilisant la programmation dynamique comme méthode d’optimisation. 2) Création d’un modèle de système d’information incluant des variables connexes au modèle de recharge des véhicules électriques dans un cadre guidé par des données. 3) Méthode de sélection des données pertinentes utilisant la stratification de données pouvant réduire significativement le temps requis pour entraîner les modèles de prévision avec des résultats proches de ceux obtenus en utilisant l’ensemble de données complet. 4) Modèle de classification en ligne qui permet de déterminer s’il faut charger ou non le véhicule à l’aide de modèles d’apprentissage automatique qui peuvent générer, en temps réel, une décision de recharge quasi-optimale sans tenir compte d’une connaissance de l’information future. Nous démontrons comment la combinaison d’une méthode d’optimisation hors ligne, telle que la programmation dynamique, avec des modèles d’apprentissage automatique et un système d’information adéquat peut fournir une solution très proche de l’optimum global, sans perte d’applicabilité dans le monde réel. De plus, la polyvalence de l’approche proposée permet d’envisager l’intégration d’un plus grand nombre de variables à l’entrée du modèle, ainsi que d’autres actions comme par exemple fournir d’énergie au réseau électrique pour aider à réduire les pics de demande ce qui pourrait être utile dans un contexte de vehicle-to-grid (V2G). / With the increasing adoption of electric vehicles, there is an interest to use dynamic tariffs where the price depends on the current demand, encouraging users to charge their vehicles in periods of low demand, avoiding electricity peaks that may exceed the installed capacity. The issue an electric vehicle user must tackle is that it should ensure that its electric power is sufficient for its trips and that the recharge periods correspond to periods where the price of electricity is low. Most current charge scheduling approaches assume a perfect knowledge of the future prices and car usage, which hinders their applicability in practice. This thesis considers the modelling of the intelligent recharge of electric vehicles to determine, during the connection sessions, the times when the vehicle may be charged in order to minimize the overall energy cost. The thesis has four main contributions: 1) Optimum electric vehicle recharge model to generate a series of decisions using full knowledge of the price of electricity and energy used using dynamic programming as a method of optimization. 2) Creation of an information system model which includes variables relevant to the recharging model of electric vehicles in a framework data-driven. 3) Method of selecting relevant data using the stratification by clusters which can significantly decrease the time required to train forecasting models with results close to those obtained using the complete dataset. 4) Classification model which allows the determination of whether or not to charge the vehicle using machine learning models that can generate, in real time, a near-optimal recharge decision without considering perfect knowledge of the future information. We demonstrated how combining an offline optimization method, such as dynamic programming with machine learning models and a coherent information system can provide a solution very close to the global optimum without loss of applicability in real-world. Moreover, the versatility of the proposed approach allows the consideration of the integration of a larger set of variables at the input of the model, as well as other actions such as for example supplying energy to the network to further help reducing demand peaks which could be useful in a vehicle-to-grid context (V2G).
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Impact de la modélisation physique bidimensionnelle multicellulaire du composant semi-conducteur de puissance sur l'évaluation de la fiabilité des assemblages appliqués au véhicule propre

El Boubkari, Kamal 25 June 2013 (has links) (PDF)
A bord des véhicules électriques (VE) et Hybrides (VEH), les fonctions de tractions sont assurées par des convertisseurs électroniques de puissances. Ces derniers sont constitués de module de puissance (IGBTs ou MOSFETs). Au cours de leur fonctionnement, ces modules sont parfois soumis à de fortes contraintes électriques et thermiques qui amènent à une défaillance ou même à une destruction. Le premier objectif sera de réaliser un banc expérimentale permettant d'étudier le vieillissement des modules IGBTs en régîmes extrêmes de fonctionnement (mode de court-circuit). Ainsi, nous évaluerons les différents indicateurs de vieillissements permettant de prédire la défaillance du composant. Il sera question aussi de suivre le vieillissement ou une dégradation initié sur les composants IGBTs par thermographie infrarouge. Le second objectif sera de modéliser et simuler par éléments finis différentes structures d'IGBTs, afin de valider les modèles en fonctionnement statique et dynamique. L'avantage de l'approche multicellulaire par rapport à l'approche unicellulaire sera mis en avant.
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Analyse de cycle de vie des énergies alternatives pour l'automobile et propositions méthodologiques pour une meilleure évaluation des impacts locaux

Querini, Florent 06 July 2012 (has links) (PDF)
Cette thèse, réalisée dans le cadre d'un contrat CIFRE entre l'entreprise Renault et l'Institut PPRIME (UPR CNRS 3346, ISAE-ENSMA-Université de Poitiers), porte sur les analyses de cycles de vie des carburants et énergies alternatives. Le secteur de la mobilité individuelle fait face à de nombreux défis : réchauffement climatique, pollution urbaine, épuisement des ressources, etc. Par conséquent, différentes alternatives se présentent pour répondre à ces défis : agrocarburants, hydrogène, véhicule électrique, etc. L'AVC permet d'évaluer les impacts environnementaux d'un produit ou d'un système. La thèse porte sur la prise en compte des impacts locaux liés à la production et à la consommation des énergies automobiles alternatives en retenant particulièrement les carburants de référence que sont le diesel et l'essence mais aussi les agrocarburants de première génération et l'électricité. Elle traite en particulier des problématiques de pertinence de ces impacts, notamment en cherchant à établie quels impacts retenir et comment les améliorer (prise en compte de la différentiation entre milieu urbain et milieu rural et entre sources hautes et basses). La seconde partie de la thèse étudie l'impact de l'usage du véhicule, en s'intéressant spécialement aux polluants locaux émis selon la norme de dépollution du véhicule et le cycle de roulage utilisé. Le tout vise à obtenir des résultats d'AVC scientifiquement plus robustes et plus facilement interprétables pour une prise de décision fiable, valide dans la durée et cohérente avec les grands enjeux stratégiques de Renault. Les résultats montrent une empreinte environnementale complexe à analyser : alors que l'électricité renouvelable apporte de vrais gains vis-à-vis des carburants conventionnels, l'électricité fossile possède un bilan mitigé selon l'impact regardé. Par ailleurs, les agrocarburants présentent un bilan globalement négatif vis-à-vis des carburants conventionnels. Enfin, la distinction urbain / rural permet de mettre en évidence les gains sur la santé associés au véhicule électrique.
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Optimisation d'un éco-système de transport multimodal pour les grandes agglomérations urbaines / Optimal design of a one-way carsharing system including electric vehicles

Carlier, Aurélien 27 June 2016 (has links)
Cette thèse s'intéresse à la conception optimale d'un système d'autopartage de type one-way avec stations. Les problèmes abordés traitent de deux aspects structurels importants : le dimensionnement optimal du système (nombre de places de parking, de véhicules, de relocalisation de véhicules, etc.) et la localisation adéquate des stations. Bien que le management ou pilotage en temps réel du service ne soit pas l'objet de cette étude, certains aspects pertinents (relocalisation de véhicules, nombre de jockeys) ont toutefois été intégrés aux modèles. L'approche mathématique utilise des objets de la théorie des graphes pour représenter les systèmes dans le temps et les problèmes sont résolus grâce à la programmation linéaire en nombre entiers. L'objectif est d'identifier la structure du service permettant de capturer le plus de demandes possibles. L'introduction de véhicules électriques et de la puissance de charge en station sont étudiés dans un modèle dédié. Les expérimentations s'appuient sur des données réalistes, générées aléatoirement. Nous nous intéressons particulièrement aux pistes d'amélioration des temps de calculs et de réduction des graphes. Une heuristique gloutonne permettant d'identifier rapidement une solution réalisable est en particulier proposée. Enfin, une étude de dimensionnement des batteries confirme que des capacités deux fois inférieures à celles actuellement sur le marché sont viable dans le contexte urbain actuel. / This thesis focuses on the optimal design of one-way station-based carsharing systems. We consider the system design through two structural aspects: the optimal system dimensioning (number of parking places, vehicles, battery capacities, etc.) and the identification of appropriate stations’ locations. Although the addressed problems do not directly concern the system management, some relevant aspects (like vehicle relocation operations) are nonetheless part of the models. The modelling approach uses graph theory to represent the system dynamics over time and various optimization models (ILPs and MILPs) are proposed. The objective is to deduce an optimal shape of the whole system (number of vehicles, parking places, jockeys, stations’ locations, etc.) allowing to capture the maximum number of estimated time-dependent requests. Electric vehicles and power supply are also included in an enhanced model version and context related constraints ensure the integrity of the whole model. The optimization allows to study the impact of different power supply technologies and settle the minimal autonomy a shared vehicle necessitate in this environment. Models are applied to realistic case studies, using both random generated data and real estimated outputs of simulation tools. Strategies including vehicle relocation operations managed by jockeys (employees of the carsharing operator) are considered. We propose some graph simplifications reducing the problem size and leading to greatly improve solver capabilities as well as computation times. A greedy heuristic helping to quickly find feasible solutions and initialize the solver is also proposed and illustrated.
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Optimal resource allocation strategies for electric vehicles in smart grids / Stratégies optimales d'allocation des ressources pour véhicules électriques dans les réseaux intelligents

Alinia, Bahram 10 July 2018 (has links)
Avec les préoccupations environnementales croissantes liées aux émissions de carbone et la chute rapide des prix des batteries, la part de marché des véhicules électriques (EV) augmente rapidement. Le nombre croissant de EV ainsi que les progrès sans précédent dans la capacité de la batterie et de la technologie entraîne une augmentation drastique de la demande totale d'énergie destinée aux véhicules électriques. Cette forte demande de charge rend complexe le problème de planification de la charge. Même en prenant avantage de la propriété reportable des demandes de charge et d'une planification adéquate, la demande globale pourrait dépasser le taux de charge tolérable des stations, étant donné les contraintes physiques des dispositifs de charge et des transformateurs. Le principal défi est la nécessité de concevoir des solutions en ligne puisque, dans la pratique, l'ordonnanceur ne dispose d'aucune information sur les arrivées futures d'EV. Cette thèse étudie le problème d'ordonnancement des EV en ligne et fournit trois contributions principales. Premièrement, nous démontrons que le problème classique de la programmation en ligne des tâches sensibles aux échéances avec des valeurs partielles est similaire au problème d'ordonnancement EV et étudions l'extension de la programmation des charges EV en prenant en compte de la limite de traitement des travaux. Le problème réside dans la catégorie des problèmes d'ordonnancement en ligne couplés dans le temps sans disponibilité d'informations futures. Le premier algorithme proposé est déterministe, tandis que le second est randomisé et bénéficie d'une complexité de calcul plus faible. Deuxièmement, nous formulons un problème de maximisation du bien-être social pour la planification de la charge des EV avec une contrainte de capacité de charge. Nous avons conçu des algorithmes d'ordonnancement de charge qui non seulement fonctionnent dans un scénario en ligne, mais aussi qui répondent aux deux principaux défis suivants : (i) fournir un engagement à l'arrivée ; (ii) garantir la résistance aux stratégies (de groupe). Des simulations approfondies utilisant des traces réelles démontrent l'efficacité de nos algorithmes d'ordonnancement en ligne par rapport à la solution hors-ligne optimale non-engagée. La troisième contribution concerne la planification en ligne des véhicules électriques dans un réseau de recharge adaptatif (ACN) avec des contraintes de pics locaux et globaux. Nous avons conçu un algorithme d'ordonnancement primal-dual de faible complexité qui atteint un rapport d'approximation borné. Des résultats expérimentaux détaillés basés sur des traces montrent que les performances des algorithmes en ligne proposés sont proches de l'optimum hors ligne et surpassent les solutions existantes / With the increased environmental concerns related to carbon emission, and rapid drop in battery prices (e.g., 35% drop in 2017), the market share of Electric Vehicles (EVs) is rapidly growing. The growing number of EVs along with the unprecedented advances in battery capacity and technology results in drastic increase in the total energy demand of EVs. This large charging demand makes the EV charging scheduling problem challenging. The critical challenge is the need for online solution design since in practical scenario the scheduler has no information of future arrivals of EVs in a time-coupled underlying problem. This thesis studies online EV scheduling problem and provides three main contributions. First, we demonstrate that the classical problem of online scheduling of deadlinesensitive jobs with partial values is similar to the EV scheduling problem and study the extension to EV charging scheduling by taking into account the processing rate limit of jobs as an additional constraint to the original problem. The problem lies in the category of time-coupled online scheduling problems without availability of future information. Using competitive ratio, as a well-established performance metric, two online algorithms, both of which are shown to be (2 − 1/U)-competitive are proposed, where U is the maximum scarcity level, a parameter that indicates demand-to-supply ratio. Second, we formulate a social welfare maximization problem for EV charging scheduling with charging capacity constraint. We devise charging scheduling algorithms that not only work in online scenario, but also they address the following two key challenges: (i) to provide on-arrival commitment; respecting the capacity constraint may hinder fulfilling charging requirement of deadline-constrained EVs entirely. Therefore, committing a guaranteed charging amount upon arrival of each EV is highly required; (ii) to guarantee (group)-strategy-proofness as a salient feature to promote EVs to reveal their true type and do not collude with other EVs. Third, we tackle online scheduling of EVs in an adaptive charging network (ACN) with local and global peak constraints. Two alternatives in resource-limited scenarios are to maximize the social welfare by partially charging the EVs (fractional model) or selecting a subset of EVs and fully charge them (integral model). For the fractional model, both offline and online algorithms are devised. We prove that the offline algorithm is optimal. We prove the online algorithm achieves a competitive ratio of 2. The integral model, however, is more challenging since the underlying problem is NP-hard due to 0/1 selection criteria of EVs. Hence, efficient solution design is challenging even in offline setting. We devise a low-complexity primal-dual scheduling algorithm that achieves a bounded approximation ratio. Built upon the offline approximate algorithm, we propose an online algorithm and analyze its competitive ratio in special cases
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Conception optimale d'une chaîne de traction électrique pour une voiture de type Formule SAE

Roy, Simon 24 April 2018 (has links)
Tableau d'honneur de la FÉSP / La Formule SAE (Society of Automotive Engineers) est une compétition étudiante consistant en la conception et la fabrication d'une voiture de course monoplace. De nombreux événements sont organisés à chaque année au cours desquels plusieurs universités rivalisent entre elles lors d'épreuves dynamiques et statiques. Celles-ci comprennent l'évaluation de la conception, l'évaluation des coûts de fabrication, l'accélération de la voiture, etc. Avec plus de 500 universités participantes et des événements annuels sur tous les continents, il s'agit de la plus importante compétition d'ingénierie étudiante au monde. L'équipe ULaval Racing a participé pendant plus de 20 ans aux compétitions annuelles réservées aux voitures à combustion. Afin de s'adapter à l'électrification des transports et aux nouvelles compétitions destinées aux voitures électriques, l'équipe a conçu et fabriqué une chaîne de traction électrique haute performance destinée à leur voiture 2015. L'approche traditionnelle employée pour concevoir une motorisation électrique consiste à imposer les performances désirées. Ces critères comprennent l'inclinaison maximale que la voiture doit pouvoir gravir, l'autonomie désirée ainsi qu'un profil de vitesse en fonction du temps, ou tout simplement un cycle routier. Cette approche n'est malheureusement pas appropriée pour la conception d'une traction électrique pour une voiture de type Formule SAE. Ce véhicule n'étant pas destiné à la conduite urbaine ou à la conduite sur autoroute, les cycles routiers existants ne sont pas représentatifs des conditions d'opération du bolide à concevoir. Ainsi, la réalisation de ce projet a nécessité l'identification du cycle d'opération routier sur lequel le véhicule doit opérer. Il sert de point de départ à la conception de la chaîne de traction composée des moteurs, de la batterie ainsi que des onduleurs de tension. L'utilisation d'une méthode de dimensionnement du système basée sur un algorithme d'optimisation génétique, suivie d'une optimisation locale couplée à une analyse par éléments-finis a permis l'obtention d'une solution optimale pour les circuits de type Formule SAE. La chaîne de traction conçue a été fabriquée et intégrée dans un prototype de voiture de l'équipe ULaval Racing lors de la saison 2015 afin de participer à diverses compétitions de voitures électriques. / The Formula SAE (Society of Automotive Engineers) is a student engineering competition for which students design, build and race a single-seater racing car. Multiple events are organized every year during which the teams can compete against other universities. With more than 500 teams participating worldwide, it is the biggest student engineering competition in the world. The tests include the evaluation of the design, production costs, acceleration of the car, etc. The ULaval Racing team participated during more than 20 years at the annual Michigan competition reserved for internal combustion racecars. In order to adapt to the electrification of transportation and to the new competitions reserved for electric cars, the team designed and manufactured a high performance electric powertrain for their 2015 car. The traditional approach used to design an electric powertrain is to set the desired performances of the vehicle. These criteria include the maximum incline that the car must be able to climb, the desired range and a speed profile over time, also known as road cycle. Unfortunately, this approach is not suitable for the design of an electric powertrain for use in a Formula SAE racecar. Since this type of vehicle is not intended for city driving nor highway driving, the existing road cycles are not representative of the expected operating conditions. The realization of this project required the identification of the road cycle on which the vehicle will operate. It is used as a starting point for the design of the powertrain, which includes the electric motors, the battery pack and the power inverters. The use of a genetic optimization algorithm, followed by a local optimization coupled to a finite element analysis tool yielded an optimal solution suitable for the Formula SAE type race tracks. The drivetrain was designed, manufactured and integrated into the 2015 ULaval Racing vehicle. The car participated in various competitions intended for electric racecars and received multiple awards for its inovative design and its performance.
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Modèles et protocoles pour les interactions des véhicules électriques mobiles avec la grille / Models and protocols for interactions with mobile electric vehicles grid

Said, Dhaou 17 December 2014 (has links)
L’apparition massive des véhicules électriques (VEs) sur les marchés peut avoir un impact important sur le fonctionnement des réseaux d’électricité actuels qui devront ajuster leur fonctionnement à la nouvelle demande massive d'électricité provenant des VEs. Par contre, les VEs peuvent aussi être vus comme une nouvelle opportunité dans le futur marché d’électricité. En effet, une décharge/recharge intelligente peut permettre aux VEs d’être un support de stockage d’électricité important, valable et permanent dont la capacité croit en fonction du nombre des VEs. Ce projet a comme objectifs de : (1) proposer un schéma d’interaction V2G intégrant des techniques permettant de : (a) adapter le fonctionnement de la grille aux contraintes temporelles et spatiales relatives au processus de recharge des VEs dans un milieu résidentiel. (b) optimiser les opérations de chargement/déchargement entre les VEs et la grille dans les deux sens. (2) Proposer de nouveaux schémas de communication sans fil, entre les VEs et la grille intelligente loin des bornes de recharge, qui soient basés sur les standards de communications véhiculaires (VANET) ainsi que sur d’autres standards de communication à grande échelle. On introduira des techniques d’accès à la grille intelligente pour négocier le coût de recharge/décharge des batteries et aussi pour planifier la motivation du consommateur afin de favoriser la stabilité de la grille / In the next years, electric vehicles (EVs) will make their appearance on the market. This even will have significant impact on the operation of the existing electricity networks which have to be updated to reach the new massive electricity demand. Moreover, EVs can also be seen as a new opportunity in the future electricity market. Indeed, a smart EV discharge / charge process can be enable a large power, valuable, and permanent storage media. The project's objectives are to: (1) propose a scheme integrating V2G interaction techniques: (a) adapt the grid functionality to the temporal and spatial constraints to the EV charging process in a residential setting. We seek to satisfy different power demands of EVs connected to the mains without stressing too smart grid, (b) optimizing the loading / unloading between EVs and the grid in both directions. (2) To propose new patterns of wireless communication between EVs and smart grid away from the charging stations, which are based on the standards of vehicle communications (VANET), as well as other communication standards on a large scale. Access to smart grid technologies will be introduced to negotiate the cost of charge / discharge, the waiting time of service, locations and also to plan consumer motivation to promote the grid stability
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Prise en compte du vieillissement dans la modélisation des supercondensateurs

El Brouji, El Hassane 04 December 2009 (has links)
L’objectif de cette thèse est l’évaluation du vieillissement calendaire des supercondensateurs. Le début est consacré à l’examen des principes et des technologies des générations récentes de supercondensateurs. Ensuite, une modélisation comportementale de ces composants est proposée sur la base des principes physico-chimiques mais surtout à partir de méthodes de caractérisation électriques originales menées sur une plate-forme dédiée. La majeure partie des résultats concerne la quantification du vieillissement calendaire de différents types d’échantillons en focalisant sur l’impact de la tension et de la température. Enfin, ces résultats, pris en compte dans les modèles, sont mis en regard de ceux obtenus lors du vieillissement en cyclage actif et les contributions individuelles identifiées. / Abstract

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