L’utilisation de batteries de forte puissance et possédant une énergie élevée devient un passage incontournable dans les transports de demain. Les batteries au lithium, qui étaient utilisées principalement pour des applications mobiles peu consommatrices d’énergie, comme les téléphones ou les ordinateurs, ont trouvées leur place au sein des chaînes de traction.L’arrivée de ces technologies implique une nouvelle façon de concevoir les véhicules, ainsi que la mobilité de manière générale. Mais dans cette approche, les constructeurs automobiles sont faces à de nombreux problèmes. Tout d’abord l’énergie électrique embarquée n’est pas un de leurs principaux corps de métier. Ensuite, cette technologie, bien que maitrisée à l’heure actuelle est encore sujette à quelques flous techniques. Une des principales contraintes des batteries au lithium est qu’il est difficile de connaitre la quantité d’énergie restante au sein de la cellule. Pour un téléphone portable, l’impact est minime, mais pour un véhicule les enjeux sont totalement différents.C’est pour répondre à cette question que SEGULA TECHNOLOGIE AUTOMOTIVE à mis en place une thèse CIFRE en partenariat avec le laboratoire IRTES. L’originalité de ces travaux repose sur l’élaboration d’un modèle multi-physique, thermique et électrique, pour des cellules de forte puissance et de forte énergie. De plus le modèle à la particularité de pouvoir être exporté vers des cellules lithium-ion et lithium-polymère, les deux technologies correspondant le mieux au besoin actuel. Enfin, la précision du modèle lui permet d’être implémenté dans un estimateur d’état de charge temps réel, utilisable au sein des véhicules. Les travaux menés au cours de cette thèse sont récapitulés dans ce mémoire de la manière suivante.Tout d’abord un chapitre introduit les principales caractéristiques de la technologie lithium. Il s’agit dans un premier temps de montrer pourquoi nous avons eu besoin de cette technologie au sein des véhicules, pour ensuite détailler le fonctionnement de ces cellules. Dans le même chapitre, les différentes méthodes permettant la modélisation numérique de ces cellules sont introduites, ainsi que les méthodes d’estimation de leur état de charge.Dans le second chapitre, la modélisation multi-physique est détaillée. Il s’agit ici de comprendre et de modéliser le comportement d’une cellule, en réalisant un modèle numérique équivalent permettant de reproduire les comportements électriques et thermiques. Une fois un nouveau modèle développé et validé expérimentalement, le protocole permettant de déterminer ces paramètres est détaillé. Enfin nous conclurons sur la généralisation du modèle numérique et du protocole pour les batteries lithium-ion de différentes capacités, ainsi que pour les cellules lithium-polymère.Le troisième et dernier chapitre propose un estimateur d’état de charge basé sur le modèle numérique présenté au deuxième chapitre, utilisant un système adaptatif, le filtre de Kalman. Ce filtre réalise l’estimation d’un paramètre non mesurable (l’état de charge) à l’aide de paramètres mesurables (courant, tension, température), et d’un modèle numérique. Ce chapitre présente ainsi l’adaptation du filtre pour une estimation de l’état de charge, mais également l’implémentation du filtre pour des simulations. Après de nombreuses comparaisons en simulation et des validations expérimentales, le chapitre se termine sur l’implémentation du filtre dans une carte électronique de développement, afin de réaliser une estimation d’état de charge en temps réel, et ainsi améliorer la gestion des cellules. / The use of high power and high energy batteries becomes a fixture in the transport of tomorrow. But this technology is new because until then, lithium batteries were used for mobile applications which consume low energy, such as mobile and computers. The arrival of these technologies in vehicles involves a new way of designing vehicles and mobility in general. But in this approach, car makers have many problems. First of all, onboard electrical power is not one of their main trades, then this technology, though mastered is still subject to some fuzzy techniques. The main constraint of lithium batteries is that it is very difficult to know the amount of energy remaining in the cell. For a mobile phone, the impact is low, but for a vehicle the issues are totally different. That to respond to this question that this paper is structured as follows.First chapter introduces the main lines of lithium technology. Firstly it show why we needed this technology in vehicles, and then detail the function of these cells. In the same chapter, different methods for numerical modeling of cells are introduced, and the methods for estimating the state of charge of the cells.In the second chapter, numerical modeling is detailed. This is to understand and model the behavior of a cell, by performing a numerical model to reproduce the equivalent electrical and thermal behavior. In this thesis an equivalent circuit model is proposed, and the protocol for determining the parameters of this model. Chapter finally closes with the generalization of the numerical model and the protocol for lithium batteries modeling, and for different capacities and Lithium-ion and Lithium-polymer cells.The third and final chapter, offers a state estimator based on the numerical model presented in chapter two, and using a Kalman filter. This chapter provides the adaptive filter to estimate the charge state, but also the filter implementation for simulations. After many comparisons in simulation, the chapter ends with the implementation of the filter in a development board to make an estimation of state of charge in real time, thereby improving the management of cells

L'utilisation de batteries de forte puissance et possédant une énergie élevée devient un passage incontournable dans les transports de demain. Les batteries au lithium, qui étaient utilisées principalement pour des applications mobiles peu consommatrices d'énergie, comme les téléphones ou les ordinateurs, ont trouvées leur place au sein des chaînes de traction.L'arrivée de ces technologies implique une nouvelle façon de concevoir les véhicules, ainsi que la mobilité de manière générale. Mais dans cette approche, les constructeurs automobiles sont faces à de nombreux problèmes. Tout d'abord l'énergie électrique embarquée n'est pas un de leurs principaux corps de métier. Ensuite, cette technologie, bien que maitrisée à l'heure actuelle est encore sujette à quelques flous techniques. Une des principales contraintes des batteries au lithium est qu'il est difficile de connaitre la quantité d'énergie restante au sein de la cellule. Pour un téléphone portable, l'impact est minime, mais pour un véhicule les enjeux sont totalement différents.C'est pour répondre à cette question que SEGULA TECHNOLOGIE AUTOMOTIVE à mis en place une thèse CIFRE en partenariat avec le laboratoire IRTES. L'originalité de ces travaux repose sur l'élaboration d'un modèle multi-physique, thermique et électrique, pour des cellules de forte puissance et de forte énergie. De plus le modèle à la particularité de pouvoir être exporté vers des cellules lithium-ion et lithium-polymère, les deux technologies correspondant le mieux au besoin actuel. Enfin, la précision du modèle lui permet d'être implémenté dans un estimateur d'état de charge temps réel, utilisable au sein des véhicules. Les travaux menés au cours de cette thèse sont récapitulés dans ce mémoire de la manière suivante.Tout d'abord un chapitre introduit les principales caractéristiques de la technologie lithium. Il s'agit dans un premier temps de montrer pourquoi nous avons eu besoin de cette technologie au sein des véhicules, pour ensuite détailler le fonctionnement de ces cellules. Dans le même chapitre, les différentes méthodes permettant la modélisation numérique de ces cellules sont introduites, ainsi que les méthodes d'estimation de leur état de charge.Dans le second chapitre, la modélisation multi-physique est détaillée. Il s'agit ici de comprendre et de modéliser le comportement d'une cellule, en réalisant un modèle numérique équivalent permettant de reproduire les comportements électriques et thermiques. Une fois un nouveau modèle développé et validé expérimentalement, le protocole permettant de déterminer ces paramètres est détaillé. Enfin nous conclurons sur la généralisation du modèle numérique et du protocole pour les batteries lithium-ion de différentes capacités, ainsi que pour les cellules lithium-polymère.Le troisième et dernier chapitre propose un estimateur d'état de charge basé sur le modèle numérique présenté au deuxième chapitre, utilisant un système adaptatif, le filtre de Kalman. Ce filtre réalise l'estimation d'un paramètre non mesurable (l'état de charge) à l'aide de paramètres mesurables (courant, tension, température), et d'un modèle numérique. Ce chapitre présente ainsi l'adaptation du filtre pour une estimation de l'état de charge, mais également l'implémentation du filtre pour des simulations. Après de nombreuses comparaisons en simulation et des validations expérimentales, le chapitre se termine sur l'implémentation du filtre dans une carte électronique de développement, afin de réaliser une estimation d'état de charge en temps réel, et ainsi améliorer la gestion des cellules.