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Modélisation multi-physique des batteries à base lithium et application à l'estimation de l'état de charge

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.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00976586
Date14 September 2013
CreatorsWatrin, Nicolas
PublisherUniversité de Technologie de Belfort-Montbeliard
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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