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Optimized Energy Management for Electric Vehicles and Infrastructures
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Gestion d'énergie optimisée étendue véhicules infrastructures
Cette thèse de doctorat s’inscrit dans le cadre de la chaire Renault/Centrale Nantes sur l’amélioration des performances des véhicules électriques (EV/HEV). Elle est dédiée à la problématique de la gestion de la recharge des véhicules électriques, en utilisant des algorithmes d’optimisation et des stratégies de recharge intelligentes. Dans ce cadre, plusieurs contributions ont été proposées sur les sujets de la recharge intelligente d’une voiture électrique et la gestion de la recharge d’une flotte de véhicules électriques, en considérant les contraintes de mobilités (SOC désiré à la fin de la recharge et heure de dé part), la température des batteries Li-ion, les infrastructures de recharge, et le réseau électrique. Sur le sujet de la recharge intelligente d’une voiture électrique, les contributions se sont concentrées sur le développement des algorithmes embarqués permettant la planification du profil de la puissance de recharge afin de réduire le coût de la recharge. Les algorithmes proposés prennent en compte les besoins de mobilités des utilisateurs de véhicules électriques, et l’effet de la température sur la puissance de recharge des batteries Li-ion. Sur le sujet de la gestion de recharge de flotte de véhicules, les contributions portent essentiellement sur les algorithmes centralisés dans les stations de recharge de véhicules électriques. Un algorithme de recharge unidirectionnelle a été proposé afin d’évaluer le nombre optimal de véhicules électriques à recharger avec un bon niveau de satisfaction des contraintes de mobilités et sans aucun renforcement de l’infrastructure. Le passage à l’algorithme bidirectionnel est fait grâce à l’exploitation de la fonctionnalité V2G qui permettra la participation des véhicules électriques dans la régulation de fréquence. Les contributions proposées sur le premier sujet ont l’avantage d’augmenter la précision d’estimation de SOC final en très basse température, et d’être embarquable sur le véhicule grâce à la légèreté des algorithmes et la rapidité d’exécution. D’autre part, les algorithmes de gestion de recharge de flotte de véhicules permettent une intégration des véhicules électriques à grande échelle sur le réseau et montrent le potentiel des voitures électriques dans la contribution à la stabilité du réseau électrique. Les algorithmes et les stratégies développées ont été testés en simulation et seront testés sur un système de recharge de voiture électrique. Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l’avantage de la recharge intelligente sur la réduction des coûts, les bienfaits sur le réseau et l’importance de la gestion de la recharge des flottes de véhicules électriques dans développement des services réseaux.
Title: Optimized Energy Management for Electric Vehicles and Infrastructures
Description:
Gestion d'énergie optimisée étendue véhicules infrastructures
Cette thèse de doctorat s’inscrit dans le cadre de la chaire Renault/Centrale Nantes sur l’amélioration des performances des véhicules électriques (EV/HEV).
Elle est dédiée à la problématique de la gestion de la recharge des véhicules électriques, en utilisant des algorithmes d’optimisation et des stratégies de recharge intelligentes.
Dans ce cadre, plusieurs contributions ont été proposées sur les sujets de la recharge intelligente d’une voiture électrique et la gestion de la recharge d’une flotte de véhicules électriques, en considérant les contraintes de mobilités (SOC désiré à la fin de la recharge et heure de dé part), la température des batteries Li-ion, les infrastructures de recharge, et le réseau électrique.
Sur le sujet de la recharge intelligente d’une voiture électrique, les contributions se sont concentrées sur le développement des algorithmes embarqués permettant la planification du profil de la puissance de recharge afin de réduire le coût de la recharge.
Les algorithmes proposés prennent en compte les besoins de mobilités des utilisateurs de véhicules électriques, et l’effet de la température sur la puissance de recharge des batteries Li-ion.
Sur le sujet de la gestion de recharge de flotte de véhicules, les contributions portent essentiellement sur les algorithmes centralisés dans les stations de recharge de véhicules électriques.
Un algorithme de recharge unidirectionnelle a été proposé afin d’évaluer le nombre optimal de véhicules électriques à recharger avec un bon niveau de satisfaction des contraintes de mobilités et sans aucun renforcement de l’infrastructure.
Le passage à l’algorithme bidirectionnel est fait grâce à l’exploitation de la fonctionnalité V2G qui permettra la participation des véhicules électriques dans la régulation de fréquence.
Les contributions proposées sur le premier sujet ont l’avantage d’augmenter la précision d’estimation de SOC final en très basse température, et d’être embarquable sur le véhicule grâce à la légèreté des algorithmes et la rapidité d’exécution.
D’autre part, les algorithmes de gestion de recharge de flotte de véhicules permettent une intégration des véhicules électriques à grande échelle sur le réseau et montrent le potentiel des voitures électriques dans la contribution à la stabilité du réseau électrique.
Les algorithmes et les stratégies développées ont été testés en simulation et seront testés sur un système de recharge de voiture électrique.
Les résultats obtenus ont permis de mettre en évidence l’avantage de la recharge intelligente sur la réduction des coûts, les bienfaits sur le réseau et l’importance de la gestion de la recharge des flottes de véhicules électriques dans développement des services réseaux.
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