La soutenance de thèse de Noé Rivier intitulée : « Commande optimale consommation – vieillissement d’un système pile à combustible multi-stack hybridée par une batterie pour une application de mobilité lourde » – dirigée par Christophe Turpin, co-encadré par Pauline Kergus et Amine Jafaar – aura lieu jeudi 3 Juillet à 14h en amphithéâtre A001 à l’ENSEEIHT (2 rue Charles Camichel).
Vous pourrez suivre la présentation en distanciel via le lien ZOOM suivant :
https://cnrs.zoom.us/j/98676857742?pwd=ORmGvWyNO7waoV0nTc7iU5iHTyzRLm.1
Les membres du jury sont :
- M. Eric BIDEAUX, Rapporteur, AMPERE
- M. Daniel HISSEL, Rapporteur, FEMTO-ST
- Mme Delphine RIU, Examinatrice, UGA
- M. Jean-Christophe OLIVIER, Examinateur, IUT de Saint-Nazaire Laboratoire IREENA
- M. Paul BOUCHAREL, Examinateur, Schaeffler
- M. Jérémi REGNIER, Examinateur, INP
- M. Christophe TURPIN, Directeur de thèse, CNRS
Résumé :
Cette thèse, financée dans le cadre du projet ECH2, vise à optimiser la distribution de puissance au sein d’un système multimodulaire hybride (trois modules de PàC de technologie PEMFC-LT hybridés par une batterie) avec pour objectif de minimiser la consommation d’hydrogène, le vieillissement des PàC et de la batterie.
Le pilotage individuel des modules est un axe de recherche qui a déjà partiellement été exploré par la littérature, mais uniquement pour des systèmes multimodulaire non hybridés. Cette thèse propose d’approfondir les travaux déjà menés en incluant la batterie dans le périmètre de l’étude. Les résultats obtenus diffèrent des résultats généralement observés, qui décrivent une zone de fonctionnement basse puissance dans laquelle le pilotage individuel des modules permet des gains de consommation. L’inclusion de la batterie dans l’analyse rend caduque le pilotage individuel des modules dans cette zone basse puissance ; l’utilisation de ce degré de liberté n’est alors intéressant que lorsque l’état de santé des modules diffère, avec jusqu’à 1 % de gain de consommation.
Pour intégrer les dynamiques de dégradation des PàC et de la batterie dans la stratégie de répartition de puissance, cette thèse développe une stratégie de contrôle prédictif (MPC). C’est une stratégie de contrôle en ligne qui intègre un aperçu du cycle de conduite à venir et optimise la commande du système sur un horizon de prédiction. Les performances des solutions obtenues sont analysées en fonction de l’horizon de prédiction du MPC. Ces solutions sont comparées aux minimums de consommation, de vieillissement des PàC et de la batterie, obtenues off-line par contrôle optimal. Les résultats montrent que la minimisation de la consommation se fait de concert avec la minimisation du vieillissement des piles à combustible, mais au prix de dégradations plus importantes pour la batterie. L’augmentation de l’horizon de prédiction fait tendre chacune des solutions obtenues par le MPC vers les solutions de référence, mais à des rythmes différents. Minimiser efficacement la chute de capacité de la batterie requiert un horizon de prédiction plus important que minimiser la dégradation des modules ou de la consommation d’hydrogène. Cette différence peut être attribuée à la lente dynamique d’évolution de l’état de charge de la batterie, qui intervient directement dans le calcul de la chute de capacité, mais aussi à l’implémentation de la contrainte sur l’état de charge de la batterie dans le problème d’optimisation.
