Soutenance mémoire
Électrification des motorisations
Historiquement, le recours aux véhicules électriques n’est pas nouveau puisque certains modèles remontent à plus d’un siècle. En effet, les tout premiers véhicules pouvaient être aussi bien équipés de motorisations électriques (ex. certains taxis new-yorkais à partir de 1897) ou thermiques. Certaines formes d’associations sont apparues très tôt dans l’histoire de l’automobile, créant ainsi le concept de véhicule hybride (notamment par Ferdinand Porsche à partir de 1900). Cependant avec l’essor du véhicule personnel et le besoin de se déplacer sur de plus longues distances, le véhicule thermique a pris le dessus effaçant quasiment totalement les variantes hybrides ainsi que le véhicule électrique. En effet ces derniers souffraient et souffrent toujours de la difficulté de stocker l’énergie électrique (autonomie), bien que le confort de conduite soit bien supérieur. Depuis lors, le véhicule thermique a bénéficié d’une centaine d’années d’améliorations afin de diminuer l’effet de ses principaux inconvénients, à savoir les vibrations, le bruit, les émissions polluantes locales, l’échauffement, le faible rendement, l’abondance de pièces mécaniques assurant la transmission de l’énergie jusqu’aux roues, … C’est seulement depuis quelques décennies, et tout particulièrement à partir des années 70 avec la forte hausse du prix du baril de pétrole, que l’intérêt pour un retour aux véhicules électriques réapparait. Cet état de fait est renforcé par l’estimation pessimiste des réserves de carburants fossiles, et par la nécessité de diminuer drastiquement les émissions polluantes des véhicules (le parc automobile mondial s’accroissant fortement, les impacts sur l’environnement se font de plus en plus présents). L’inconvénient des véhicules électriques résidant dans le stockage de l’énergie, une étape d’hybridation importante tente de tirer avantage des deux types d’énergie au sein d’un même véhicule, cela à travers plusieurs solutions d’hybridation.
Le mild hybrid
Ce mode d’hybridation vise à pallier l’un des principaux inconvénients d’une motorisation thermique, à savoir la non-réversibilité. En effet, l’énergie mise en œuvre pour déplacer un véhicule thermique ne peut être récupérée puis stockée lors du freinage, et est donc dissipée thermiquement par les freins. Une machine électrique, couplée au moteur thermique, est associée à un moyen de stockage réversible (comme une batterie et/ou des supercondensateurs) afin de récupérer l’énergie cinétique qui serait habituellement dissipée dans le système de freinage. Le rendement global du véhicule est donc amélioré tout en nécessitant une électrification limitée de la motorisation (machine électrique et système de stockage associé limités à une dizaine de kilowatt [5]). Une machine électrique est donc utilisée comme génératrice pour fournir un couple résistant sur la roue et ainsi récupérer l’énergie cinétique (recharge du moyen de stockage), puis utilisée comme moteur lors de fortes sollicitations du moteur thermique (mode « boost »), ou pour redémarrer le moteur thermique arrêté lors des phases d’arrêt (reprise des fonctionnalités du micro hybrid), en restituant l’énergie stockée. Dans ce mode d’hybridation, c’est donc toujours le moteur thermique qui apporte la base de l’énergie nécessaire au déplacement. Un mode 100 % électrique est envisageable (selon le niveau d’électrification), du fait du couplage direct entre les deux types de motorisation, mais son utilisation reste peu économe (le moteur thermique inactif étant alors mis en rotation à cause d’un couplage direct). Hormis les phases de repos, le moteur thermique est donc ainsi toujours maintenu dans une plage de fonctionnement permettant l’amélioration du rendement moyen, les variations importantes de couple étant absorbées par la partie électrifiée. La capacité d’accueil du moyen de stockage étant limitée (de l’ordre du kWh), le niveau de charge va interdire certaines phases de freinage récupérateur ou d’assistance au moteur thermique, limitant ainsi les gains espérés d’un tel mode d’hybridation. C’est ce type d’hybridation pour lequel le BMS (Battery Management System), qui est le sujet de la thèse, est développé.
Les états des cellules
La gestion des cellules, et donc de la batterie, nécessite de connaitre l’état de charge (SoC) actuel des cellules, leur état de santé (SoH) ainsi que leur disponibilité (SoF) pour le type d’application auxquelles elles sont destinées.
L’état de charge : State of Charge (SoC) : Il s’agit du rapport (souvent exprimé en pourcent) entre la charge stockée (en Ah) à un instant « t » et la charge totale stockable (capacité en Ah) à un instant de référence. Selon les sources, cette référence peut correspondre à la capacité de la batterie donnée par le fournisseur, celle mesurée lors d’une première utilisation, ou bien à la capacité actuelle. À noter que certaines sources parlent de profondeur de décharge (abrégé DoD pour Depth of Discharge), qui est le complément du SoC. Par exemple, pour une batterie déchargée jusqu’à un SoC de 17 %, on parle de DoD de 83 %. Le SoC représente donc la quantité de charge qui est potentiellement déchargeable alors que le DoD indique celle qu’il est possible de charger dans la cellule. On peut également noter qu’au lieu (ou en complément) du SoC, d’autres sources introduisent la notion de SoE (State of Energy) [48]. Ce n’est alors plus un rapport de quantité de charge, mais un rapport d’énergie (prise en compte de la tension) qui est étudié. De façon analogue au SoC, il définit donc la quantité d’énergie stockée dans une cellule par rapport à la quantité totale stockable. Nous ne ferons plus mention des termes SoE et DoD dans la suite de ce mémoire de thèse, et préférerons utiliser le terme SoC. Or, pour un même état de charge, cette tension varie selon la durée de relaxation, la température, l’état de santé (SoH), et le type d’utilisation précédent l’instant de mesure. Ce comportement étant trop complexe à modéliser (et variable selon la technologie de la cellule), des tables de correspondances (ou des lois simplifiées) sont établies expérimentalement afin de donner la correspondance entre OCV et SoC dans différentes situations (température, vieillissement, …), et pourront être extrapolées afin de se rapprocher du SoC réel (ex. Figure I.13). Lors de l’établissement de ces correspondances se pose la problématique de la référence choisie pour la capacité des cellules. Cette capacité évoluant avec le vieillissement, elle sera donc à actualiser au sein de la fonction chargée du calcul du SoH. Pour le calcul du SoC, une première approche est de déterminer le SoC par une mesure directe de l’OCV lorsque la cellule est au repos depuis un certain temps (à fixer), puis d’intégrer le courant au cours du temps d’utilisation afin de suivre l’état de charge. Cette méthode atteint très vite ses limites lorsque la tension évolue très faiblement entre plusieurs valeurs de SoC très différentes (ex. de la technologie LFP entre les états de charge de 40 à 60 %), ou que l’utilisation de la batterie se prolonge de manière à ce que l’intégration du bruit de mesure sur le courant devienne trop importante. C’est pourquoi en seconde approche (aspect générique de la thèse touchant plusieurs technologies de cellules, dont le LFP), un observateur est développé. De nombreux types d’observateurs existent (parmi lesquels le plus représenté est le filtre de Kalman [49][50]), utilisant en majorité des modèles électriques plus ou moins élaborés (OCV + R0 + R1//C1 + … + Rn//Cn). Une fois le type d’observateur défini, un compromis doit être fait entre complexité de calcul et précision, ce qui va par exemple influencer le nombre n de circuits R//C d’un modèle électrique (avec n pouvant aller de 0 à 15, voire plus).
L’état de santé : State of Health (SoH) : C’est un paramètre qui prend en considération le vieillissement de la cellule. Selon le type d’application pour lequel est destiné le pack batterie (énergie ou puissance), différents effets du vieillissement sont surveillés au travers de ce paramètre [51]. Les principaux effets du vieillissement étant l’augmentation de la résistance interne et la perte de capacité, on distingue deux principaux cas.
x Application typée énergie (cas des véhicules électriques par exemple), où les cellules de la batterie doivent pouvoir fournir le maximum d’autonomie et donc avoir la meilleure capacité possible. C’est alors la perte de capacité lors du vieillissement que doit quantifier le SoH [52][53]. Il nécessite donc de pouvoir déterminer l’évolution de la capacité de la cellule. Dans notre type d’application mild hybrid, ce paramètre reste important dans la mesure où la batterie est utilisée à 50 % de SoC, et que cet état de charge dépend de la capacité totale. La perte de capacité reste cependant beaucoup plus difficile à déterminer que dans une application typée énergie, car la cellule n’est jamais chargée/déchargée en totalité comme cela peut être le cas pour d’autres types d’applications [54]. De plus, sans atteindre une totale charge ou décharge, il n’y a pas non plus de longues utilisations à courant constant où la variation plus importante de la tension indiquerait le rapprochement d’un faible ou d’un fort niveau de SoC.
x Application typée puissance (cas de cette thèse), où les cellules doivent pouvoir faire face à de fortes puissances (en charge et décharge) et donc avoir une résistance interne faible. C’est donc l’augmentation de cette valeur de résistance qui est évalué pour le SoH. Le SoH est alors le rapport entre la résistance interne à un instant t et la résistance interne lorsque le composant est sain. Au-delà d’une certaine augmentation de sa valeur (couramment un doublement par rapport à l’état neuf), le pack est considéré défaillant. Une première méthode consiste à surveiller l’utilisation de la cellule jusqu’à l’obtention d’un ǻV/ǻI mesuré dans des conditions adéquates (une température, un courant, …). L’abondance d’impulsions (en mild hybrid) favorise la probabilité de rencontrer des niveaux de courants, des états de charges à des températures données, afin d’obtenir une valeur de résistance (considérée comme instantanée à notre niveau d’échantillonnage). Cette valeur évoluant très lentement, une moyenne peut être effectuée afin de limiter l’impact du bruit de mesure sur la tension et le courant (lors du calcul du rapport ǻV / ǻI). Une seconde méthode consiste à inclure ce paramètre (la résistance) dans l’observateur utilisé pour la détermination du SoC. C’est alors l’observateur qui indirectement se charge d’éliminer le bruit au fil de la surveillance des impulsions sur la cellule. La complexification du modèle est alors à considérer lors de la construction de l’observateur.
L’état de fonction : State of Function (SoF) : Il s’agit d’un paramètre assez récent et très peu décrit dans la littérature. Cependant ce paramètre commence de plus en plus à être utilisé par les constructeurs, car il répond à un besoin réel, qui est de savoir si dans les conditions de SoH, de SoC et de température, à un instant t, la batterie est capable de réaliser une fonction donnée. Cette fonction peut notamment se matérialiser par l’identification d’une valeur de puissance atteignable (en charge et décharge [55]) pour un horizon de temps souhaité. Ainsi, compte tenu des conditions de température, des états de charge et de santé, le BMS définit les valeurs de puissances que le pack est capable de recevoir ou de fournir durant un temps défini.
Estimation du SoH par historisation
Cette méthode est basée sur l’historique de la batterie, à partir duquel on essaye d’estimer un état de vieillissement (SoH). Certains systèmes comptabilisent le nombre de cycles effectués, la durée calendaire écoulée, les durées durant lesquels la batterie a été soumise à des températures extrêmes, des trop forts courants ou des tensions en dehors des seuils admis. Cette méthode nécessite de surveiller en permanence la cellule lors de son utilisation, mais également lors des phases de repos. Cette surveillance est historisée et doit donc être sauvegardée par le BMS (stockage de l’historique). Cette historisation est mise en relation avec des lois de vieillissement afin d’estimer l’état de dégradation des cellules. Elle nécessite donc la maîtrise de ces lois de vieillissement, et se base donc sur la surveillance des causes du vieillissement, plutôt que sur l’observation des conséquences du vieillissement (augmentation des chutes de tension, perte de capacité, …).
La tension à vide en résumé
Beaucoup de phénomènes agissent donc sur la valeur finale que prendra la tension aux bornes de la cellule lorsqu’elle est inutilisée. Il est possible de citer pour exemple l’effet combiné lors de longues durées de non-utilisation (au-delà de plusieurs dizaines d’heures) de la relaxation qui se stabilise et qui commence à se mêler (de manière cumulative ou compensative) aux phénomènes d’autodécharge qui tendent à diminuer la tension en circuit ouvert. Il est donc très difficile de dissocier bon nombre de phénomènes, car la relaxation est également liée aux niveaux de courant utilisés qui eux-mêmes ont un impact différent sur l’auto-échauffement (la température impactant également la relation OCV et SoC). Ceci peut se compliquer d’avantage en utilisation où le courant provoque des chutes de tensions internes qui dépendent à leur tour de nombreux autres phénomènes. La détermination en boucle ouverte du SoC n’est alors plus suffisante.
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Table des matières
INTRODUCTION
CHAPITRE I – LES BATTERIES LITHIUM-ION EN MILD HYBRID
I.1 – GÉNÉRALITÉS SUR LES VÉHICULES HYBRIDES
I.1.1 – Du thermique à l’électrique en passant par le mild hybrid
I.1.1.1 – Électrification des motorisations
I.1.1.2 – Avenir du mild hybrid
I.1.2 – Modes d’hybridation dans l’automobile
I.1.2.1 – Le micro hybrid
I.1.2.2 – Le mild hybrid
I.1.2.3 – Le full hybrid
I.1.2.4 – Le plug-in hybrid
I.1.2.5 – La diversité des hybrides face aux usages
I.1.3 – Spécificités des sollicitations en mild hybrid
I.1.3.1 – Conditions électriques
I.1.3.2 – Conditions thermiques
I.1.3.3 – Conditions vibratoires
I.1.3.4 – Synthèse des contraintes sur le pack
I.2 – GÉNÉRALITÉS SUR LES BATTERIES LITHIUM-ION
I.2.1 – Comportement électrochimique d’une cellule
I.2.1.1 – Principe d’oxydo-réduction
I.2.1.2 – Aperçu des différentes technologies à base Li-ion
I.2.2 – Grandeurs caractéristiques
I.2.2.1 – Grandeurs dimensionnantes
I.2.2.2 – Phénomènes associés aux cellules
I.2.3 – Vieillissements des cellules
I.2.3.1 – Vieillissement calendaire
I.2.3.2 – Vieillissement en cyclage
I.2.3.3 – Effets considérés pour le vieillissement
I.2.4 – Assemblage d’un pack batterie
I.2.4.1 – Géométrie des cellules élémentaires
I.2.4.2 – Association des cellules
I.2.4.3 – Pack batterie visé et cahier des charges
I.3 – GÉNÉRALITÉS SUR LES BMS
I.3.1 – Fonctionnalités assurées par le BMS
I.3.1.1 – Sécurisation des cellules
I.3.1.2 – Les états des cellules
I.3.1.3 – Systèmes supplémentaires associés au BMS
I.3.1.4 – Bilan des fonctionnalités du BMS
I.3.2 – Modélisations des cellules
I.3.2.1 – Les différents types de modèles
I.3.2.2 – Les composants électriques
I.3.2.3 – Les modèles électriques courants
I.3.3 – Gestion des états d’une cellule
I.3.3.1 – Méthodes empiriques
I.3.3.2 – Méthodes adaptatives
I.3.3.3 – Méthodes « de laboratoire »
I.4 – CONCLUSION DU CHAPITRE I
CHAPITRE II – DÉTERMINATION DE L’ÉTAT DE CHARGE
II.1 – ÉTUDE EN BOUCLE OUVERTE
II.1.1 – Suivi de SoC par intégration du courant
II.1.1.1 – Fréquence d’acquisition
II.1.1.2 – Bruit et incertitude de mesure
II.1.1.3 – Variation de la capacité
II.1.1.4 – Exemple expérimental
II.1.2 – Détermination de SoC par la tension à vide (OCV)
II.1.2.1 – Relaxation
II.1.2.2 – Cycles de recul
II.1.2.3 – Effets de la température
II.1.2.4 – Effets du vieillissement
II.1.2.5 – La tension à vide en résumé
II.1.3 – Bilan sur la détermination en boucle ouverte du SoC
II.2 – ÉTUDE EN BOUCLE FERMÉE
II.2.1 – Équations d’état d’une cellule
II.2.1.1 – Système linéaire stationnaire à temps continu
II.2.1.2 – Système linéaire stationnaire à temps discret
II.2.2 – Observateurs d’état de charge
II.2.2.1 – Observateur de Luenberger
II.2.2.2 – Observateur à mode glissant
II.2.2.3 – Filtre de Kalman
II.2.3 – Choix d’observateur
II.2.3.1 – Comparaison expérimentale
II.2.3.2 – Essais sous contraintes spécifiques
II.2.3.3 – Amélioration des performances
II.3 – CONCLUSION DU CHAPITRE II
CHAPITRE III – DÉTERMINATION DE L’ÉTAT DE SANTÉ
III.1 – VIEILLISSEMENT RELATIF À LA RÉSISTANCE
III.1.1 – Résistance considérée
III.1.2 – Mesure en boucle ouverte de la résistance
III.1.2.1 – Pondération des impulsions
III.1.2.2 – Filtrage des déterminations successives
III.1.2.3 – Validation de la méthode
III.1.3 – Observateurs étendus pour la résistance
III.1.3.1 – Équations d’état linéarisées au point de fonctionnement
III.1.3.2 – Observateur de Luenberger et filtre de Kalman
III.1.4 – Élimination des variations d’environnement
III.1.4.1 – Aparté sur les modèles thermiques usuels
III.1.4.2 – Établissement d’une table de correspondance
III.2 – VIEILLISSEMENT RELATIF À LA CAPACITÉ
III.2.1 – Adaptation à la température
III.2.2 – Adaptation au courant
III.2.3 – Détermination de la capacité
III.3 – SUIVI DE L’ÉTAT DE SANTÉ
III.3.1 – Paramètres surveillés
III.3.1.1 – Perte de capacité propre à chaque cellule
III.3.1.2 – Augmentation de résistance propre à chaque cellule
III.3.1.3 – Augmentation de la résistance du pack complet
III.3.2 – Validation logicielle
III.4 – CONCLUSION DU CHAPITRE III
CHAPITRE IV – SYNTHÈSE DU BMS
IV.1 – STATE OF FUNCTION
IV.1.1 – Principe de prévision de puissance
IV.1.2 – Limitations d’utilisation
IV.1.2.1 – Plage de SoC
IV.1.2.2 – Chutes de tensions
IV.1.2.3 – Seuils constructeur
IV.1.3 – Suivi de l’état de fonction
IV.1.4 – Conclusion sur le SoF
IV.2 – VALIDATION EXPÉRIMENTALE
IV.2.1 – BMS appliqué aux modules
IV.2.1.1 – Conditions de test et description des cellules
IV.2.1.2 – Spécificités des états pour une batterie
IV.2.2 – Profil sévère
IV.2.2.1 – Module de 7 Ah
IV.2.2.2 – Module de 11,5 Ah
IV.2.3 – Profil de puissance mild hybrid
IV.2.3.1 – Module de 7 Ah
IV.2.3.2 – Module de 11,5 Ah
IV.2.4 – Conclusion sur les résultats
CONCLUSION
ANNEXES
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