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Modèles mathématiques et techniques d’optimisation non linéaire et combinatoire pour la gestion d’énergie d’un système multi-source : vers une implantation temps-réel pour différentes structures électriques de véhicules hybrides

机译:非线性和组合优化的多源系统能量管理的数学模型和技术:实现混合动力汽车不同电气结构的实时实现

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摘要

La gestion de la distribution de l’énergie électrique dans un système multi-source (véhicule hybride électrique) est primordiale. Elle permet d’augmenter les performances du système en minimisant la consommation de combustible utilisée par la source principale, tout en respectant la demande et les différentes contraintes de fonctionnement de la chaîne énergétique et de sécurité du système. Dans cette thèse, dans le cas où le profil de mission est connu, une approche combinatoire est proposée en modélisant le problème de gestion d’énergie sous la forme d’un problème d’optimisation avec satisfaction des contraintes. Celui-ci est résolu par une méthode exacte issue de la recherche opérationnelle, conduisant à des solutions optimales en des temps de calcul fortement réduits en comparaison avec ceux obtenus par l’application de la programmation dynamique ou la commande optimale. Pour éprouver la sensibilité aux perturbations, une étude de robustesse est menée sur la base de l’analyse de la solution de pire-cas d’un scénario sur des profils de mission d’un véhicule. Les cas pratiques d’utilisation imposent de ne connaître la demande du moteur électrique qu’à l’instant présent, selon le mode de conduite du chauffeur. Afin de gérer l’énergie du véhicule en temps réel, un algorithme en ligne, basé sur une approche de type floue, est développé. Pour mesurer la qualité de la solution floue obtenue, une étude de performance est réalisée (recherche de l’optimum global), en ayant recours à une optimisation hors-ligne sur des profils de mission de référence, basée sur une modélisation non linéaire du problème de gestion d’énergie. Les résultats obtenus ont permis de valider la qualité de la solution floue résultante.
机译:在多源系统(混合动力汽车)中管理电能的分配至关重要。它通过最大限度地减少主要能源消耗的燃料消耗来提高系统性能,同时尊重需求以及能源链和系统安全性的各种运行约束。在本文中,如果已知任务概况,则通过以满足约束条件的优化问题的形式对能源管理问题进行建模,提出一种组合方法。这是通过运筹学中的一种精确方法解决的,与使用动态编程或最优控制所获得的解决方案相比,该解决方案可显着减少计算时间,从而获得最优解决方案。为了测试对干扰的敏感性,基于对车辆任务概况的最坏情况解决方案的分析,进行了鲁棒性研究。实际用例仅需要根据驾驶员的驾驶模式,才知道当前对电动机的需求。为了实时管理车辆能量,开发了一种基于模糊类型方法的在线算法。为了测量获得的模糊解决方案的质量,基于问题的非线性建模,对参考任务配置文件进行了离线优化,从而进行了性能研究(寻找全局最优)。能源管理。获得的结果使验证所得模糊解的质量成为可能。

著录项

  • 作者

    Gaoua Yacine;

  • 作者单位
  • 年度 2014
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