La collaboration scientifique engagée en 2015 avec l’Inria couvre deux domaines : « performance numérique et informatique des simulateurs » et « commande et optimisation des systèmes complexes ». Une thèse menée dans ce second cadre(1) contribue à un usage optimisé de l’énergie à bord des véhicules hybrides, de manière à profiter du plein potentiel de cette technologie en matière de réduction d’émissions de CO2.
La répartition entre thermique et électrique est réalisée par un algorithme, appelé gestionnaire d’énergie (GE). Cependant, celui-ci ne prend pas en compte l’impact des conditions de trafic, facteur important pour la consommation. Il en résulte une répartition non optimisée entre les deux sources.
Dans l’approche proposée, la dynamique du véhicule est modélisée comme un processus aléatoire, sensible aux différentes caractéristiques topologiques de la route et aux situations de trafic diverses(2). Cette modélisation est rendue possible grâce aux flux massifs de données, de mobilité et de trafic, remontés des véhiculesa. Grâce à cela, le nouveau GE pourra implémenter des stratégies de contrôle basées sur des techniques d’optimisation dynamique stochastique. Il sollicitera alors différemment la répartition entre thermique et électrique selon les conditions de trafic, tel qu’illustré dans la figure.
Les résultats obtenus à partir de données réelles, prises dans les trois conditions sur un tronçon de quelques kilomètres d’autoroute, démontrent un bénéfice en termes de consommation globale d’énergie. Il convient désormais de valider cette nouvelle stratégie de contrôle sur une zone géographique plus large.
a - Ce travail a utilisé des données fournies par l’application pour smartphone Geco air.
(1) A. Le Rhun, A stochastic optimal control for the energy management of a hybrid electric vehicle
under traffic constraints, soutenance prévue en décembre 2019.
(2) A. Le Rhun, F. Bonnans, G. De Nunzio, T. Leroy, and P. Martinon, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pp. 1–10, 2019.
DOI : 10.1109/TITS.2019.2923292
Contact scientifique : Thomas Leroy