Développement d'un système de gestion de batterie lithium-ion à destination de véhicules "mild hybrid" : détermination des indicateurs d'état (SoC, SoH et SoF)

par Aurélien Lièvre

Thèse de doctorat en Génie électrique

Sous la direction de Pascal Venet et de Serge Pélissier.

Soutenue le 27-05-2015

à Lyon 1 , dans le cadre de École doctorale Électronique, électrotechnique, automatique (Lyon) , en partenariat avec Laboratoire AMPERE (Ecully, Rhône) (laboratoire) , Laboratoire Transports et environnement (Bron, Rhône) (laboratoire) , Ampère, Département Méthodes pour l'Ingénierie des Systèmes (laboratoire) et de Gestion de l’Energie et Stockage pour les Transports (laboratoire) .

Le président du jury était Stéphane Rael.

Le jury était composé de Jean-Christophe Crebier, Ali Sari, Alaa Hijazi.

Les rapporteurs étaient Christophe Forgez, Jean-Michel Vinassa.


  • Résumé

    Les véhicules hybrides se démocratisent avec une utilisation croissante des éléments de stockage à base de lithium-ion. Dans ce contexte d'exploitation, le type d'usage est atypique et dépend fortement des stratégies de répartition des énergies au sein du véhicule. Parmi les hybridations, la catégorie "mild hybrid" conserve la motorisation thermique pour l'autonomie qu'elle apporte, et lui adjoint une machine électrique associée à un élément de stockage réversible, afin de permettre une récupération de l'énergie cinétique du véhicule. L'objet de ces travaux porte sur la mise en place d'algorithmes destinés à la détermination des états de charge (SoC), de santé (SoH) et de fonction (SoF) de chacune des cellules qui compose un pack batterie lithium-ion. Ces fonctionnalités sont implantées dans un système de gestion dénommé BMS pour Battery Management System. Dans un souci de réduction des coûts de production, nos travaux s'attachent à limiter la puissance de calcul et les moyens de mesure nécessaires à la détermination de ces états. À partir de mesures effectuées lors d'une utilisation de la batterie dans une application "mild hybrid", les méthodes développées permettent la détermination des états, ainsi que d'une partie des paramètres internes aux cellules. Cette utilisation est caractérisée par de forts courants et un maintien de l'état de charge autour de 50 %, ceci afin de maximiser la disponibilité de la batterie et d'en minimiser le vieillissement. L'utilisation d'observateurs et de méthodes en boucle ouverte, à partir d'une modélisation simplifiée de cellule, nous permet d'obtenir des résultats satisfaisants avec une puissance de calcul réduite

  • Titre traduit

    Development of lithium-ion battery management system for mild hybrid vehicles : state indicators determination (SoC, SoH and SoF)


  • Résumé

    Hybrid vehicles are developing with increasing use of energy storage elements based on lithium-ion battery. In this context, the use of battery is atypical and highly dependent on energy allocation strategies within the vehicle. Among these vehicles, the mild hybrid category retains heat engine for the autonomy that offer and adds to it an electric machine associated with a reversible storage system, to allow the kinetic energy recovery of the vehicle. The object of this work involves the development of algorithms for determining the states of charge (SoC) and health (SoH) and function (SoF) of each cell that compose a lithium-ion battery pack. These features are implemented in a Battery Management System (BMS) for industrial production. In order to reduce production costs, our work attempts to limit the computing power and the measuring sensors necessary for these states determination. From battery measurements in a "mild hybrid" use, developed methods allow the states determination, as well as some of the internal parameters of cells. This application is characterized by high currents and maintaining a SoC of around 50%, in order to maximize the availability of the battery and to minimize aging. The use of observers and estimators, using a simplified model cell, allows us to achieve satisfactory results with a reduced computing power


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