Soutenance de thèse : Essolizam PLANTE

Méthodologie d’optimisation du dimensionnement et de la gestion de l'énergie d’un véhicule à hydrogène : application à un véhicule de compétition automobile

Doctorant : Essolizam PLANTE 

Laboratoire INSA : Ampère

Ecole doctorale : ED160 : EEA

Les systèmes hybrides embarqués qui possèdent plusieurs sources d’énergie sont une alternative pour la transition écologique dans le secteur des transports. En contrepartie, ils sont complexes à dimensionner : il y a notamment une forte dépendance entre conception/choix des composants et loi de gestion de l’énergie pour assurer le fonctionnement nominal des composants du système et garantir une gestion d’énergie optimale. En effet, la complexité du problème à résoudre croît rapidement avec le nombre de composants dans le système : les méthodes d’optimisation classiques connaissent très rapidement des limites face au nombre croissant de variables de décision et la complexité des modèles. Il devient donc nécessaire d’élaborer de nouvelles méthodologies d’optimisation pour pré-dimensionner de tels systèmes. L’état de l’art met en exergue la nécessité de bien poser le problème, de reformuler ou d’adapter différentes parties de ce problème et enfin de s’appuyer sur l’hybridation des différentes techniques d’optimisation.
Dans ce travail, nous avons relevé deux défis. Le premier est relatif au développement d’une méthodologie pour l’optimisation couplée du dimensionnement et de la gestion de l’énergie étant donné l’usage. Le deuxième concerne l’application : non-conventionnelle, elle s’intéresse à un véhicule de compétition automobile pour lequel on ne recherche pas la consommation minimale mais la puissance massique maximale tout en garantissant l’achèvement de la mission temps un temps minimum. Ce type d’usage s’illustre par des transitoires de puissance demandée de grande amplitude à haute fréquence. Nous proposons donc dans ce travail différentes méthodes d’adaptation et de reformulation des éléments clés du problème afin d’aboutir à une démarche d’optimisation bi-niveau (dimensionnement et commande) qui permet de traiter des problèmes multi-objectifs. Cette contribution permet d’aboutir à des temps de calcul réduits mais néanmoins garantissant une vaste exploration de l’espace de recherche et une bonne optimisation de la gestion de l’énergie sur une mission représentative.