WO2014037356A2 - Recharge d'un parc de batteries - Google Patents

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WO2014037356A2
WO2014037356A2 PCT/EP2013/068208 EP2013068208W WO2014037356A2 WO 2014037356 A2 WO2014037356 A2 WO 2014037356A2 EP 2013068208 W EP2013068208 W EP 2013068208W WO 2014037356 A2 WO2014037356 A2 WO 2014037356A2
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Duy Long Ha
Mireille Jacomino
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    • Y04S30/10—Systems supporting the interoperability of electric or hybrid vehicles
    • Y04S30/14—Details associated with the interoperability, e.g. vehicle recognition, authentication, identification or billing

Definitions

  • the invention relates to a method for managing the charge of a battery bank implemented at a charging system powered by at least one energy source. It also relates to a battery charging system as such implementing such a method.
  • the battery charging system may be in the form of a shelter defining a parking space and electrically equipped for the electrical connection with the battery.
  • a shelter can be equipped with photovoltaic panels generating electrical energy which is used for recharging the vehicle's battery.
  • the driver positions his vehicle under the shelter, electrically connects to a power outlet arranged at the shelter, which has the effect of immediately initiating recharging of the battery of his vehicle.
  • the charging phase is then automatically stopped by the charging system as soon as the battery reaches its full charge.
  • the document FR2952247 proposes a planning for the charging of electric vehicle batteries on the basis of knowledge of their departure date and a desired level of charge.
  • the document US5548200 proposes to determine the choice of electrical conditions and the time of charging to optimize the cost of charging during off-peak hours, for example.
  • the solutions must be adapted to a charging system that can accommodate a large number of vehicles, for which the algorithms for optimizing the recharging of the batteries may be saturated and unsuitable, since the optimization calculation of the process of vehicle load management is performed at each entry and / or exit of a vehicle.
  • a method for managing the load of electric vehicles that makes it possible to quickly converge towards a solution using a reasonable computing power and not too expensive, to suit the management of a park. which may include a large number of batteries, for example the management of at least 100,000 vehicles (or batteries) or at least 1 million vehicles (or batteries).
  • a general object of the invention is therefore to propose an optimized management solution for recharging a battery bank, which meets the objectives mentioned above and does not include all or part of the disadvantages of the solutions of the state of the technique.
  • a first object of the invention is to propose a charging solution for a battery bank that converges rapidly to an optimized solution to be able to process a large number of batteries entering and leaving a charging system according to a significant frequency and any.
  • a second object of the invention is to propose a charging solution for a battery bank preferably using a certain chosen source of energy, which can be intermittent.
  • a third object of the invention is to provide a charging solution of a battery bank compatible with a random arrival of batteries on charging stations.
  • the invention is based on a method of managing the charge of a battery bank from a charging system comprising a plurality of charging terminals electrically powered from at least one power generation source. , characterized in that it comprises the following steps:
  • a neighborhood is advantageously formed by a time space comprising a few elementary time intervals extending around the recharge date previously selected for the battery in question. Each elementary time interval can be associated with a possible recharge date. At each iteration, the neighborhood may comprise a shorter and shorter duration, by means of elementary time intervals defined so as to form this shorter and shorter duration.
  • Steps b to d can be repeated for all batteries in the battery bank, or for a multitude of batteries. These steps can be repeated for this multitude of batteries at the same time, to define a global solution.
  • a neighborhood may be a time space extending around the recharge date previously selected and include less than 10 recharge dates to be tested, and / or the different recharge dates of the neighborhood may be successive and separated according to a given time step and / or be chosen randomly in the vicinity, and / or the different possible charging dates of the neighborhood may be distributed on either side of the recharge date previously selected and include the recharge date previously selected.
  • the charge management method of a battery bank may comprise a step of calculating the performance of a new solution that takes into account the proportion of energy used from one or more sources of renewable energy, such as a photovoltaic and / or wind source, and / or the overall cost of the energy used.
  • sources of renewable energy such as a photovoltaic and / or wind source
  • the method of managing the charge of a battery bank may include a step of calculating a prediction of renewable energy production by a renewable photovoltaic or wind energy source of the charging system.
  • the step of initializing a recharge date for each battery of the battery park may consist in choosing as initial value the date of arrival in the charging system of each battery.
  • the method of managing the charge of a battery bank may comprise a preliminary phase of memorizing all or part of the following parameters:
  • the method of managing the charge of a battery bank may comprise the following steps:
  • test of an end-of-calculation criterion may include all or part of the following tests:
  • the performance of the solution obtained is greater than or equal to a predefined threshold
  • the temporal division made from the time step reaches a predefined threshold
  • the duration of a neighborhood is less than a predefined threshold
  • the duration between two intervals distributed around the previously selected recharge date is less than a predefined threshold
  • the charge management method of a battery bank may then comprise a step of charging each charge system battery according to a chosen charge profile, starting from a charging start date deduced directly or indirectly from the charging system. recharge date calculated by the process after reaching the end of calculation criterion.
  • Steps a to f can be implemented at each input and / or output of a battery of the charging system.
  • the invention also relates to a charging system of a battery bank comprising a plurality of charging terminals electrically powered from at least one power generation source, characterized in that it comprises a central unit which the method of managing the charge of the battery bank as described above.
  • the charging system of a battery bank may include a source of renewable energy production, solar and / or wind.
  • the charging terminals of the system can be arranged on parking spaces for recharging a fleet of electric motor vehicle batteries.
  • the charging system of a battery bank may comprise a central server, this central server being connected to the central unit of a charging system by at least one communication means.
  • FIG. 1 schematically represents a battery charging system implementing the method of recharging batteries according to one embodiment of the invention.
  • FIG. 2 represents an algorithm of a battery recharge management method according to the embodiment of the invention.
  • FIGS 3 to 1 1 illustrate the implementation of the algorithm of a battery recharge management method according to the embodiment of the invention in the context of a particular scenario by way of example.
  • the invention will be illustrated in the case of a fleet of electric vehicles as an example.
  • Such an electric vehicle can be an electric bike, an electric car, a segway, an electric scooter, etc.
  • the invention could easily be transposed to any electrical device equipped with a battery for its power supply, and requiring recharging phases of its battery.
  • each vehicle is equipped with a single battery.
  • the process could of course be applied similarly to vehicles with multiple batteries.
  • FIG. 1 illustrates a battery charging system according to one embodiment.
  • This system comprises a charging device 1 comprising different charging terminals 2, on which vehicle batteries 8 can be electrically connected for the implementation of their charging.
  • the charging device 1 is connected to one or more sources 5 of electric power production by an electrical connection 3, these sources being renewable and intermittent, such as photovoltaic or wind, in this particular example, and optionally connected to a traditional electrical network 6 to cope with the possible shortcomings of the previous sources.
  • the objective is of course not to use the traditional electricity grid 6 to avoid saturating it and take advantage of less polluting and renewable sources of energy production available to the recharging device 1.
  • the latter can thus be in the form of a parking space where each place is equipped with a battery charging station powered by photovoltaic panels, arranged for example on a roof of the car park.
  • the charging system further comprises a central unit 10, which comprises software (software) and hardware (hardware) means for controlling the charging device 1, so as to implement the charging method which will be detailed below.
  • This central unit 10 thus comprises in particular the intelligence of the charging system, in the form of any type of computer. It includes a prediction module 1 1 which implements a prediction calculation of electricity production, including that available from intermittent energy sources. It also implements a prediction calculation of the evolution of the price of electricity from the grid 6 or other permanent sources, and a prediction calculation of the arrival and / or departure of the electric vehicles.
  • This prediction module can work from local and autonomous manner and / or from information, and / or calculations, made remotely on a server 15, connected to the central unit 10 by a communication means 16.
  • the central unit 10 further comprises a optimization module 12 which includes the functions and algorithms for automatically defining when and how each battery connected to the charging system 1 is to be recharged. It also includes a local database 13 which allows the storage of data concerning the batteries to be charged, data representing the state of the charging system, history of past operations, etc.
  • a optimization module 12 which includes the functions and algorithms for automatically defining when and how each battery connected to the charging system 1 is to be recharged. It also includes a local database 13 which allows the storage of data concerning the batteries to be charged, data representing the state of the charging system, history of past operations, etc.
  • the charging system is optionally connected to a central server 15, as mentioned above, by one or more communication means 16.
  • This central server 15, which can be connected to several battery charging systems, receives information such as data. weather forecast data for example, and may participate in all or part of the calculations necessary for the operation of a charging system.
  • the latter is relatively autonomous, or even completely autonomous, and implements a battery charge management method using a simple and fast calculation, implemented on a computer comprising limited computing means .
  • this charging system can exploit all other sources of energy than those mentioned, according to any number.
  • the management method that defines its operation can be implemented by a remote or local central unit, in cooperation or not with a remote server 15, with any computing power.
  • the first parameters listed below relate directly to the batteries involved:
  • first parameters can be automatically transmitted by the onboard computer of each vehicle when it enters the charging system, by any means of remote communication with the central unit for example, and / or at least partly by an action voluntary driver of the vehicle.
  • second parameters directly relate to the optimization calculation that will be performed. These second parameters are for example entered by a manager of the battery charging system, via a human machine interface associated with the central unit 10 of the system. They allow him to perform an adjustment of the process implemented, to choose for example the compromise between the calculation time and performance of the result. Alternatively, default settings may be used. These second parameters are among:
  • a period may for example be of the order of a minute or a second.
  • the period will be chosen so that each charge profile of the batteries represents an integer multiple of periods;
  • third parameters refer to the environment and to the search for performance of the charging system.
  • a performance criterion is defined in this preliminary phase, which is used to determine whether a certain solution should be considered better than another. This criterion notably takes into account the percentage of renewable energy globally used for the charging of all the batteries, while respecting imposed dates. Different embodiments can naturally be defined, considering all or part of the parameters explained above or other parameters.
  • a second phase of the method consists of an optimization calculation that leads to a solution to define the efficient charging of all batteries of the charging system, according to a certain predefined performance criterion, mentioned above. above.
  • the battery charging management method calculates a variable that corresponds to the moment of the beginning (or the end) of the charge of each battery present in the charging system, more generally called the date of charging. refill.
  • a variable that corresponds to the moment of the beginning (or the end) of the charge of each battery present in the charging system more generally called the date of charging. refill.
  • any other date characteristic of the organization of the recharges of battery can serve as variable of the process, or even any other value which makes it possible to define the modalities of the recharge, thus indirectly a date of reloading.
  • this charge is executed in full by applying the charge profile of the given battery.
  • This second phase takes place by implementing a certain number of iterations, which make it possible to converge towards an optimal solution.
  • an initialization step E5 of the calculation is first performed by filling in any initial value for each recharge date of each battery of the charging system.
  • a initial value favorable to the calculation can be chosen, as the arrival date in the charging system of each battery.
  • the total duration considered is divided into a number of elementary time intervals, at a repeated step E10 for each iteration, making it possible to consider at each iteration a new step of time smaller and smaller.
  • the temporal clipping coefficient p is used.
  • this division is not carried out in this distinct step E10, which is therefore optional, but subsequently during the definition of the neighborhoods.
  • a given battery is selected.
  • the steps described below are performed for all the batteries, they can be selected successively one after the other, in any order, which may be the order of arrival of the batteries for example. Alternatively, they can be processed by decreasing energy (or state of charge).
  • a neighborhood of the battery is defined. This neighborhood is defined as a time space extending around the recharge date stored at the previous iteration for this battery, and comprising a maximum of a few elementary time intervals arranged around the recharge date.
  • the neighborhood comprises elementary intervals divided equally before and after the start of recharge date, for example p elementary intervals before and after two.
  • the neighborhood is also limited by the overall duration considered, outside of which one does not leave, and by the dates of beginning of recharging at the earliest and at the latest indicated for the considered battery.
  • This neighborhood therefore comprises a chosen number of intervals, each interval being delimited by interval dates, for example a start date of each interval, these dates being distributed in the vicinity, in the vicinity of the previously selected and stored recharge date. for a considered battery.
  • a neighborhood corresponds to a set of recharge dates (or any other variable that the process seeks to define), which are to be tested, distributed near a previously selected recharge date, for example, dividing before and / or after this recharge date, and following in a time step defined for this iteration considered.
  • This neighborhood therefore makes it possible not to test all the solutions over the entire period considered, which would make a heavier calculation, but to be restricted to a smaller number of possibilities, positioned near a solution already envisaged at a given moment in time. calculation.
  • this neighborhood thus comprises a number less than 10 possibilities, advantageously equal to 2 possibilities.
  • the neighborhood may be defined as any time space extending around the recharge date previously stored at the previous iteration for a given battery, and comprising a total duration corresponding to a few elementary time intervals.
  • These elementary intervals can be defined deterministically, according to a principle as described above, or alternatively in a random manner, so as to have a shorter and shorter duration at each iteration. These intervals can be divided equally before and after the recharge date stored, or in a non-homogeneous manner.
  • the different intervals considered in the vicinity may have equal or different durations.
  • one solution may be to randomly select a (predefined) number of values within the neighborhood.
  • a third step E13 then consists of a displacement of the recharge date of the battery considered on each of the dates of each elementary interval of the neighborhood of the battery considered, developed in the previous step.
  • the calculation of the performance parameter is performed to test the relevance of each of these dates that represent different possibilities.
  • the performance is related to the amount of energy consumed from a production by a renewable energy source, for example photovoltaic.
  • a renewable energy source for example photovoltaic.
  • the energy required is calculated and more precisely, the quantity of renewable energy required, according to an estimate of its production, is calculated.
  • the best-performing solution is the one that uses the largest proportion of energy from a renewable energy source.
  • the invention does not relate specifically to this calculation of the most efficient solution, and other criteria and methods of calculation can be retained.
  • the determination of a neighborhood explained in the previous step therefore limits the possibilities tested in this step and to maintain a reasonable processing time, while allowing to improve the solution, to finally converge to an optimal final solution.
  • a fourth step E14 of memorizing the most optimal solution is carried out. These steps are therefore repeated for all the batteries, and make it possible to gradually define more and more optimal solutions.
  • a step E20 of determining the end of the calculation or not is implemented.
  • the end of the calculation can be decided according to several criteria:
  • the temporal division reaches the predefined precision in the preliminary phase.
  • the duration of a neighborhood is less than a predefined threshold
  • the duration between two intervals distributed around the previously selected recharge date is less than a predefined threshold.
  • the method thus comprises a step E20 of testing an end of calculation criterion.
  • the invention does not relate specifically to this end-of-calculation test, and many solutions can be chosen, in particular according to the desired compromise between the computation time. and accuracy, taking into account at least one of the preceding criteria given as non-limiting examples.
  • the method implements a step of reducing the time step E25, according to the predefined step p and mentioned above, then starts a new iteration on all the batteries, according to the steps E1 1 to E14 described above, with a finer temporal division.
  • any mechanism making it possible to reduce the duration of the elementary intervals considered can be implemented during this step E25, preferably enabling the duration of the intervals to be reduced by at least a factor of 2, or even for any factor strictly greater than 1.
  • the method then triggers the recharging of each battery present in the charging system according to the recharge date calculated for each of them.
  • Figures 3 to 1 1 illustrate the calculation described above, implemented by the algorithm of the battery charging management method, according to a particular scenario by way of example.
  • the charging system comprises three batteries to manage, the load profiles 21, 22, 23 are identical and represented by a rectangular shape in the figures.
  • the horizontal length of these rectangles corresponds to the time necessary to obtain the full charge of the battery from its empty state, and the height of these rectangles corresponds to the electric power of charge necessary for recharging.
  • a rectangle corresponds to a very simple charge profile of a battery, which requires the reception of a constant electric power for a predefined duration, for example 3 kW for 300 minutes.
  • the method of managing the recharging of batteries can be implemented with different charging profile batteries, more complex, any, and with batteries having between them different charge profiles.
  • the parameters of the calculation, indicated in the preliminary step E0, are here as follows: - Each vehicle stays in the charging system all day;
  • the chosen performance criterion of the charging system is to implement the charge of each battery using a maximum of photovoltaic power
  • the variables to be determined by the calculation are in this example the start of recharge dates for each of the three batteries.
  • the initialization step E5 consists in considering the recharge of each battery as soon as they enter the charging system, starting from the initial moment 0 (the beginning of the day in this example). This solution is of course not optimal since it clearly appears that recharging the batteries according to this initial solution would require a high power at the beginning of the day, a significant portion of which beyond the curve 25, thus requiring the use of electric power. additional, in addition to the available photovoltaic power. On the contrary, a large part of photovoltaic power would be available later and not used beyond the instant 300.
  • the first iteration of the calculation makes it possible to cut the total available time (between 0 and 900) in three intervals, defined respectively by the three initial dates 0, 300 and 600. Thereafter we will content our to define each neighborhood by a set dates. These three intervals form the neighborhoods of the three batteries during this first iteration.
  • the time step is divided by three, in application of step E25 of the method, and a second iteration is implemented.
  • the neighborhood of the first two batteries is defined by the dates 100, 200, 300, 400, 500.
  • the optimal position of the first battery is obtained by its recharge date 200, as represented by FIG.
  • the optimal solution for the second battery is slot 300. It remains unchanged. The neighborhood of the third battery becomes 400, 500, 600. Note, the following dates, beyond 600, are not explored since it would come out of the upper limit fixed at time 900 because the recharge requires a duration of 300 minutes, according to this example. The optimal position retained is for the moment 500, which induces the new temporal distribution represented by FIG.
  • the coefficient of performance used during step E13 previously detailed is not specified.
  • the evolution of the temporal distribution of the batteries charges makes it possible to resort more and more to the available photovoltaic power.
  • the load powers which require the use of a non-photovoltaic power as illustrated by the surfaces of the rectangles 21, 22 and 23 which exceed the curve 25 of available photovoltaic power, are becoming weaker.
  • the temporal division is refined again, by cutting the elementary time intervals in three again, which makes it possible to define the neighborhood of the first battery by the start dates 133, 166, 200, 233, 266 , distributed around the solution 200 defined at the previous iteration.
  • the testing of these different solutions, defined by this neighborhood, leads to an improved and optimized choice for the new date 166, represented by FIG. 9.
  • the choice remains unchanged and the tests on the neighborhood defined by the dates 433, 466, 500, 533, 566 for the third battery make it possible to opt for the date 466, and the solution finally represented by FIG. .
  • the considered periods are again divided into three, which allows to reach a temporal division in elementary periods of 1 1 minutes. Since this value is less than or equal to the precision defined in the prior phase, it is therefore the last iteration.
  • the neighborhoods of the first and second batteries are then defined by the following respective dates: 144, 155, 166, 177, 188 and 277, 288, 300, 31 1, 322.
  • the tests on these neighborhoods do not make it possible to improve the solution. defined at the previous iteration, which is therefore preserved.
  • the neighborhood of the third battery is: 444, 455, 466, 477, 488. It turns out that the choice 455 is optimal, which is shown in Figure 1 1. At the end of this iteration, the end of charge criterion being reached (the predefined precision in this case), the process stops these iterations and retains the latter solution.
  • the method has been previously explained on the basis of a performance based on a curve for estimating the photovoltaic power available during the day. On this basis, the method thus calculates for each solution considered the amount of energy or power consumed from the estimated photovoltaic production, the performance of a given solution being considered more important than another if this quantity is larger.
  • any other curve can be used.
  • the batteries are recharged at the earliest and in a manner compatible with the available energy, which makes it possible to keep a subsequent energy reserve in case of arrival of one or more other batteries during the day.
  • the planning defines a power consumption curve that best follows, as closely as possible, the profile of the predetermined hypothetical power curve, in an optimized distribution. Another curve is thus defined in replacement of the curve previously illustrated, but used in the same way in the implementation of the method.
  • the method according to this variant embodiment comprises a first step of determining the energy requirement E, (t) of each battery i present on the park at time t.
  • This energy requirement E, (t) depends, for example, on the state of charge of the battery i, which makes it possible to deduce the energy necessary to reach its full load, its particular charge profile, etc. This calculation allows to know the total energy requirement at time t considered at the recharging device, calculated par ⁇ E j (t).
  • the projected energy Ep re known to be produced by the energy sources 5, 6 of the charging system on the day is estimated from meteorological forecast data or any other method, such as a a so-called persistence method consisting of taking the previous day's energy production measurements, or on the basis of stored curves, as a seasonality curve. These data can therefore be estimated theoretically and / or empirically.
  • the predicted or predicted power Ppredite (t) at each instant t of the day is thus also estimated.
  • the forecast period will be referred to as the reference period.
  • the forecast energy E pa rcstat that will be consumed by the batteries in the day from time t for recharging is also estimated, for example from statistical data of energy consumption of the charging device, from a memorization of past consumption. This statistical data thus takes into account the expected use of the parking lot. They can be separated into several categories to take into account the different nature of very different statistics, like the week or the weekend.
  • the method comprises the calculation of a fictitious energy Efictive (t), which corresponds to an energy that one wishes to use to meet the need identified in the planning at time t, as will appear more clear afterwards.
  • t fictitious energy Efictive
  • this fictitious energy is defined by:
  • Ep re pa rcstat E represents energy share can answer the statistical request batteries.
  • the fictional energy thus defined takes into account both the energy requirement of the batteries and the energy a priori actually available to meet them.
  • this ratio can also be arbitrarily defined, regardless of Ep ré said and E pa rcstat for adapt the fictitious power curve to take into account user criteria, using a formula such as:
  • the predicted energy will always be lower than the energy consumed: the ratio r will be between 0 and 1.
  • the predicted energy will always be greater than the energy consumed: the ratio r will be greater than 1.
  • a value greater than 2 would not be interesting insofar as the park being over-sized to excess, it is no longer necessary to use the invention which tends to bring the two curves of prediction and consumption.
  • a fictitious power curve which makes it possible to distribute the fictitious energy to be used over time.
  • This step first requires the calculation of a time t 0 for which the energy produced by the sources of the recharging device corresponds to half of the imaginary energy calculated in the previous step.
  • the instant t 0 is therefore defined by the following equation:

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Abstract

Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries à partir d'un système de charge (1) comprenant plusieurs bornes de charge (2) alimentées électriquement à partir d'au moins une source (5, 6) de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : a. Initialisation (E5) d'une date de recharge pour chaque batterie du parc de batterie, puis en ce qu'il comprend les étapes suivantes pour une batterie considérée : b. Définition d'un voisinage (E12) comprenant un ensemble de dates de recharge à proximité de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée, c. Calcul de la performance (E13) d'une nouvelle solution obtenue par le remplacement de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée par des dates de recharge comprises dans le voisinage défini à l'étape précédente, puis d. Mémorisation (E14) de la date de recharge qui donne la meilleure performance suite au calcul de performance (E13) de l'étape précédente et remplacement de la date de recharge préalablement retenue par cette nouvelle date de recharge qui donne la meilleure performance, puis en ce qu'il comprend les étapes suivantes : e. Test d'un critère de fin de calcul (E20), f. Si le critère de fin de calcul n'est pas atteint, nouvelle itération des étapes b à d ci-dessus en considérant un voisinage de durée réduite par rapport à l'itération précédente pour une batterie considérée.

Description

Recharge d'un parc de batteries
L'invention concerne un procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries mis en œuvre au niveau d'un système de charge alimenté par au moins une source d'énergie. Elle porte aussi sur un système de charge de batteries en tant que tel mettant en œuvre un tel procédé.
Il existe de nombreux dispositifs fonctionnant à l'aide d'une batterie rechargeable, comme par exemple des véhicules automobiles électriques ou hybrides. Lorsque l'utilisateur d'un tel dispositif électrique s'aperçoit que la charge de sa batterie est trop faible, il la relie à un système de recharge qui exploite en entrée la puissance fournie par une source d'énergie électrique pour transmettre en sortie un courant de recharge de la batterie.
Lorsque le dispositif électrique concerné est un véhicule électrique, le système de recharge de la batterie peut se présenter sous la forme d'un abri définissant une place de parking et équipé électriquement pour la connexion électrique avec la batterie. Un tel abri peut être équipé de panneaux photovoltaïques générant une énergie électrique qui est utilisée pour la recharge de la batterie du véhicule. Dans la pratique, le conducteur positionne son véhicule sous l'abri, le connecte électriquement à une prise de courant agencée au niveau de l'abri, ce qui a pour effet d'initier immédiatement la recharge de la batterie de son véhicule. La phase de recharge est ensuite automatiquement stoppée par le système de recharge dès que la batterie atteint sa pleine charge.
Les systèmes de recharge existants ne sont pas optimisés. En effet, la recharge des différentes batteries est en général initiée dès leur connexion électrique avec le système, avec pour objectif leur pleine charge. Or, cette recharge peut requérir une énergie provenant d'une source de production d'électricité coûteuse et/ou polluante au moment de la recharge de la batterie. De plus, cette source d'énergie peut être insuffisante à un instant donné, notamment si un nombre trop important de batteries sont en charge simultanément et/ou si des sources d'énergie renouvelables sont utilisées, comme une source solaire ou éolienne, par nature fluctuante.
Pour pallier à ces inconvénients, le document FR2952247 propose une planification de la recharge des batteries de véhicules électriques sur la base de la connaissance de leur date de départ et d'un niveau de charge souhaité.
Le document US5548200 propose de déterminer le choix des conditions électriques et le moment de la recharge pour optimiser le coût de la recharge, pendant les heures creuses par exemple.
Les solutions existantes restent insuffisantes pour exploiter au mieux une recharge d'un parc de batteries dans une situation où les batteries arrivent de manière aléatoire au niveau d'un système de recharge donné, qui exploite la puissance électrique provenant d'au moins une source d'énergie intermittente ou simplement discontinue ou rare, pour alimenter ces recharges, cette source pouvant être variable de manière plus ou moins imprévisible, comme les sources d'énergie photovoltaïque ou éolienne.
D'autre part, les solutions doivent être adaptées à un système de charge pouvant accueillir un grand nombre de véhicules, pour lequel les algorithmes d'optimisation de la recharge des batteries risquent d'être saturés et inadaptés, puisque le calcul d'optimisation du procédé de gestion de la charge des véhicules est réalisé à chaque entrée et/ou sortie d'un véhicule. Ainsi, il est nécessaire de définir un procédé de gestion de la charge des véhicules électriques qui permette de converger rapidement vers une solution à l'aide d'une puissance de calcul raisonnable et pas trop coûteuse, pour convenir à la gestion d'un parc pouvant comprendre un grand nombre de batteries, pour la gestion par exemple d'au moins 100 000 véhicules (ou batteries) ou d'au moins 1 million de véhicules (ou batteries). Finalement, il existe donc un besoin d'une solution améliorée de gestion intelligente de la recharge d'un parc de batterie(s) pouvant comprendre un grand nombre de batteries, compatible avec l'utilisation d'une source d'énergie intermittente et de façon plus générale à partir d'une source d'énergie non disponible de façon continue. Par exemple, une telle source d'énergie peut être de type solaire ou éolien comme mentionné précédemment, ou pourrait être un réseau électrique national dont l'utilisation devrait être optimisée et réduite, pour respecter des contraintes de coût ou de fourniture locale par exemple. Un objet général de l'invention est donc de proposer une solution de gestion optimisée de la recharge d'un parc de batteries, qui répond aux objectifs mentionnés ci-dessus et ne comprend pas tout ou partie des inconvénients des solutions de l'état de la technique. Plus précisément, un premier objet de l'invention est de proposer une solution de recharge d'un parc de batteries permettant de converger rapidement vers une solution optimisée pour pouvoir traiter un grand nombre de batteries qui entrent et sortent d'un système de charge selon une fréquence importante et quelconque. Un second objet de l'invention est de proposer une solution de recharge d'un parc de batteries utilisant de préférence une certaine source d'énergie choisie, qui peut être intermittente. Un troisième objet de l'invention est de proposer une solution de recharge d'un parc de batteries compatible avec une arrivée aléatoire de batteries sur des bornes de recharge.
A cet effet, l'invention repose sur un procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries à partir d'un système de charge comprenant plusieurs bornes de charge alimentées électriquement à partir d'au moins une source de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
a. Initialisation d'une date de recharge pour chaque batterie du parc de batterie,
puis en ce qu'il comprend les étapes suivantes pour une batterie considérée :
b. Définition d'un voisinage comprenant un ensemble de dates de recharge à proximité de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée,
c. Calcul de la performance d'une nouvelle solution obtenue par le remplacement de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée par des dates de recharge comprises dans le voisinage défini à l'étape précédente, puis
d. Mémorisation de la date de recharge qui donne la meilleure performance suite au calcul de performance de l'étape précédente et remplacement de la date de recharge préalablement retenue par cette nouvelle date de recharge qui donne la meilleure performance, puis en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
e. Test d'un critère de fin de calcul, f. Si le critère de fin de calcul n'est pas atteint, nouvelle itération des étapes b à d ci-dessus en considérant un voisinage de durée réduite par rapport à l'itération précédente pour une batterie considérée. Un voisinage est avantageusement formé par un espace temporel comprenant quelques intervalles temporels élémentaires s'étendant autour de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée. Chaque intervalle temporel élémentaire peut être associé à une date de recharge possible. A chaque itération, le voisinage peut comprendre une durée de plus en plus faible, par l'intermédiaire d'intervalles temporels élémentaires définis de sorte à former cette durée de plus en plus courte.
Les étapes b à d peuvent être répétées pour toutes les batteries du parc de batteries, voire pour une multitude de batteries. Ces étapes peuvent être répétées pour cette multitude de batteries à un même instant, pour définir une solution globale.
Un voisinage peut être un espace temporel s'étendant autour de la date de recharge préalablement retenue et comprendre moins de 10 dates de recharge à tester, et/ou les différentes dates de recharge du voisinage peuvent être successives et séparées selon un pas de temps donné et/ou être choisies aléatoirement dans le voisinage, et/ou les différentes dates de charge possibles du voisinage peuvent être réparties de part et d'autre de la date de recharge préalablement retenue et comprendre cette date de recharge préalablement retenue.
Le procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries peut comprendre une étape de calcul de la performance d'une nouvelle solution qui prend en compte la proportion d'énergie utilisée provenant d'une ou plusieurs sources d'énergie renouvelable, comme une source photovoltaïque et/ou éolienne, et/ou le coût global de l'énergie utilisée.
Le procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries peut comprendre une étape de calcul d'une prédiction de production d'énergie renouvelable par une source d'énergie renouvelable photovoltaïque ou éolienne du système de charge.
L'étape d'initialisation d'une date de recharge pour chaque batterie du parc de batterie peut consister à choisir comme valeur initiale la date d'arrivée dans le système de charge de chaque batterie.
Le procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries peut comprendre une phase préalable de mémorisation de tout ou partie des paramètres suivants :
le nombre de batteries présentes dans le système de charge à un instant donné ;
le profil de charge de chaque batterie ;
l'état de charge de chaque batterie ;
- une date de recharge au plus tôt, et/ou au plus tard, pour chaque batterie ;
une durée, sur laquelle on cherche à optimiser la charge des batteries présentes ;
un nombre de périodes, qui permet de discrétiser le temps sur cette durée considérée ;
une précision, sous la forme d'un nombre entier de périodes ;
un découpage temporel, qui permet un découpage plus ou moins important d'une durée considérée ;
- une formule de calcul de la performance. Le procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries peut comprendre les étapes suivantes :
Estimation de la future production d'énergie par au moins une source d'énergie, soit l'énergie prédite Eprédite et la puissance prédite Pprédite(t) en fonction du temps t, au cours d'une période de référence, par au moins une source de production d'énergie;
Estimation du besoin d'énergie∑j Ei(t) pour la recharge des batteries présentes dans le système de charge ;
- Calcul d'une puissance fictive Pfictive inférieure ou égale à la puissance prédite et apte à répondre à tout ou partie de ce besoin d'énergie en une période fictive distincte ou non de la période de référence ;
Planification des recharges des batteries présentes dans le système de charge sur cette période fictive.
Le test d'un critère de fin de calcul peut comprendre tout ou partie des tests suivants :
- la performance de la solution obtenue est supérieure ou égale à un seuil prédéfini ; et/ou
- le nombre d'itérations atteint un seuil prédéfini ; et/ou
- le découpage temporel réalisé à partir du pas de temps atteint un seuil prédéfini ; et/ou
- la durée d'un voisinage est inférieur à un seuil prédéfini ; et/ou
- la durée entre deux intervalles répartis autour de la date de recharge préalablement retenue est inférieure à un seuil prédéfini ; et/ou
- le nombre d'itérations sans amélioration de la performance atteint un seuil prédéfini. Le procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries peut comprendre ensuite une étape de charge de chaque batterie du système de charge selon un profil de charge choisi, à partir d'une date de début de charge déduite directement ou indirectement de la date de recharge calculée par le procédé après l'atteinte du critère de fin de calcul.
Les étapes a à f peuvent être mises en œuvre à chaque entrée et/ou sortie d'une batterie du système de charge.
L'invention porte aussi sur un système de charge d'un parc de batteries comprenant plusieurs bornes de charge alimentées électriquement à partir d'au moins une source de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend une unité centrale qui met en œuvre le procédé de gestion de la charge du parc de batteries tel que décrit précédemment.
Le système de charge d'un parc de batteries peut comprendre une source de production d'énergie renouvelable, solaire et/ou éolienne. Les bornes de charge du système peuvent être disposées sur des places de stationnement pour la recharge d'un parc de batteries de véhicules automobiles électriques.
Le système de charge d'un parc de batteries peut comprendre un serveur central, ce serveur central étant relié à l'unité centrale d'un système de charge par au moins un moyen de communication.
Ces objets, caractéristiques et avantages de la présente invention seront exposés en détail dans la description suivante d'un mode d'exécution particulier fait à titre non-limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles :
La figure 1 représente schématiquement un système de charge de batterie mettant en œuvre le procédé de recharge de batteries selon un mode de réalisation de l'invention.
La figure 2 représente un algorithme d'un procédé de gestion de la recharge de batteries selon le mode de réalisation de l'invention.
Les figures 3 à 1 1 illustrent la mise en œuvre de l'algorithme d'un procédé de gestion de la recharge de batteries selon le mode de réalisation de l'invention dans le cadre d'un scénario particulier à titre d'exemple. L'invention va être illustrée dans le cas d'un parc de véhicules électriques à titre d'exemple. Un tel véhicule électrique peut être un vélo électrique, une voiture électrique, un segway, un scooter électrique, etc. Naturellement, l'invention pourrait être aisément transposée à tout dispositif électrique équipé d'une batterie pour son alimentation, et nécessitant des phases de recharge de sa batterie. De plus, pour des raisons de simplification, il sera considéré dans la description suivante que chaque véhicule est équipé d'une seule batterie. Toutefois, le procédé pourrait naturellement être appliqué de manière similaire à des véhicules équipés de plusieurs batteries. C'est pourquoi l'invention s'intéresse plus généralement au problème de la recharge d'un parc de batteries, notamment dans le cas d'un grand nombre de batteries et où leur utilisation est aléatoire et ne permet pas de connaître précisément individuellement les moments où leur recharge sera nécessaire. La figure 1 illustre un système de charge de batteries selon un mode de réalisation. Ce système comprend un dispositif de charge 1 comprenant différentes bornes de charge 2, sur lesquelles des batteries de véhicules 8 peuvent être électriquement connectées pour la mise en œuvre de leur recharge. Le dispositif de charge 1 est relié à une ou plusieurs sources 5 de production d'énergie électrique par une liaison électrique 3, ces sources étant renouvelables et intermittentes, comme de type photovoltaïque ou éolien, dans cet exemple particulier, et relié de manière optionnelle à un réseau électrique 6 traditionnel pour faire face aux éventuelles insuffisances des sources précédentes. L'objectif est naturellement de ne pas avoir recours au réseau électrique traditionnel 6 pour éviter de le saturer et de profiter des sources 5 de production d'énergie moins polluantes et renouvelables à disposition du dispositif de recharge 1 . Ce dernier peut ainsi se présenter sous la forme d'un parking dont chaque place est équipée d'une borne de recharge de batterie alimentée par des panneaux photovoltaïques, disposés par exemple sur un toit du parking.
Le système de charge comprend de plus une unité centrale 10, qui comprend des moyens logiciels (software) et matériels (hardware) pour le pilotage du dispositif de charge 1 , de sorte à mettre en œuvre le procédé de recharge qui sera détaillé ci-après. Cette unité centrale 10 comprend ainsi notamment l'intelligence du système de charge, sous la forme de tout type de calculateur. Elle comprend notamment un module de prédiction 1 1 qui met en œuvre un calcul de prédiction de la production d'électricité, notamment celle disponible à partir des sources d'énergie 5 intermittentes. Il met aussi en œuvre un calcul de prédiction de l'évolution du prix de l'électricité provenant du réseau 6 ou d'autres sources permanentes, et un calcul de prédiction de l'arrivée et/ou du départ des véhicules électriques. Ce module de prédiction peut fonctionner de manière locale et autonome et/ou à partir d'informations, et/ou de calculs, réalisés à distance sur un serveur 15, reliés à l'unité centrale 10 par un moyen de communication 16. L'unité centrale 10 comprend de plus un module d'optimisation 12 qui comprend les fonctions et les algorithmes permettant de définir de manière automatique quand et comment chaque batterie connectée au système de charge 1 doit être rechargée. Elle comprend aussi une base de données 13 locale qui permet la mémorisation des données concernant les batteries à charger, des données représentant l'état du système de charge, des historiques des fonctionnements passés, etc.
Le système de charge est optionnellement relié à un serveur central 15, comme mentionné ci-dessus, par un ou plusieurs moyens de communication 16. Ce serveur central 15, qui peut être relié à plusieurs systèmes de charge de batteries, reçoit des informations comme des données de prévisions météorologiques par exemple, et peut participer à tout ou partie des calculs nécessaires au fonctionnement d'un système de charge. De préférence, ce dernier est relativement autonome, voire totalement autonome, et met en œuvre un procédé de gestion de la charge des batteries à l'aide d'un calcul simple et rapide, mis en œuvre sur un calculateur comprenant des moyens de calcul limités.
En variante, ce système de charge peut exploiter toutes autres sources d'énergie que celles mentionnées, selon un nombre quelconque. D'autre part, le procédé de gestion qui définit son fonctionnement peut être mis en œuvre par une unité centrale distante ou locale, en coopération ou non avec un serveur distant 15, avec une puissance de calcul quelconque. Nous allons maintenant décrire en relation avec la figure 2 un mode de réalisation d'un procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries, mis en œuvre par le système de charge décrit ci-dessus. Le procédé comprend une phase préalable E0 de définition et mémorisation de paramètres importants, utilisés par le futur calcul d'optimisation mis en œuvre par le procédé.
Dans un mode de réalisation, parmi les paramètres considérés lors de cette phase préalable, des premiers paramètres listés ci-dessous concernent d'abord directement les batteries impliquées :
- Le nombre de véhicules présents dans le système de charge à un instant donné, c'est-à-dire le nombre de batteries à charger ;
- Le profil de charge de chaque batterie, tel que fourni par le constructeur de la batterie par exemple ;
- L'état de charge de chaque batterie ;
- Une date de recharge au plus tôt, et/ou au plus tard, pour chaque batterie.
Ces premiers paramètres peuvent être automatiquement transmis par l'ordinateur de bord de chaque véhicule lors de son entrée dans le système de charge, par tout moyen de communication distant avec l'unité centrale par exemple, et/ou au moins en partie par une action volontaire du conducteur du véhicule. Ensuite, des seconds paramètres concernent directement le calcul d'optimisation qui va être effectué. Ces seconds paramètres sont par exemple saisis par un gestionnaire du système de charge de batteries, par l'intermédiaire d'une interface homme machine associée à l'unité centrale 10 du système. Ils lui permettre d'effectuer un réglage du procédé mis en œuvre, de choisir par exemple le compromis entre le temps de calcul et la performance du résultat. En variante, des paramètres par défaut peuvent être utilisés. Ces seconds paramètres sont parmi :
- Une durée, sur laquelle on cherche à optimiser la charge des batteries présentes, par exemple une journée ;
- Un nombre de périodes, qui permet de discrétiser le temps sur cette durée considérée. Une période peut par exemple être de l'ordre de la minute ou de la seconde. Avantageusement, la période sera choisie de sorte que chaque profil de charge des batteries représente un multiple entier de périodes ;
- Une précision, qui représente la précision souhaitée lors de la planification de la charge des batteries. Cette précision peut se présenter sous la forme d'un nombre entier de périodes. Ce paramètre permet de choisir un compromis entre la précision souhaitée et le temps de calcul, comme cela apparaîtra par la suite ;
- Un découpage temporel p, qui permet un découpage plus ou moins important d'une durée considérée, tel que cela sera explicité par la suite.
Enfin, des troisièmes paramètres font référence à l'environnement et à la recherche de performance du système de charge. Notamment, un critère de performance est défini dans cette phase préalable, qui sert à déterminer si une certaine solution doit être jugée meilleure qu'une autre. Ce critère prend notamment en compte le pourcentage d'énergie renouvelable globalement utilisé pour la charge de toutes les batteries, en respectant des dates imposées. Différentes variantes de réalisation peuvent naturellement être définies, en considérant tout ou partie des paramètres explicités ci-dessus ou d'autres paramètres. Ensuite, une seconde phase du procédé consiste en un calcul d'optimisation qui permet d'aboutir à une solution permettant de définir la recharge performante de l'ensemble des batteries du système de charge, selon un certain critère de performance prédéfini, mentionné ci- dessus.
Selon ce mode de réalisation, le procédé de gestion de la recharge des batteries calcule une variable qui correspond à l'instant du début (voire de la fin) de la charge de chaque batterie présente dans le système de recharge, appelé plus généralement date de recharge. Naturellement, toute autre date caractéristique de l'organisation des recharges de batterie peut servir de variable du procédé, voire toute autre valeur qui permet de définir les modalités de la recharge, donc indirectement une date de recharge. Ensuite, dès lors que la charge est engagée pour une batterie donnée à la date déterminée par le procédé, cette charge est exécutée intégralement en appliquant le profil de charge de la batterie donnée.
Cette seconde phase se déroule en mettant en œuvre un certain nombre d'itérations, qui permettent de converger vers une solution optimale.
Pour cela, une étape d'initialisation E5 du calcul est d'abord réalisée en renseignant une valeur initiale quelconque pour chaque date de recharge de chaque batterie du système de charge. En variante, une valeur initiale favorable au calcul peut être choisie, comme la date d'arrivée dans le système de charge de chaque batterie.
Ensuite, la durée totale considérée est divisée en un certain nombre d'intervalles temporels élémentaires, à une étape E10 répétée pour chaque itération, permettant de considérer à chaque itération un nouveau pas de temps de plus en plus petit. Pour cela, le coefficient de découpage temporel p est utilisé. En variante, ce découpage n'est pas réalisé dans cette étape distincte E10, qui est donc optionnelle, mais ultérieurement lors de la définition des voisinages.
Ensuite, les étapes suivantes sont réalisées :
En première étape E1 1 , une batterie donnée est sélectionnée. Comme les étapes décrites ci-dessous sont réalisées pour toutes les batteries, elles peuvent être sélectionnées successivement les unes après les autres, dans un ordre quelconque, qui peut être l'ordre d'arrivée des batteries par exemple. En variante, elles peuvent être traitées par énergie (ou état de charge) décroissante.
En seconde étape E12, un voisinage de la batterie est défini. Ce voisinage se définit comme un espace temporel s'étendant autour de la date de recharge mémorisée à l'itération précédente pour cette batterie, et comprenant un maximum de quelques intervalles temporels élémentaires disposés autour de la date de recharge.
Dans ce mode de réalisation, le voisinage comprend des intervalles élémentaires répartis en part égale avant et après la date de début de recharge, par exemple p intervalles élémentaires avant et deux après. Naturellement, le voisinage est aussi borné par la durée globale considérée, en dehors de laquelle on ne sort pas, et par les dates de début de recharge au plus tôt et au plus tard renseignées pour la batterie considérée. Ce voisinage comprend donc un nombre d'intervalles choisi, chaque intervalle étant délimité par des dates d'intervalles, par exemple une date de début de chaque intervalle, ces dates étant réparties à proximité, au voisinage de la date de recharge préalablement sélectionnée et mémorisée pour une batterie considérée.
Plus généralement, un voisinage correspond donc à un ensemble de dates de recharge (ou toute autre variable que le procédé cherche à définir), qui sont à essayer, réparties à proximité d'une date de recharge précédemment sélectionnée, par exemple se répartissant avant et/ou après cette date de recharge, et se suivant selon un pas de temps défini pour cette itération considérée. Ce voisinage permet donc de ne pas tester toutes les solutions sur toute la durée considérée, ce qui ferait un calcul plus lourd, mais de se restreindre à un plus petit nombre de possibilités, positionnées à proximité d'une solution déjà envisagée à un instant du calcul. Avantageusement, ce voisinage comprend ainsi un nombre inférieur à 10 possibilités, avantageusement égal à 2 possibilités.
En variante, le voisinage peut être défini comme tout espace temporel s'étendant autour de la date de recharge préalablement mémorisée à l'itération précédente pour une batterie donnée, et comprenant une durée totale correspondant à quelques intervalles temporels élémentaires. Ces intervalles élémentaires peuvent être définis de manière déterministe, selon un principe tel que décrit précédemment, ou en variante de manière aléatoire, de sorte à présenter une durée de plus en plus courte à chaque itération. Ces intervalles peuvent être répartis en part égale avant et après la date de recharge préalablement mémorisée, ou de manière non homogène. De plus, les différents intervalles considérés dans le voisinage peuvent présenter des durées égales ou différentes. Ainsi, une solution peut consister à sélectionner aléatoirement un certain nombre (prédéfini) de valeurs au sein du voisinage.
Une troisième étape E13 consiste alors en un déplacement de la date de recharge de la batterie considérée sur chacune des dates de chaque intervalle élémentaire du voisinage de la batterie considérée, élaboré à l'étape précédente. Pour chacune des dates de chaque intervalle élémentaire, le calcul du paramètre de performance est effectué pour tester la pertinence de chacune de ces dates qui représentent différentes possibilités. Selon un exemple non limitatif, mentionné précédemment, la performance est liée à la quantité d'énergie consommée provenant d'une production par une source d'énergie renouvelable, par exemple photovoltaïque. Ainsi, pour chaque solution envisagée, l'énergie nécessaire est calculée et plus précisément, la quantité d'énergie renouvelable nécessaire, en fonction d'une estimation de sa production, est calculée. Dans cet exemple, la solution la plus performante est celle qui utilise la plus grande proportion d'énergie provenant d'une source d'énergie renouvelable. L'invention ne porte pas spécifiquement sur ce calcul de la solution la plus performante, et d'autres critères et modes de calcul peuvent être retenus. La détermination d'un voisinage explicité à l'étape précédente permet donc de limiter les possibilités testées dans cette étape et de conserver un temps de traitement raisonnable, tout en permettant d'améliorer la solution, pour finalement converger vers une solution finale optimale. Lorsque tout cet espace temporel sur un voisinage a été testé, on réalise une quatrième étape E14 de mémorisation de la solution la plus optimale. Ces étapes sont donc répétées pour toutes les batteries, et permettent de définir progressivement des solutions de plus en plus optimales. Lorsque toutes les batteries ont été ainsi traitées par les étapes E12 et E13 précédentes, une étape E20 de détermination de la fin du calcul ou non est mise en œuvre.
La fin du calcul peut être décidée selon plusieurs critères :
- La performance de la solution obtenue correspond à un seuil prédéfini comme acceptable ; et/ou
- Le nombre d'itérations atteint un seuil prédéfini. Cette approche permet de bien maîtriser le temps de calcul ; et/ou
- Le découpage temporel atteint la précision prédéfinie en phase préalable ; et/ou
- Il y a eu un nombre d'itérations successives prédéfini, sans amélioration du paramètre de performance de la solution. Cette approche évite de perdre du temps par des itérations importantes sans amélioration du résultat ; et/ou
- la durée d'un voisinage est inférieur à un seuil prédéfini ; et/ou
- la durée entre deux intervalles répartis autour de la date de recharge préalablement retenue est inférieure à un seuil prédéfini.
Le procédé comprend ainsi une étape E20 de test d'un critère de fin de calcul. En remarque, l'invention ne porte pas spécifiquement sur ce test de fin de calcul, et de nombreuses solutions peuvent être choisies, notamment en fonction du compromis souhaité entre le temps de calcul et la précision, en prenant en compte au moins l'un des critères précédents donnés à titre d'exemples non limitatifs.
Si le critère de fin de calcul n'est pas atteint, le procédé met en œuvre une étape de réduction du pas de temps E25, selon le pas p prédéfini et mentionné précédemment, puis recommence une nouvelle itération sur toutes les batteries, selon les étapes E1 1 à E14 décrites ci-dessus, avec un découpage temporel plus fin. En variante, tout mécanisme permettant la réduction de la durée des intervalles élémentaires considérés peut être mis en œuvre lors de cette étape E25, de préférence permettant la réduction de la durée des intervalles selon au moins un facteur 2, voire pour tout facteur strictement supérieur à 1 .
Lorsque le critère de fin de calcul est atteint, le procédé déclenche alors la recharge de chaque batterie présente dans le système de charge en fonction de la date de recharge calculée pour chacune d'entre elles.
Ce calcul est recommencé à chaque fois que cela est considéré comme nécessaire, notamment à chaque entrée d'une batterie dans le système de charge, et optionnellement aussi à chaque sortie.
Comme cela apparaît donc précédemment, le calcul est mis en œuvre à un instant donné sur toutes les batteries présentes dans le système de charge, et permet de définir une solution globale de future charge de toutes les batteries. Il s'agit donc d'une optimisation performante, qui ne se contente pas de rechercher la meilleure solution pour une seule batterie qui entrerait dans le système de charge. En variante, ce calcul pourrait être effectué sur une multitude de batteries, pas nécessairement toutes. Selon une variante du mode de réalisation décrit ci-dessus, si un profil de charge d'un véhicule ne correspond pas à un nombre entier de périodes, il est possible de modifier légèrement ce profil durant l'étape d'initialisation E5, par exemple en l'allongeant ou en le diminuant, pour atteindre un profil modifié représentant un nombre entier de périodes.
Les figures 3 à 1 1 illustrent le calcul décrit ci-dessus, mis en œuvre par l'algorithme du procédé de gestion de recharge de batteries, selon un scénario particulier à titre d'exemple.
Dans cet exemple volontairement simplifié pour une raison de compréhension du principe de fonctionnement, le système de charge comprend trois batteries à gérer, dont les profils de charge 21 , 22, 23 sont identiques et représentés par une forme rectangulaires sur les figures. La longueur horizontale de ces rectangles correspond au temps nécessaire pour obtenir la pleine charge de la batterie à partir de son état vide, et la hauteur de ces rectangles correspond à la puissance électrique de charge nécessaire pour la recharge. Ainsi, un rectangle correspond à un profil de charge très simple d'une batterie, qui nécessite la réception d'une puissance électrique constante pendant une durée prédéfinie, par exemple 3 kW pendant 300 minutes. Naturellement, le procédé de gestion de la recharge de batteries peut être mis en œuvre avec des batteries de profil de charge différents, plus complexes, quelconques, et avec des batteries présentant entre elles des profils de charge différents.
Les paramètres du calcul, renseignés à l'étape préalable E0, sont ici les suivants : - Chaque véhicule reste dans le système de recharge toute la journée ;
- La puissance photovoltaïque disponible au cours de la journée est estimée par la courbe 25 ;
- Le critère de performance retenu du système de charge consiste à mettre en œuvre la charge de chaque batterie en utilisant un maximum de puissance photovoltaïque ;
- Nombre de périodes : 900 minutes ;
- Précision : 15 minutes ;
- Découpage : 3.
D'autre part, les variables à déterminer par le calcul sont dans cet exemple les dates de début de recharge de chacune des trois batteries. L'étape d'initialisation E5 consiste à considérer la recharge de chaque batterie dès leur entrée dans le système de charge, à partir de l'instant initial 0 (le début de la journée dans cet exemple). Cette solution est naturellement non optimale puisqu'il apparaît nettement qu'une recharge des batteries selon cette solution initiale nécessiterait une forte puissance en début de journée, dont une part importante au-delà de la courbe 25, nécessitant ainsi le recours à une puissance électrique supplémentaire, en complément de la puissance photovoltaïque disponible. Au contraire, une part importante de puissance photovoltaïque serait disponible ultérieurement et non utilisée au-delà de l'instant 300.
La première itération du calcul permet de découper la durée totale disponible (entre 0 et 900) en trois intervalles, définis chacun respectivement par les trois dates initiales 0, 300 et 600. Par la suite nous nous contenterons de définir chaque voisinage par un ensemble de dates. Ces trois intervalles forment les voisinages des trois batteries lors de cette première itération.
La considération de la première batterie représentée par le rectangle inférieur 21 sur la figure 3 permet d'aboutir à une nouvelle date de recharge plus favorable à l'instant 300, comme représenté par la figure 4.
De manière similaire, la considération du voisinage de la seconde batterie, représentée par le rectangle inférieur 22 sur les figures, montre que son déplacement vers une recharge à l'instant 300 donne une solution meilleure que celle représentée sur la figure 4, ce qui permet d'opter pour une solution améliorée illustrée par la figure 5. Enfin, cette première itération se termine par le déplacement de la troisième batterie, représentée par le rectangle 23 sur les figures. La solution optimale retenue est la date de recharge 600 pour cette batterie, ce qui nous amène vers la configuration de recharge de la figure 6.
Ensuite, le pas de temps est divisé par trois, en application de l'étape E25 du procédé, et une seconde itération est mise en œuvre. Le voisinage des deux premières batteries est défini par les dates 100, 200, 300, 400, 500. La position optimale de la première batterie est obtenue par sa date de recharge 200, comme représenté par la figure 7.
La solution optimale pour la seconde batterie est l'emplacement 300. Elle reste donc inchangée. Le voisinage de la troisième batterie devient 400, 500, 600. En remarque, les dates suivantes, au-delà de 600, ne sont pas explorées puisqu'on sortirait de la borne limite supérieure fixée à l'instant 900 puisque la recharge nécessite une durée de 300 minutes, selon cet exemple. La position optimale retenue se trouve pour l'instant 500, ce qui induit la nouvelle répartition temporelle représentée par la figure 8.
Dans cet exemple de réalisation, le coefficient de performance utilisé lors de l'étape E13 détaillée précédemment n'est pas précisé. Toutefois, il apparaît bien visuellement sur l'ensemble des figures 3 à 8 que l'évolution de la répartition temporelle des charges des batteries permet de recourir de plus en plus à la puissance photovoltaïque disponible. Il apparaît en effet visuellement que les puissances de charge qui nécessitent le recours à une puissance non photovoltaïque, illustrées par les surfaces des rectangles 21 , 22 et 23 qui dépassent de la courbe 25 de puissance photovoltaïque disponible, sont de plus en plus faibles.
La seconde itération étant terminée, le découpage temporel est de nouveau affiné, en découpant encore en trois les intervalles de temps élémentaires, ce qui permet de définir le voisinage de la première batterie par les dates de début 133, 166, 200, 233, 266, réparties autour de la solution 200 définie à l'itération précédente. Le test de ces différentes solutions, définies par ce voisinage, permet d'aboutir à un choix amélioré et optimisé pour la nouvelle date 166, représenté par la figure 9.
Pour la seconde batterie, le choix reste inchangé et les tests sur le voisinage défini par les dates 433, 466, 500, 533, 566 pour la troisième batterie permettent d'opter pour la date 466, et la solution finalement représentée par la figure 10. Les périodes considérées sont de nouveau divisées en trois, ce qui permet d'atteindre un découpage temporel en périodes élémentaires de 1 1 minutes. Cette valeur étant inférieure ou égale à la précision définie en phase préalable, il s'agit donc de la dernière itération.
Les voisinages des première et seconde batteries sont alors définis par les dates suivantes respectives : 144, 155, 166, 177, 188 et 277, 288, 300, 31 1 , 322. Les tests sur ces voisinages ne permettent pas d'améliorer la solution définie à l'itération précédente, qui est donc conservée. Enfin, le voisinage de la troisième batterie est : 444, 455, 466, 477, 488. Il s'avère que le choix 455 est optimal, ce qui est représenté par la figure 1 1 . A la fin de cette itération, le critère de fin de charge étant atteint (la précision prédéfinie dans ce cas), le procédé stoppe ces itérations et retient cette dernière solution.
Le procédé a été précédemment explicité sur la base d'une performance basée sur une courbe 25 d'estimation de la puissance photovoltaïque disponible au cours de la journée. Sur cette base, le procédé calcule ainsi pour chaque solution envisagée la quantité d'énergie ou de puissance consommée provenant de la production photovoltaïque estimée, la performance d'une solution donnée étant considérée plus importante qu'une autre si cette quantité est plus importante.
Toutefois, de manière similaire, toute autre courbe peut être utilisée. Ainsi, selon une variante de réalisation, il est par exemple possible de prévoir une période plus courte que la période de référence d'une journée, que nous appelons période fictive puisque définie à partir d'une énergie fictive, permettant d'initier et planifier la recharge optimale à court terme des batteries présentes au sein du dispositif de recharge. Il en résulte une recharge des batteries au plus tôt et de manière compatible avec l'énergie disponible, ce qui permet de garder une réserve d'énergie ultérieure en cas d'arrivée d'une ou plusieurs autres batteries en cours de journée. De plus, la planification définit une courbe de consommation d'énergie qui suit au mieux, au plus proche, le profil de la courbe de puissance fictive prédéterminée, selon une répartition optimisée. Une autre courbe est ainsi définie en remplacement de la courbe 25 précédemment illustrée, mais utilisée de la même manière dans la mise en œuvre du procédé.
Pour cela, le procédé selon cette variante de réalisation comprend une première étape de détermination du besoin énergétique E,(t) de chaque batterie i présente sur le parc à l'instant t. Ce besoin énergétique E,(t) dépend par exemple de l'état de charge de la batterie i, qui permet d'en déduire l'énergie nécessaire pour atteindre sa pleine charge, de son profil de charge particulier, etc. Ce calcul permet de connaître le besoin énergétique total à l'instant t considéré au niveau du dispositif de recharge, calculé par∑j Ei(t).
Lors de cette première étape, l'énergie prévisionnelle Eprédite qui sera produite par les sources d'énergie 5, 6 du système de charge sur la journée est estimée, à partir de données de prévisions météorologiques ou par toute autre méthode, comme une méthode dite de persistance consistant à reprendre les mesures de production d'énergie de la veille, ou sur la base de courbes mémorisées, comme une courbe de saisonnalité. Ces données peuvent donc être estimées de manière théorique et/ou empirique. La puissance prévisionnelle ou prédite Pprédite(t) à chaque instant t de la journée est ainsi aussi estimée. La période de prévision sera appelée période de référence. De plus, l'énergie prévisionnelle Eparcstat qui sera consommée par les batteries dans la journée à partir de l'instant t pour leur recharge est aussi estimée, par exemple à partir de données statistiques de consommation énergétique du dispositif de recharge, à partir d'une mémorisation des consommations passées. Ces données statistiques prennent ainsi en compte la fréquentation prévue du parc de stationnement. Elles peuvent être séparées en plusieurs catégories pour tenir compte de la nature différente de statistiques très différentes, comme la semaine ou le week-end.
En remarque, toute la description considère la journée comme période de référence pour la mise en œuvre du procédé. Toutefois, toute autre période de référence est envisageable.
Dans une seconde étape, le procédé comprend le calcul d'une énergie fictive Efictive(t), qui correspond à une énergie qu'on souhaite utiliser pour répondre au besoin identifié dans la planification à l'instant t, comme cela apparaîtra de manière plus claire par la suite.
Dans ce mode de réalisation, cette énergie fictive est définie par :
E prédite
Le ratio Eprédite Eparcstat représente la part d'énergie pouvant répondre à la demande statistique des batteries. L'énergie fictive ainsi définie prend en compte à la fois le besoin énergétique des batteries et l'énergie a priori réellement disponible pour y répondre. En variante, une autre fonction aurait pu être définie pour le calcul de cette énergie fictive, par exemple de manière simplifiée sans prendre en compte ce ratio, c'est-à-dire par exemple en considérant que Eparcstat = Epr6ciite- En variante, ce ratio peut aussi être défini arbitrairement, indépendamment de Eprédite et Eparcstat pour adapter la courbe de puissance fictive afin de tenir compte de critères d'utilisateurs, par une formule de type :
Efictive(t) = r ∑j &(t) .
Par exemple, s'il est connu que le parc de batteries est sous-dimensionné par rapport aux besoins, l'énergie prédite sera toujours inférieure à l'énergie consommée : le rapport r sera compris entre 0 et 1 . En revanche, s'il est connu que le parc de batteries est surdimensionné par rapport aux besoins, l'énergie prédite sera toujours supérieure à l'énergie consommée : le rapport r sera supérieur à 1 . Cependant, une valeur supérieure à 2 ne serait pas intéressante dans la mesure où le parc étant surdimensionné à outrance, il n'est plus nécessaire d'utiliser l'invention qui tend à rapprocher les deux courbes de prédiction et de consommation. Ainsi, de manière générale, on choisit r entre 0 et 2 inclus.
Dans une troisième étape, le procédé détermine une courbe de puissance fictive, qui permet de répartir dans le temps l'énergie fictive à utiliser. Cette étape nécessite d'abord le calcul d'un instant t0 pour lequel l'énergie produite par les sources du dispositif de recharge correspond à la moitié de l'énergie fictive calculée à l'étape précédente. L'instant t0 est donc défini par l'équation suivante :
2 [ Pprédite(u)du ] - Pprédite(u)du = Efictive
Figure imgf000029_0001
On appellera période fictive la période de 0 à 2t0.
Ensuite, la courbe de puissance fictive est définie par : "fictive (t) = Pprédite(t) SI t < t0,
Pfictive(t) = min [Pprédite(2t0 - t) ; Pprédite(t)] SI t0 < t < 2t0
Pfictive (t) = 0 SI t > 2 t0 Cette approche permet ainsi de déterminer une courbe fictive de production d'énergie fournie par les sources d'énergie 5, 6 du système de charge, qui est optimale à court terme pour répondre au besoin identifié du parc de batteries ou qui suffit juste à couvrir ce besoin. Dans le cas particulier pour lequel l'énergie fictive est supérieure à l'énergie prédite, c'est-à-dire l'énergie qui sera produite par les sources d'énergie 5, 6 selon un calcul de prédiction, alors la courbe fictive est choisie égale à la courbe de puissance prédite. Ensuite, le procédé de recharge met en œuvre une quatrième étape de planification de la recharge des batteries du parc au sein de la courbe de puissance fictive définie lors de l'étape précédente. Cette planification se fait alors selon le procédé décrit précédemment, cette courbe fictive remplaçant la courbe 25 illustrée sur les figures 3 à 1 1 .

Claims

Revendications
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries à partir d'un système de charge (1 ) comprenant plusieurs bornes de charge (2) alimentées électriquement à partir d'au moins une source (5, 6) de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
Initialisation (E5) d'une date de recharge pour chaque batterie du parc de batterie,
puis en ce qu'il comprend les étapes suivantes pour une batterie considérée :
Définition d'un voisinage (E12) formé par un espace temporel comprenant quelques intervalles temporels élémentaires s'étendant autour de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée, chaque intervalle temporel élémentaire étant associé à une date de recharge,
Calcul de la performance (E13) d'une nouvelle solution obtenue par le remplacement de la date de recharge préalablement retenue pour la batterie considérée par des dates de recharge des intervalles temporels élémentaires compris dans le voisinage défini à l'étape précédente, puis
Mémorisation (E14) de la date de recharge qui donne la meilleure performance suite au calcul de performance (E13) de l'étape précédente et remplacement de la date de recharge préalablement retenue par cette nouvelle date de recharge qui donne la meilleure performance,
puis en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
Test d'un critère de fin de calcul (E20),
Si le critère de fin de calcul n'est pas atteint, nouvelle itération des étapes b à d ci-dessus en considérant un voisinage de durée réduite par rapport à l'itération précédente pour une batterie considérée, ce voisinage comprenant une durée correspondant à des intervalles temporels élémentaires définis de sorte à former une durée de plus en plus courte à chaque itération.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon la revendication précédente, caractérisé en ce que les étapes b à d sont répétées pour une multitude, voire toutes les batteries du parc de batteries.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'un voisinage est un espace temporel s'étendant autour de la date de recharge préalablement retenue et comprend moins de 10 dates de recharge à tester, et/ou en ce que les différentes dates de recharge du voisinage sont successives et séparées selon un pas de temps donné et/ou sont choisies aléatoirement dans le voisinage, et/ou en ce que les différentes dates de charge possibles du voisinage sont réparties de part et d'autre de la date de recharge préalablement retenue et comprennent cette date de recharge préalablement retenue.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de calcul de la performance (E13) d'une nouvelle solution qui prend en compte la proportion d'énergie utilisée provenant d'une ou plusieurs sources d'énergie renouvelable, comme une source photovoltaïque et/ou éolienne, et/ou le coût global de l'énergie utilisée. Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une étape de calcul d'une prédiction de production d'énergie renouvelable par une source d'énergie renouvelable photovoltaïque ou éolienne du système de charge.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que l'étape d'initialisation (E5) d'une date de recharge pour chaque batterie du parc de batterie consiste à choisir comme valeur initiale la date d'arrivée dans le système de charge de chaque batterie.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend une phase préalable (EO) de mémorisation de tout ou partie des paramètres suivants :
le nombre de batteries présentes dans le système de charge à un instant donné ;
le profil de charge de chaque batterie ;
l'état de charge de chaque batterie ;
une date de recharge au plus tôt, et/ou au plus tard, pour chaque batterie ;
une durée, sur laquelle on cherche à optimiser la charge des batteries présentes ;
un nombre de périodes, qui permet de discrétiser le temps sur cette durée considérée ;
une précision, sous la forme d'un nombre entier de périodes ;
un découpage temporel, qui permet un découpage plus ou moins important d'une durée considérée ; une formule de calcul de la performance.
8. Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes :
Estimation de la future production d'énergie par au moins une source d'énergie, soit l'énergie prédite Eprédite et la puissance prédite Pprédite(t) en fonction du temps t, au cours d'une période de référence, par au moins une source de production d'énergie;
Estimation du besoin d'énergie∑j B(t) pour la recharge des batteries présentes dans le système de charge ;
Calcul d'une puissance fictive Pfictive inférieure ou égale à la puissance prédite et apte à répondre à tout ou partie de ce besoin d'énergie en une période fictive distincte ou non de la période de référence ;
Planification des recharges des batteries présentes dans le système de charge sur cette période fictive.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le test d'un critère de fin de calcul comprend tout ou partie des tests suivants :
- la performance de la solution obtenue est supérieure ou égale à un seuil prédéfini ; et/ou
- le nombre d'itérations atteint un seuil prédéfini ; et/ou
- le découpage temporel réalisé à partir du pas de temps atteint un seuil prédéfini ; et/ou
- la durée d'un voisinage est inférieur à un seuil prédéfini ; et/ou - la durée entre deux intervalles répartis autour de la date de recharge préalablement retenue est inférieure à un seuil prédéfini ; et/ou
- le nombre d'itérations sans amélioration de la performance atteint un seuil prédéfini.
Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comprend ensuite une étape de charge de chaque batterie du système de charge selon un profil de charge choisi, à partir d'une date de début de charge déduite directement ou indirectement de la date de recharge calculée par le procédé après l'atteinte du critère de fin de calcul. 1 1 . Procédé de gestion de la charge d'un parc de batteries selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les étapes a à f sont mises en œuvre à chaque entrée et/ou sortie d'une batterie du système de charge. 12. Système de charge (1 ) d'un parc de batteries comprenant plusieurs bornes de charge (2) alimentées électriquement à partir d'au moins une source (5, 6) de production d'énergie, caractérisé en ce qu'il comprend une unité centrale (10) qui met en œuvre le procédé de gestion de la charge du parc de batteries selon l'une des revendications précédentes.
Système de charge (1 ) d'un parc de batteries selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu'il comprend une source (5) de production d'énergie renouvelable, solaire et/ou éolienne.
14. Système de charge (1 ) d'un parc de batteries selon la revendication 12 ou 13, caractérisé en ce que ses bornes de charge (2) sont disposées sur des places de stationnement pour la recharge d'un parc de batteries de véhicules automobiles électriques.
15. Système de charge (1 ) d'un parc de batteries selon l'une des revendications 12 à 14, caractérisé en ce qu'il comprend un serveur central (15), ce serveur central étant relié à l'unité centrale (10) d'un système de charge par au moins un moyen de communication (16).
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