Optimisation du coût de revient global (TCO) d'un véhicule utilitaire électrique 3,5t ; modélisation multi-physique, dimensionnement et recharge intelligente

Autor: Babin, Anthony
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2018
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Popis: Le véhicule électrique est une des solutions de transport respectueuses de l’environnement, n’émettant pas de polluant lors de son utilisation. Gruau, constructeur carrossier pour véhicules utilitaires, se lance activement dans le transport écologique sur le segment de l’utilitaire 3,5t. Afin d’accroitre les ventes de véhicules utilitaires électriques, il est nécessaire d’en réduire le coût total de possession (ou TCO (Total Cost of Ownership)). L’objectif de cette thèse est d’étudier et de modéliser le comportement des composants de ce véhicule électrique pour simuler des calculs de TCO. Le composant principal étudié est la batterie, dont la durée de vie limitée conditionne la rentabilité du véhicule. La première partie des travaux fut consacrée à la modélisation du comportement du véhicule en fonction d’une mission client donnée. Une étude des cellules de batterie est réalisée dans le but de construire un modèle multi-physique complet en prenant en considération le vieillissement calendaire et le vieillissement en cyclage. Un modèle énergétique global, comprenant ce modèle batterie, permet de déterminer l’énergie nécessaire pour un parcours donné et de simuler le vieillissement des cellules électrochimiques afin de calculer le TCO. Une seconde partie est orientée vers le calcul du TCO. La mise en oeuvre d’un algorithme d’optimisation avec une méthodologie d’accélération des calculs a permis de réaliser les calculs dans des temps raisonnables (passage de 13h à 15min par itération). Après étude de l’impact du dimensionnement de la batterie sur le TCO, il en ressort que la réduction de la capacité n’entraine pas systématiquement la réduction du TCO. Il existe pour chaque mission un point de TCO optimal (jusqu’à 17% d’éconnomie). Afin d’améliorer le TCO, des stratégies de recharge intelligentes sont élaborées et permettent rentabilité accrue du VUE (jusqu’à 29%). Ce travail a été intégré dans un logiciel d’aide à la décision de la capacité de la batterie suivant les besoins du client, destiné aux forces de ventes commerciales.
The electric vehicle is one of the environmentally friendly transport solutions that emit no pollutant during its use. Gruau, manufacturer-converter for light commercial vehicles (LCV), is actively involved in green transport in the 3.5t segment. In order to increase sales of electric LCV, it is necessary to reduce its total cost of ownership (TCO). The objective of this thesis is to study and model the behavior of the components of this electric vehicle in order to simulate TCO. The main component studied is the battery, whose limited lifetime will determine the profitability of the vehicle. The first part of the work was devoted to modeling the behavior of the vehicle according to a given customer mission. The study of battery cells was done with the aim of building a complete multi-physics model taking into account calendar aging and cycling aging. Then, this battery model is integrated in a complete energy model taking into account all the components of the studied vehicle. Then a global model, including this battery model, makes it possible to determine the energy required for a given path and to simulate the aging of the electrochemical cells in order to calculate the TCO. A second part is oriented towards the calculation of the TCO. The implementation of an optimization algorithm, with a methodology of computing acceleration, allowed to achieve the computations in reasonable times (reduction from 13h to 15min by iteration). After studying the impact of battery sizing on the TCO, it appears that the reduction of the battery capacity does not systematically lead to the reduction of the TCO. There is therefore an optimum TCO point for each mission (up to 17% savings). In order to improve the TCO, smart recharging strategies are developed and allow increasing e-LCV profitability (up to 29%). This work is integrated into a decision support software relative to the battery capacity according to customer needs, intended for commercial sales forces.
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