Ce travail de recherche est le fruit d'une collaboration avec l'équipe SHARPAC (Systèmes électriques Hybrides, ActionneuRs électriques, systèmes Piles A Combustible) engagée depuis septembre 2013 et qui se concrétise à travers l'encadrement mutuel d'un doctorant Pierre Saenger (contrat doctoral Région 2014-2017).
La thèse concerne le déploiement de stratégies de gestion d’énergie sur une maquette test, composée d’une alimentation, qui émulera une source permanente de puissance (du type alternateur couplé à une turbine ou un système pile à combustible), d'un pack de d’accumulateurs et d'un pack de super-condensateurs.. Il s'agit de dimensionner les stratégies de gestion d'énergie et d'optimiser la gestion de celle-ci à travers des algorithmes déployés sur les GPUs. Cette association de sources est générique, on peut la retrouver dans diverses applications : automobile, véhicules lourds, aéronautique ou bien stationnaires (en particulier dans le cas de sites îlotés, alimentés par des sources d’énergie renouvelables). Le cadre applicatif privilégié est celui d’une application aéronautique car elle rassemble de nombreuses contraintes en termes de dynamiques de charge, de température ambiante, de qualité de l’énergie. L’objectif de la thèse est de développer des algorithmes d’optimisation incluant le dimensionnement des éléments de stockage et les paramètres de la stratégie de gestion d’énergie répartissant la demande de puissance sur les différentes sources.
Dans un aéronef plus électrique, les éléments de stockage sont multiples et sont connectés (directement ou via un convertisseur) aux bus. Le premier problème étudié dans cette thèse concerne le dimensionnement. Il s'agit de déterminer, pour chaque modèle d'architecture électrique, le nombre et le type de cellules unitaires (accumulateurs et super-condensateurs) parmi une base de données, qui permettent de répondre aux besoins énergétiques (énergie et puissance) et qui constituent des systèmes dont la masse est minimisée. Le problème de dimensionnement est formalisé sous forme d'un problème de minimisation d'une fonction masse (somme des masses du pack accumulateurs et du pack super-condensateurs, et masses des convertisseurs additionnel) dépendante de plusieurs variables (résistance, capacité, décharge, fréquence de coupure, température,...). Un algorithme de recuit simulé est utilisé pour résoudre le problème. La formalisation du problème et sa résolution a fait l'objet d'une publication à la conférence VPPC en 2015 et d'un article dans la revue IEEE Transactions on Vehicular Technology.