Dimensionnement de bloc-batterie basé sur la configuration série/parallèle comme un problème d’optimisation contraint

Bien que les véhicules électriques soient de plus en plus présents sur les routes et que la majorité des manufacturiers automobiles préparent leur stratégie d’électrification, un élément en particulier représente toujours un défi de taille. Malgré les avancées des dernières années sur la technologie des accumulateurs au lithium-ion, produire un bloc-batterie contenant assez d’énergie et de puissance à un coût raisonnable pour rivaliser avec les moteurs à combustion n’est pas une tâche simple. De plus, avec le nombre de modèles, de format et de chimie qui ne cesse d’augmenter, évaluer toutes les possibilités devient une tâche titanesque sans l’aide d’un ordinateur. Traditionnellement, l’essai-erreur était très populaire pour le design de bloc-batterie, mais grâce aux puissances de calcul disponible aujourd’hui, l’optimisation devient une solution de plus en plus populaire pour améliorer chaque aspect de celui-ci. On remarque que la première phase du design, potentiellement la plus importante, où le choix des cellules et de configurations séries-parallèles est fait est souvent négligée. En automatisant le calcul des solutions faisables et l’optimisation pour obtenir le maximum d’information concernant le design, beaucoup de temps peut être sauvé avant de passé aux analyses d’ingénierie approfondie. Ce projet de recherche propose une nouvelle méthodologie de dimensionnement de bloc-batterie voulant répondre à ce problème. La méthodologie présentée dans ce projet de recherche est divisée en 2 parties. Tout d’abord, un Constraint Satisfaction Problem (CSP) est utilisé en combinaison avec la représentation Ns=Np pour produire l’ensemble des solutions faisables selon les contraintes énoncées par le concepteur. Cette première étape sert principalement à éliminer tous les designs qui ne respectent pas les contraintes du véhicule. Par la suite, le résultat de ce CSP agit comme intrant pour un Constrained Optimization Problem (COP) qui ajoute une couche d’optimisation pour extraire le maximum d’informations sur les meilleurs designs potentiels. Pour obtenir les solutions non dominées, le problème multi-objectif est transformé en mono-objectif par des fonctions scalaires. En combinant plusieurs sommes pondérées évaluées avec des poids différents ainsi que l’évaluation de métriques L1 et L1, cela permet d’obtenir un front de Pareto plus diversifié. De plus, les métriques sont calculées à partir d’un point de référence qui permet de refléter les préférences du concepteur dans l’algorithme d’optimisation. Pour faciliter le travail du concepteur, la méthodologie est implémentée à l’intérieur d’une interface graphique programmée avec MATLAB. Celle-ci permet de contrôler directement le processus de sélection des contraintes et l’optimisation en plus de donner accès à sept modèles de cellules différentes. Pour démontrer l’efficacité de la méthodologie, celle-ci est appliquée sur un cas réel de dimensionnement pour une moto électrique de course. Chaque étape y est décrite pour mieux comprendre le processus d’obtention de l’ensemble des solutions faisables et d’optimisation. Les résultats démontrent que la sélection d’une configuration séries-parallèles n’est pas triviale. Dans le front de Pareto obtenu, la métrique L1 a été choisi pour sa nature compensatoire, pour un design équilibré de bloc-batterie pour une moto électrique.

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