Optimisation multicritère de la gestion de la recharge d’une flotte de bus électriques

Le mix électrique français

     Le mix de production français est particulier car c’est celui à plus forte proportion d’énergie nucléaire, avec environ 3 quarts de la production d’électricité, ce qui répond à plus de 80% de la demande (cf. Figure I.1). De 2012 à 2018, la production nucléaire est restée quasiment stable malgré de légères diminutions, tandis que la production thermique (gaz, fioul, charbon) a diminuée du fait de températures clémentes. On peut constater une forte hausse des productions d’origine renouvelable hors hydraulique (éolien, solaire, bioénergies). En 2018, la production nette d’électricité s’est élevée à 549 TWh, en hausse : +3,7 % par rapport à 2017 ; la production d’origine renouvelable (hydraulique, solaire, éolienne et bioénergies) a bénéficié de conditions particulièrement favorables et a représenté 21,1 % de la production totale, contre 18,5% en 2017. L’hydroélectricité y contribue pour 58,6 %, l’énergie éolienne pour 14,1 %, l’énergie solaire et les bioénergies pour 8,6 % chacun (cf. Figure I.1).

Les perturbations dans le réseau électrique

     Le gestionnaire du réseau de transport s’engage à fournir à l’ensemble des utilisateurs une énergie de qualité, alors que cette dernière subit des perturbations depuis sa production jusqu’à sa consommation. L’énergie électrique est caractérisée par sa forme d’onde, sa fréquence (50 Hz en France), son amplitude et le déphasage entre les courants et tensions [12]. Les perturbations qui affectent l’énergie électrique peuvent être : Des creux et coupures de tension qui représentent une diminution de la tension ou l’absence totale pendant une courte durée. Les chutes de tension sont fortement liées aux transits de puissance réactive majoritairement générés par les points de consommation. Des variations de tension et de fréquence qui sont représentées par une modification de l’amplitude de l’enveloppe de la tension dans une bande de ±10% sur une durée de quelques centièmes de secondes. Un déphasage du système triphasé de tension qui intervient lorsque le décalage de 120˚entre les tensions n’est plus respecté (déséquilibre de phase) ou bien que leurs amplitudes ne sont plus identiques (déséquilibre d’amplitude). Dans ces deux cas il est considéré que le système triphasé est en déséquilibre. La présence d’harmoniques et/ou d’inter-harmoniques qui sont des sinusoïdes à des fréquences multiples différentes de celle du fondamental à 50Hz. Dans la section suivante, un état de l’art des BEs sera détaillé avec un focus sur la partie batterie des BEs à batterie. Ensuite, un aperçu sur les différents déploiements de flottes de BEs à travers le monde.

La recharge des bus électriques

    Deux grandes technologies de recharge de bus 100% électriques coexistent aujourd’hui en Europe : La recharge lente au dépôt pendant la nuit « overnight charging » : le bus est alimenté par sa batterie tout au long de la journée et ne se recharge que durant la nuit, au dépôt. La technologie à recharge lente requiert des batteries capables de stocker suffisamment d’énergie pour faire fonctionner le bus toute la journée, ce qui augmente son poids. La recharge s’effectue au dépôt de bus via de simples bornes de recharge, toutefois, ces dépôts peuvent contenir plus d’une centaine de bus, ce qui risque de créer dans ce cas d’importants appels au réseau pendant la nuit. La recharge rapide et fréquente « opportunity charging ou biberonnage » : le bus se recharge à plusieurs reprises au cours de la journée. La recharge peut se faire aux terminus en bout de ligne (quelques minutes) ou à des emplacements stratégiques lorsque plusieurs lignes de BEs partagent un arrêt. En ce qui concerne la technologie à recharge rapide et fréquente (biberonnage), la recharge se fait le plus souvent par conduction au niveau du toit du bus : un bras mécanique ou pantographe est intégré à la station ou au bus et permet une recharge à plusieurs centaines de kW. La recharge par induction se développe également à un stade plus expérimental, avec la mise en place de dalles souterraines émettrices d’un champ électromagnétique au niveau de l’emplacement de stationnement du bus. À noter que pour ne pas saturer le réseau, les stations sont souvent équipées de batteries ou de supercondensateurs. C’est le cas des systèmes WATT et TOSA développés respectivement à l’aéroport de Nice et à Genève [22]. Des technologies différentes de batteries se présentent pour ces modes de fonctionnement. Lorsque nous sommes sur une recharge lente la nuit au dépôt, les batteries à forte densité énergétique (+ 100 Wh/kg) sont privilégiées, alors que pour de la recharge rapide des batteries tolérant les recharges rapides et donc à haute puissance sont privilégiées. Les technologies lithium- ion se montrent adaptables aux deux catégories sous des chimies d’électrodes différentes. Chaque technologie est caractérisée par un couple d’électrode positive et négative. La technologie LFP/C (lithium fer phosphate/ graphite) est plutôt adaptée pour faire de la recharge lente, et LMO/LTO (lithium manganèse oxyde/ lithium titanate) est aujourd’hui la technologie la mieux adaptée pour faire de la recharge rapide. La technologie NMC/C (nickel manganèse Cobalt / graphite) représente un compromis entre les deux. Les bus à biberonnage peuvent aussi faire appel à des supercondensateurs, dispositifs de stockage pouvant se charger et se décharger plus rapidement que des batteries mais mettant en jeu une quantité d’énergie bien plus faible.

La recharge des bus électriques

    Deux grandes technologies de recharge de bus 100% électriques coexistent aujourd’hui en Europe : La recharge lente au dépôt pendant la nuit « overnight charging » : le bus est alimenté par sa batterie tout au long de la journée et ne se recharge que durant la nuit, au dépôt. La technologie à recharge lente requiert des batteries capables de stocker suffisamment d’énergie pour faire fonctionner le bus toute la journée, ce qui augmente son poids. La recharge s’effectue au dépôt de bus via de simples bornes de recharge, toutefois, ces dépôts peuvent contenir plus d’une centaine de bus, ce qui risque de créer dans ce cas d’importants appels au réseau pendant la nuit. La recharge rapide et fréquente « opportunity charging ou biberonnage » : le bus se recharge à plusieurs reprises au cours de la journée. La recharge peut se faire aux terminus en bout de ligne (quelques minutes) ou à des emplacements stratégiques lorsque plusieurs lignes de BEs partagent un arrêt. En ce qui concerne la technologie à recharge rapide et fréquente (biberonnage), la recharge se fait le plus souvent par conduction au niveau du toit du bus : un bras mécanique ou pantographe est intégré à la station ou au bus et permet une recharge à plusieurs centaines de kW. La recharge par induction se développe également à un stade plus expérimental, avec la mise en place de dalles souterraines émettrices d’un champ électromagnétique au niveau de l’emplacement de stationnement du bus. À noter que pour ne pas saturer le réseau, les stations sont souvent équipées de batteries ou de supercondensateurs. C’est le cas des systèmes WATT et TOSA développés respectivement à l’aéroport de Nice et à Genève [22]. Des technologies différentes de batteries se présentent pour ces modes de fonctionnement. Lorsque nous sommes sur une recharge lente la nuit au dépôt, les batteries à forte densité énergétique (+ 100 Wh/kg) sont privilégiées, alors que pour de la recharge rapide des batteries tolérant les recharges rapides et donc à haute puissance sont privilégiées. Les technologies lithium- ion se montrent adaptables aux deux catégories sous des chimies d’électrodes différentes. Chaque technologie est caractérisée par un couple d’électrode positive et négative. La technologie LFP/C (lithium fer phosphate/ graphite) est plutôt adaptée pour faire de la recharge lente, et LMO/LTO (lithium manganèse oxyde/ lithium titanate) est aujourd’hui la technologie la mieux adaptée pour faire de la recharge rapide. La technologie NMC/C (nickel manganèse Cobalt / graphite) représente un compromis entre les deux. Les bus à biberonnage peuvent aussi faire appel à des supercondensateurs, dispositifs de stockage pouvant se charger et se décharger plus rapidement que des batteries mais mettant en jeu une quantité d’énergie bien plus faible.

Impact de la recharge des flottes de bus électriques sur la durée de vie des batteries

    Dans la littérature, on retrouve beaucoup d’études qui ont été conduites sur les effets de vieillissement provoqués dans les batteries de VEs en raison des cyclages. Bashash et al. [49] ont optimisé la recharge d’un véhicule hybride rechargeable afin de minimiser le vieillissement et le coût des batteries. Des études réalisées par Lunz et al. [50] et Guenther et al. [51] ont montré l’impact de la participation aux V2G4 (Vehicule To Grid) sur la durée de vie de la batterie en considérant différents scénarios sur une période de 10 ans. Une étude de Marongiu et al. [52] a permis de simuler un système V2G avec de nombreux VEs et d’analyser les conséquences sur le vieillissement de deux modèles de cellules lithium-ion. L’étude de Ma et al. [53] présente l’impact du cycle de conduite sur le vieillissement de batterie lithium-ion (LMO) de BEs exploités depuis plus de cinq ans. Les résultats montrent que les cellules présentaient le taux de vieillissement le plus élevé à 20% de SoC et un vieillissement accéléré à 40°C. Les études de Redondo-Iglesias [16] ont montré l’influence du vieillissement calendaire et du vieillissement calendaire alterné sur la perte de capacité de deux types de batterie lithium-ion (LFP, NMC). Ces travaux fournissent des résultats de vieillissement fondamentalement calendaire de cellules LFP avec des alternances de SoC périodiques, ce qui est représentatif d’un usage de VE.

Méthode d’agrégation par pondération

     Cette méthode a été expliquée dans la section 1 de ce chapitre. Elle consiste à additionner tous les objectifs en affectant à chacun d’eux un coefficient de pondération. Afin de retrouver un front de Pareto, on fait varier les coefficients de pondération entre [0 et 1] en optimisant à chaque fois la nouvelle fonction objectif. Le nombre de variation du coefficient de pondération va dépendre du nombre de points que l’on souhaite retrouver sur le front de Pareto.

Table des matières

INTRODUCTION GÉNÉRALE
I. DÉPLOIEMENT DES FLOTTES DE BUS ÉLECTRIQUES : ÉTAT DE L’ART ET PROBLÉMATIQUE
SECTION 1. LE SYSTEME ÉLECTRIQUE FRANÇAIS
1. Introduction
2. Le contexte et l’organisation du système électrique Français
2.1 Un peu d’histoire
2.2 Le mix électrique français
2.3 Le système électrique français
2.4 Ajustement offre-demande
3. Les perturbations dans le réseau électrique
SECTION 2. LES BUS ÉLECTRIQUES
1. Introduction
2. Les bus électriques (BEs)
2.1 Typologies des bus électriques
2.2 Le bus électrique à batterie (BEB)
3. Les accumulateurs électrochimiques
3.1 Composants et principe de fonctionnement des batteries lithium- ion
3.2 Le vieillissement de batteries
3.2.1 Les mécanismes de vieillissement
3.2.2 Vieillissement calendaire
3.2.3 Vieillissement en cyclage
4. La recharge des bus électriques
5. Le déploiement des flottes de bus électriques
5.1 Vue d’ensemble du marché des bus électriques à travers le monde
5.2 Principaux constructeurs de bus électriques
5.3 Stratégie de déploiement des bus électriques à TRANSDEV
SECTION 3. POSITIONNEMENT DES TRAVAUX DE THÈSE ET PROBLÉMATIQUES 
1. Introduction
2. Les émissions du transport routier
3. Vers un parc de bus tout électrique
4. Problématique du déploiement de flottes de bus électriques
4.1 Impact de la recharge des flottes de bus électriques sur la production et distribution d’énergie électrique
4.2 Impact de la recharge des flottes de bus électriques sur la durée de vie des batteries
5. Le positionnement des travaux de thèse et objectif
CONCLUSION DU CHAPITRE I
II. OPTIMISATION MONO-OBJECTIF : MÉTHODOLOGIE ET MODÉLISATION 
INTRODUCTION DU CHAPITRE II
SECTION 1. L’OPTIMISATION MONO-OBJECTIF
1. Introduction
2. Problèmes d’optimisation mono-objectif
2.1 Formulation mathématique
2.2 Définitions de base
3. Classification des problèmes d’optimisation mono-objectif
4. État de l’art de l’optimisation mono-objectif dans la gestion de flotte de véhicules et bus électriques
SECTION 2. MÉTHODOLOGIE MISE EN ŒUVRE POUR L’OPTIMISATION MONO-OBJECTIF DE LA RECHARGE D’UNE FLOTTE DE BUS ÉLECTRIQUES
1. Introduction
2. Communication avec la station de recharge
2.1 Récupération des vacations des bus électriques
2.2 Estimation de l’état de charge ciblé
2.3 Détermination de la quantité d’énergie requise pour la vacation du bus
3. Méthodologie de l’optimisation mono-objectif
3.1 Méthode découplée de l’optimisation mono-objectif
3.2 Méthode couplée de l’optimisation mono-objectif
SECTION 3. MODÉLISATION DES SYSTÈMES ET FORMULATION DU PROBLÈME D’OPTIMISATION
1. Introduction
2. Modélisation énergétique des systèmes
2.1 Modélisation de la batterie
2.1.1 Modèle électrique
2.1.2 Modèle thermique
2.1.3 Modèle de vieillissement simple
2.1.4 Modèle électrothermique et de vieillissement de la batterie
2.2 Modélisation du convertisseur AC/DC-DC/DC
3. Formulation du problème d’optimisation mono-objectif
3.1 Variable d’optimisation
3.2 Fonctions objectif
3.3 Variation du tarif d’électricité
3.4 Variables intermédiaires
3.5 Contraintes linéaires
3.6 Pseudocode de l’optimisation mono-objectif
CONCLUSION DU CHAPITRE II
III. OPTIMISATION MULTIOBJECTIF AVEC PRISE EN COMPTE DU VIEILLISSEMENT: MÉTHODOLOGIE ET MODÉLISATION
INTRODUCTION DU CHAPITRE III
SECTION 1. L’OPTIMISATION MULTIOBJECTIF
1. Introduction
2. Problèmes d’optimisation multiobjectif
2.1 Formulation mathématique
2.2 Front de Pareto et notion de dominance
3. Classification des méthodes d’optimisation multiobjectif
3.1 Méthodes d’optimisation d’un point de vue décideur
3.2 Méthodes d’optimisation d’un point de vue concepteur
3.2.1 Méthodes exactes
3.2.2 Méthodes heuristiques
3.3 Approches multiobjectif
3.3.1 Les approches à base de transformation
3.3.1.1 Agrégation par pondération
3.3.1.2 Méthode deux phases
3.3.1.3 Méthode ε-contrainte
3.3.1.4 Méthode de programmation par but
3.3.2 Les approches non-Pareto
3.3.3 Les approches Pareto
3.3.3.1 Méthode élitistes
3.3.3.2 Méthode non élitistes
4. État de l’art de l’optimisation multiobjectif dans la gestion de flotte de véhicules et de bus électriques
SECTION 2. MÉTHODOLOGIE DE L’OPTIMISATION MULTIOBJECTIF ET FORMULATION DU PROBLÈME D’OPTIMISATION 
1. Introduction
2. Méthodologie de l’optimisation multiobjectif
2.1 Méthode couplée avec une approche Pareto de l’optimisation multiobjectif
2.2 Méthode couplée avec une approche non Pareto de l’optimisation multiobjectif
3. Approche Pareto avec l’algorithme NSGA-II
4. Approche non Pareto avec la méthode à base de transformation
4.1 Méthode d’agrégation par pondération
4.2 Méthode deux phases
5. Formulation du problème d’optimisation multiobjectif
5.1 Algorithmes de résolution
5.2 Variable d’optimisation
5.3 Fonctions objectif
SECTION 3. MODÉLISATION COMPLÈTE DE VIEILLISSEMENT
1. Introduction
2. Modélisation complète de vieillissement
2.1 Modèle de vieillissement de référence
2.2 Méthodologie de modélisation d’une loi de vieillissement complète avec la loi d’Eyring
CONCLUSION DU CHAPITRE III
IV. STRATÉGIE DE RECHARGE INTELLIGENTE D’UNE FLOTTE DE BUS ÉLECTRIQUES : APPLICATION DE LA MÉTHODOLOGIE DÉVELOPÉE
SECTION 1. CAS D’ÉTUDE : DÉPOT D’ARGENTEUIL ET APPLICATION A LA MÉTHODOLOGIE DE RECHARGE D’UNE FLOTTE DE BUS ÉLECTRIQUES
1. Introduction
2. Architecture et fonctionnement de l’infrastructure de recharge
3. Système de charge combiné et communication entre le bus et l’infrastructure de recharge
3.1 Le système de charge combiné CCS
3.2 Communication par courants porteurs en ligne (PLC)
4. Paramètres d’optimisation et caractéristiques des modèles
4.1 Contraintes d’exploitation de la ligne d’affectation
4.2 Caractéristiques électrothermiques du modèle de batterie
4.3 Paramètres d’optimisation
SECTION 2. RÉSULTATS DE L’OPTIMISATION MONO-OBJECTIF DE LA RECHARGE D’UNE FLOTTE DE BUS ÉLECTRIQUES AU DÉPÔT DE BUS D’ARGENTEUIL
1. Introduction
2. Résultats de l’optimisation mono-objectif de la recharge d’une flotte de bus électriques
2.1 Optimisation mono-objectif : minimisation du coût de la recharge
2.1.1 Scénario 1 : Minimiser le coût de recharge d’un bus électrique
2.1.2 Scénario 2 : Minimiser le coût de recharge et la puissance efficace d’un bus électrique
2.1.3 Scénario 3 : Minimiser le coût de recharge de deux bus électriques
2.1.4 Scénario 4 : Minimiser le coût de recharge de 10 bus électriques
2.1.5 Scénario 5 : Minimiser le coût de recharge de 10 bus électriques avec contrainte sur la puissance maximum
2.2 Optimisation mono-objectif : minimisation du vieillissement de la batterie
2.2.1 Scénario 6 : Minimiser le vieillissement calendaire d’un bus électrique
2.2.2 Scénario 7 : Minimiser le vieillissement complet d’un bus électrique
2.2.3 Scénario 8 : Minimiser le vieillissement complet d’un BE en conditions climatiques froides (hiver)
2.2.4 Scénario 9 : Minimiser le vieillissement complet d’un BE en conditions climatiques chaudes (été)
2.2.5 Scénario 10 : Minimiser le vieillissement de deux bus électriques avec une contrainte de jour de repos
SECTION 3. RÉSULTATS DE L’OPTIMISATION MULTIOBJECTIF DE LA RECHARGE D’UNE FLOTTE DE BUS ÉLECTRIQUES AU DÉPÔT DE BUS D’ARGENTEUIL
1. Introduction
2. Résultats de l’optimisation multiobjectif de la recharge d’un bus électrique
3. Analyse technico-économique de la stratégie de recharge optimale comparée à des stratégies de référence
4. Etude de sensibilité de la stratégie de recharge aux paramètres des modèles
4.1 Analyse de l’influence de la capacité thermique
4.2 Analyse de l’influence du coefficient de convection
4.3 Analyse de l’influence de l’état de charge et de la température
CONCLUSION DU CHAPITRE IV
CONCLUSION GÉNÉRALE
PERSPECTIVES
NOMENCLATURES
BIBLIOGRAPHIE

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