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Title:
METHOD FOR MONITORING AND MANAGING A BATTERY PARK
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2019/106022
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method (200) for monitoring and managing a battery park (1), comprising a plurality of identical batteries (11), said method (200) being characterised in that it comprises the following steps: (210) collecting data relating to a portion of the batteries (11) of the park (1); (220) storing the collected data in a database (3); (230) determining, from the data stored in the database (3), a characteristic parameter of each of the batteries (11) of the park (1).

Inventors:
DELAILLE ARNAUD (FR)
Application Number:
EP2018/082864
Publication Date:
June 06, 2019
Filing Date:
November 28, 2018
Export Citation:
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Assignee:
COMMISSARIAT ENERGIE ATOMIQUE (FR)
International Classes:
G01R31/36; G01R31/367
Foreign References:
DE102010039915A12012-03-01
US20090189613A12009-07-30
US20170062878A12017-03-02
US20150321576A12015-11-12
Other References:
None
Attorney, Agent or Firm:
LEBKIRI, Alexandre et al. (FR)
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Claims:
Revendications

1. Procédé (200) de surveillance et de gestion d’un parc de batteries (1 ) comprenant une pluralité de batteries (11 ) identiques, le procédé (200) étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes :

- (210) collecter des données relatives à une partie des batteries (1 1 ) du parc (1 ) ;

- (220) mémoriser les données collectées dans une base de données (3) ;

- (230) déterminer à partir des données mémorisées dans la base de données (3) un paramètre caractéristique de chacune des batteries (1 1 ) du parc (1 ). 2. Procédé (200) selon la revendication 1 , caractérisé en ce qu’il comporte en outre une étape (240) de transmission du paramètre caractéristique à chacune des batteries (1 1 ) du parc (1 ).

3. Procédé (200) selon l’une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que le paramètre caractéristique est un indicateur révélateur d’un état de la batterie (1 1 ) ou un paramètre de gestion de la batterie (1 1 ).

4. Procédé (200) selon l’une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que le paramètre caractéristique appartient à un modèle mathématique relatif au comportement des batteries (1 1 ), le paramètre caractéristique du modèle mathématique étant mis à jour au fur et à mesure que de nouvelles données sont collectées.

5. Procédé (200) selon la revendication 4, dans lequel le modèle mathématique est un modèle de vieillissement des batteries (1 1 ) ou un algorithme de calcul de l’état de charge des batteries (1 1 ).

6. Procédé (200) selon l’une des revendications 4 et 5, caractérisé en ce que le modèle mathématique est initialement défini à partir de données de référence.

7. Procédé (200) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que les données collectées sont sélectionnées parmi la température de charge, la température de décharge, le courant de charge, le courant de décharge et la tension aux bornes de la batterie.

8. Procédé (200) selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisé en ce que des données de référence sont initialement enregistrées dans la base de données (3) et en ce que les données collectées sont comparées aux données de référence. 9. Procédé (200) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en que les données sont collectées de manière opportuniste pendant le fonctionnement normal des batteries (1 1 ).

10. Procédé (200) selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, caractérisé en que les données sont collectées de manière déterministe au moyen d’un test de caractérisation de ladite partie des batteries (1 1 ).

11. Procédé (200) selon la revendication 10, caractérisé en ce que le test de caractérisation est déclenché périodiquement.

12. Procédé (200) selon l’une des revendications 10 et 1 1 , caractérisé en ce que le test de caractérisation est déclenché à des instants déterminés. 13. Procédé (200) selon l’une quelconque des revendications 10 à 12, caractérisé en ce que les batteries (1 1 ) sont sujettes à des conditions d’usage identiques, plusieurs tests de caractérisation étant déclenchés successivement sur différentes parties des batteries (1 1 ) du parc (1 ).

Description:
PROCÉDÉ DE SURVEILLANCE ET DE GESTION D’UN

PARC DE BATTERIES

DOMAINE TECHNIQUE DE L’INVENTION

La présente invention concerne un procédé de surveillance et de gestion d’un parc de batteries.

ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION

Une batterie peut être caractérisée par des paramètres d’état, également appelés « indicateurs », et par des paramètres de gestion. L’état de charge, l’état de santé et la température de la batterie sont des exemples d’indicateurs. Les paramètres de gestion sont par exemple des seuils d’arrêt de charge et de décharge de la batterie, une valeur du courant de charge de la batterie ou encore des paramètres relatifs à la gestion thermique de la batterie.

Actuellement, ces différents paramètres caractéristiques de la batterie sont déterminés à partir de mesures effectuées sur des bancs d’essai et dans des chambres climatiques. Par exemple, pour déterminer les paramètres utilisés dans les algorithmes de calcul de l’état de charge, des tests de capacité sont réalisés dans des conditions maîtrisées à différents régimes de charge et de décharge, et à différentes températures.

Cependant, cette méthode présente plusieurs inconvénients. Tout d’abord, le temps et les moyens nécessaires pour la mise en oeuvre de ces mesures sont importants. De plus, les mesures sont effectuées sur des batteries neuves alors que le vieillissement des batteries a une influence sur la valeur de leurs paramètres caractéristiques. Par ailleurs, les conditions dans lesquelles les mesures sont réalisées ne permettent pas de représenter fidèlement les conditions réelles d’usage des batteries qui par nature sont aléatoires.

Un autre inconvénient est que les mesures sont effectuées sur des cellules électrochimiques individuelles alors qu’une batterie est composée de plusieurs cellules connectées en série et/ou en parallèle. Par conséquent, des différences de comportement sont attendues à l’échelle de la batterie complète. Par exemple, le comportement thermique est différent, or la température de la batterie modifie ses performances instantanées et son endurance. De plus, dans le cas de la batterie complète, la consommation de l’électronique de gestion a une influence sur l’autodécharge de la batterie, le terme d’autodécharge étant ici attribué non pas au phénomène de diminution du niveau de charge intrinsèque d’une batterie laissée au repos (liées à des réactions dites parasites) mais bien à une faible consommation de courant depuis la batterie conduisant à la diminution de son niveau de charge. Il existe aussi des problèmes de dispersion et d’équilibrage entre les cellules qui ont des effets négatifs sur les performances instantanées et l’endurance de la batterie.

En résumé, déterminer les paramètres caractéristiques d’une batterie en laboratoire demande du temps et des moyens importants et malgré cela, les valeurs ainsi obtenues diffèrent des valeurs réelles pour la batterie en cours d’usage. De plus, cet écart de valeur va s’accentuer dans le temps, à mesure du vieillissement subit par la batterie.

RÉSUMÉ DE L’INVENTION

Il ressort de ce qui précède qu’il existe un besoin de disposer d’une méthode plus simple et plus fiable pour déterminer des paramètres caractéristiques d’une batterie.

La présente invention vise à répondre à ce besoin en proposant un procédé de surveillance et de gestion d’un parc de batteries comprenant une pluralité de batteries identiques, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte les étapes suivantes :

- collecter des données relatives à une partie des batteries du parc ;

- mémoriser les données collectées dans une base de données ;

- déterminer à partir des données mémorisées dans la base de données un paramètre caractéristique de chacune des batteries du parc.

La présente invention permet de déterminer un paramètre caractéristique pour l’ensemble des batteries du parc à partir des données recueillies sur seulement une partie des batteries du parc. Le nombre de mesures nécessaires est donc minimisé, ce qui permet de gagner du temps. De plus, les mesures sont ici effectuées en conditions réelles améliorant ainsi la fiabilité du paramètre caractéristique déterminé. Le procédé selon l’invention peut également comporter une ou plusieurs caractéristiques parmi les suivantes considérées individuellement ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles.

Selon un mode de mise en oeuvre, le procédé comporte en outre une étape de transmission du paramètre caractéristique à chacune des batteries du parc.

Selon un mode de mise en oeuvre, le paramètre caractéristique est un indicateur révélateur d’un état de la batterie ou un paramètre de gestion de la batterie.

Selon un mode de mise en oeuvre, le paramètre caractéristique appartient à un modèle mathématique relatif au comportement des batteries. Le paramètre caractéristique du modèle mathématique est avantageusement mis à jour au fur et à mesure que de nouvelles données sont collectées.

Selon un mode de mise en oeuvre, le modèle mathématique est un modèle de vieillissement des batteries ou un algorithme de calcul de l’état de charge des batteries.

Selon un mode de mise en oeuvre, le modèle mathématique est initialement défini à partir des données de référence. Un avantage est d’avoir déjà un modèle de départ pour gagner du temps.

Selon un mode de mise en oeuvre, les données collectées sont sélectionnées parmi la température de charge, la température de décharge, le courant de charge, le courant de décharge et la tension aux bornes de la batterie.

Selon un mode de mise en oeuvre, des données de référence sont initialement enregistrées dans la base de données et les données collectées sont comparées aux données de référence. Un avantage est de pouvoir déceler, en cas d’écart, des problèmes de conception des systèmes intégrant les batteries.

Selon un mode de mise en oeuvre, les données sont collectées de manière opportuniste pendant le fonctionnement normal des batteries. Un avantage est de faciliter l’acquisition des données et de gagner du temps en n’ayant pas à effectuer une étape spécifique. Selon un mode de mise en oeuvre, les données sont collectées de manière déterministe au moyen d’un test de caractérisation de ladite partie des batteries. Un avantage est de permettre d’obtenir les données souhaitées au moment voulu.

Selon un mode de mise en oeuvre, le test de caractérisation est déclenché périodiquement. Un avantage est de permettre de mettre à jour le paramètre caractéristique avec les nouvelles données collectées.

Selon un mode de mise en oeuvre, le test de caractérisation est déclenché à des instants déterminés. Un avantage est de permettre de configurer des moments opportuns pour recueillir les données, c’est-à-dire des moments qui ne vont pas perturber le fonctionnement du parc. C’est le cas par exemple lorsque les batteries ne sont pas utilisées, en particulier lorsqu’elles ne sont pas sollicitées en décharge pour répondre à un besoin. Les phases de charge peuvent être considérées comme des moments opportuns dès lors qu’il est possible, dans l’intervalle de temps disponible avant la prochaine phase de décharge, d’effectuer les tests sans gêner la charge.

Selon un mode de mise en oeuvre, les batteries sont sujettes à des conditions d’usage identiques, plusieurs tests de caractérisation étant déclenchés successivement sur différentes parties des batteries du parc. Un avantage est d’effectuer une rotation entre les batteries du parc pour ne pas toujours rendre indisponibles les mêmes batteries. Un autre avantage est d’homogénéiser l’impact des tests de caractérisation sur l’ensemble des batteries du parc.

BRÈVE DESCRIPTION DES FIGURES

L’invention et ses différentes applications seront mieux comprises à la lecture de la description qui suit et à l’examen des figures qui l’accompagnent, parmi lesquelles :

- la figure 1 représente schématiquement un exemple de contexte de mise en oeuvre d’un procédé de surveillance et de gestion d’un parc de batteries selon l’invention ;

- la figure 2 est un diagramme fonctionnel d’un mode de mise en oeuvre du procédé selon l’invention.

Les figures ne sont présentées qu’à titre indicatif et nullement limitatif de l’invention. Pour plus de clarté, les éléments identiques ou similaires sont repérés par des signes de référence identiques sur toutes les figures.

DESCRIPTION DÉTAILLÉE DE MODES DE MISE EN ŒUVRE DE L’INVENTION

La figure 1 montre un parc de batteries 1 comportant une pluralité N de batteries 1 1 identiques. Chaque batterie comprend une pluralité de cellules électrochimiques connectées en série et/ou en parallèle.

On entend par « batteries identiques » des batteries fabriquées selon un même cahier des charges (i.e. des batteries de même conception, tant du point de vue électrique que mécanique), et qui sont donc supposées être identiques, ou à tout le moins similaires. Les différentes batteries 11 du parc 1 comportent donc des cellules électrochimiques de même référence.

Les batteries 1 1 du parc 1 peuvent être destinées à une utilisation mobile, chaque batterie 1 1 équipant par exemple un véhicule électrique tel qu’un vélo ou une voiture. Alternativement, les batteries 1 1 du parc 1 peuvent être destinées à une utilisation statique, par exemple pour concevoir des systèmes d’alimentation sans coupure, également appelées UPS pour « Uninterruptible Power Supplies » en anglais.

Les batteries 11 peuvent chacune être connectées à un point de charge (non représenté). Dans le cas par exemple d’un véhicule électrique, la batterie 1 1 est connectée au point de charge de manière temporaire lorsque le véhicule n’est pas utilisé. Dans le cas d’une utilisation statique, la batterie 1 1 peut être en permanence connectée au point de charge. Le point de charge peut être commun à tout ou partie des batteries 1 1 , ou bien un point de charge peut être prévu pour chaque batterie 1 1. Le ou les points de charge comportent une source d’alimentation en énergie électrique apte à charger les batteries 1 1.

Dans le contexte de mise en oeuvre illustré à la figure 1 , chaque batterie 1 1 du parc 1 est équipée d’un système électronique de gestion de la batterie 12, également appelé BMS pour « Battery Management System » en anglais. Le système de gestion 12 permet de contrôler le fonctionnement de la batterie, notamment en régulant la charge et la décharge de la batterie. Le système de gestion 12 permet aussi d’effectuer des mesures sur la batterie, par exemple du courant de charge ou de décharge et de la température de la batterie. De telles batteries 1 1 équipées des systèmes de gestion 12 sont par exemple des batteries lithium-ion, des batteries sodium-ion ou des batteries sodium-chlorure de nickel. Les systèmes de gestion 12 communiquent avec un dispositif de collecte 2 configuré pour collecter les données fournies par les systèmes de gestion 12. Le dispositif de collecte 2 est apte à échanger des informations avec une base de données 3 par l’intermédiaire d’une liaison de communication 4. Une interface homme- machine 5 est prévue pour consulter les données mémorisées dans la base de données 3 et pour envoyer des consignes à la base de données 3. L’interface homme- machine 5 appartient par exemple à la base de données 3.

Avantageusement, les systèmes de gestion 12 et le dispositif de collecte 2 communiquent entre eux via une liaison sans fil 6, par exemple de type Bluetooth ou en utilisant un réseau de téléphonie mobile. Ainsi, des informations relatives à une batterie 1 1 qui est en cours d’utilisation peuvent être transmises au système de collecte 2, même lorsque cette batterie 1 1 n’est pas connectée à son point de charge.

Des moyens de communication permettant une liaison filaire peuvent également ou alternativement être prévus. Il est possible d’opter pour la liaison filaire par exemple lorsque les batteries 11 ne sont pas amenées à être déplacées ou pour équiper les points de charge des véhicules électriques.

Les batteries 1 1 du parc 1 présentent des conditions d’usages qui peuvent être identiques ou différentes. Les conditions d’usage sont définies par différents éléments tels que les régimes de charge et de décharge auxquels les batteries 1 1 sont sujettes, les phases de cyclage et de repos des batteries 1 1 et la température environnante des batteries.

On entend par « phases de cyclage » les phases pendant lesquelles la batterie subit des cycles de charge et de décharge, c’est-à-dire les phases pendant lesquelles la batterie est utilisée. Dans ce cas la batterie est dite « en mode cyclée »

On entend par « phases de repos » les phases pendant lesquelles la batterie n’est pas utilisée. Dans ce cas la batterie est dite « en mode calendaire ». Les batteries peuvent être disposées au même endroit ou dans des endroits différents. Dans ce dernier cas, les conditions d’usage peuvent tout de même être identiques, par exemple si les batteries 1 1 se trouvent chacune dans un environnement où la température ambiante est régulée à une même valeur cible. La figure 2 représente un diagramme fonctionnel d’un procédé 200 de surveillance et de gestion du parc de batteries 1 illustré à la figure 1 , selon un mode de mise en oeuvre de l’invention. Le procédé 200 comporte une étape 210 de collecte de données relatives à une partie seulement des batteries 1 1 du parc 1. Les données sont par exemple collectées et transmises au dispositif de collecte 2 par l’intermédiaire des systèmes de gestion 12.

Le procédé selon l’invention peut également être appliqué à des batteries dépourvues de système de gestion, telles que des batteries au plomb. Dans ce cas, les données peuvent être collectées directement par le dispositif de collecte 2, par exemple au moyen d’un module de surveillance comprenant des moyens de mesures similaires à ceux des systèmes de gestion 12.

Les données collectées sont de préférence la température de la batterie pendant une charge, la température de la batterie pendant une décharge, le courant de charge, le courant de décharge et la tension aux bornes de la batterie pendant la charge et de la décharge (à un ou plusieurs instants t donnés). Les données collectées sont ensuite mémorisées dans la base de données 3 au cours d’une étape 220 de mémorisation. Les données collectées sont ajoutées aux données déjà présentes dans la base de données 3, ces dernières provenant par exemple d’étapes de collecte antérieures.

Avantageusement, des données de référence sont initialement enregistrées dans la base de données 3, avant la mise en oeuvre du procédé 200. Ces données de référence proviennent par exemple de fiches techniques fournies par le fabricant des batteries 1 1 ou peuvent être obtenues par des tests de caractérisation effectués préalablement sur des bancs d’essai.

Le procédé 200 comporte également une étape 230 de détermination, à partir des données présentes dans la base de données 3, d’un paramètre caractéristique des batteries 1 1 du parc 1 . Ce paramètre caractéristique est par exemple déterminé par des moyens de calcul appartenant à la base de données 3, tel qu’un microprocesseur.

On entend par « paramètre caractéristique » un paramètre relatif à l’état ou au fonctionnement de la batterie. Le paramètre caractéristique peut être un paramètre d’état ou « indicateur », par exemple l’état de charge (SOC, pour « State Of Charge » en anglais) ou de l’état de santé (SOH, pour « State Of Health » en anglais) de la batterie. Le paramètre caractéristique peut également être un paramètre de gestion de la batterie, tel qu’un seuil d’arrêt de charge ou de décharge. Le paramètre de gestion peut aussi concerner la régulation thermique de la batterie ou la gestion des courants en fonction de l’état de charge de la batterie. Autrement, le paramètre caractéristique peut appartenir à un modèle mathématique décrivant le comportement de la batterie, comme un modèle de vieillissement de la batterie ou un algorithme de calcul de l’état de charge de la batterie.

Grâce à l’invention, il est possible de déterminer le paramètre caractéristique désiré de chaque batterie 1 1 du parc 1 en utilisant les données recueillies sur seulement une partie du parc 1 , ce qui permet de minimiser le nombre de mesures à effectuer et donc de gagner du temps. De plus, les données collectées sont obtenues par des mesures réalisées dans des conditions réelles d’utilisation des batteries 1 1 ce qui permet d’améliorer la fiabilité du paramètre caractéristique déterminé. Les mesures tiennent notamment compte de l’évolution de l’état de la batterie, en particulier de son vieillissement, et de l’environnement de la batterie, ce qui n’est pas le cas dans l’art antérieur.

Un autre avantage de l’invention est de pouvoir effectuer une comparaison entre les données de références et les données réelles, un écart pouvant être révélateur d’un problème de conception du système embarquant la batterie, par exemple lié à des résistances parasites ou à un échauffement anormalement élevé.

Avantageusement, le procédé 200 comporte une étape 240 de transmission du paramètre caractéristique à chaque batterie 1 1 du parc 1 . C’est particulièrement le cas lorsque le paramètre caractéristique est un indicateur, un paramètre de gestion de la batterie ou un paramètre d’un modèle mathématique. Ainsi, le paramètre caractéristique de chaque batterie 1 1 du parc 1 est mis à jour pour permettre une surveillance et une gestion optimisées des batteries 1 1 . 11 est par exemple possible de connaître précisément l’état de charge actuel de la batterie 1 1 , et par conséquent l’autonomie du véhicule correspondant.

Les étapes 210 à 240 du procédé sont avantageusement mises en oeuvre plusieurs fois pendant la vie des batteries 1 1 , afin d’actualiser le paramètre caractéristique de chaque batterie 1 1 .

Les données peuvent être collectées de manière opportuniste pendant le fonctionnement normal de la batterie 1 1 , lors d’une charge ou d’une décharge (partielle ou totale). Autrement dit, les données peuvent être acquises lorsque les conditions nécessaires à leur obtention sont remplies. A titre d’exemple, l’état de santé de la batterie 1 1 peut être obtenu lorsque la batterie 1 1 effectue, au cours de son utilisation, un cycle comprenant une pleine charge (SOC = 100%) suivie d’une pleine décharge (SOC = 0%).

Les données peuvent également, ou alternativement, être collectées de manière déterministe au moyen d’un test de caractérisation de la batterie 1 1 . Le test de caractérisation comprend de préférence une pleine charge et une pleine décharge. Ce test peut être déclenché à des intervalles de temps réguliers, par exemple tous les mois dans le cas d’application à des systèmes d’alimentation sans coupure qui sollicitent peu les batteries 1 1 . Le test de caractérisation peut également être déclenché à des instants déterminés, par exemple lorsque le véhicule équipé de la batterie 1 1 est à nouveau connecté à son point de charge après son utilisation, ou inversement lorsque le véhicule est prêt à être utilisé.

Lorsque que les conditions d’usage des batteries 1 1 sont identiques, le test de caractérisation est avantageusement déclenché alternativement sur différentes batteries 1 1 du parc 1 . Ainsi, en organisant une rotation entres les batteries 1 1 sur lesquelles les mesures sont effectuées, l’ensemble des batteries 1 1 du parc 1 n’est pas indisponible au même moment. De plus, le fait de procéder à une rotation entre les batteries 1 1 permet d’homogénéiser l’impact des tests sur l’ensemble du parc 1 , et notamment en ce qui concerne le vieillissement des batteries 1 1 .

Les données collectées peuvent provenir de différents groupes de batteries 1 1 soumis à des conditions d’usage différentes. La base de données 3 est ainsi enrichie avec des informations correspondant à différents cas de figures mais qui sont valables pour toutes les batteries 11. Il est ainsi possible, à partir des informations contenues dans la base de données 3, de prédire le comportement d’un groupe de batteries 11 sous des conditions d’usage auxquelles ce groupe n’a pas encore été sujet mais qui ont été subies par un autre groupe de batteries, et ce sans avoir besoin d’effectuer de nouvelles mesures.

Pour illustrer ce propos, on considère par exemple une flotte de véhicules électriques répartis en plusieurs groupes situés dans des villes différentes. Dans un tel cas, il est attendu que la température ambiante diffère d’une ville à l’autre. Grâce à la mutualisation des données, le comportement des batteries 1 1 peut être connu pour toutes les différentes températures déjà enregistrées dans l’ensemble des villes.

Un premier exemple d’application du procédé selon l’invention va maintenant être décrit. Ce premier exemple s’intéresse au suivi de l’état de santé des batteries 11 du parc 1 lorsqu’elles sont soumises à des conditions d’usage identiques. Dans ce cas, il est avantageusement possible d’utiliser des mesures de l’état de santé effectuées sur une partie des batteries 1 1 pour construire un modèle d’évolution de l’état de santé, encore appelé « modèle de vieillissement », qui soit valable pour l’ensemble des batteries 1 1 du parc 1. Au fur et mesure que de nouvelles données sont collectées, ce modèle peut être enrichi pour devenir plus précis. Dans ce premier exemple d’application, un modèle générique peut initialement être paramétré à partir des données de référence présentes dans la base de données 3. Il n’est donc pas nécessaire de disposer d’un grand nombre de mesures effectuées en laboratoire puisque le modèle est bâti en cour d’usage. Les paramètres du modèle sont modifiés en fonction des nouvelles données collectées. L’état de santé (SOH) est exprimé en pourcentage et correspond au rapport entre la capacité totale de décharge maximale C et la capacité totale initiale Qo de la batterie, cette dernière grandeur pouvant être assimilée à la capacité nominale spécifiée par le fabricant de batterie ou être mesurée. La capacité de décharge maximale C représente la quantité d’énergie électrique que la batterie peut fournir lorsqu’elle est complètement chargée, à un instant donné de la vie de la batterie. La capacité totale initiale Qo est la capacité de décharge initiale de la batterie, c’est-à-dire lorsque la batterie est neuve. Plus la capacité de décharge CW est proche de la capacité totale initiale Qo de la batterie, meilleur est l’état de santé de la batterie. L’état de santé est donc représentatif d’une perte irréversible d’autonomie de la batterie.

Les formules suivantes constituent un exemple de modèle de vieillissement. L’état de santé (SOH) est lié aux pertes de capacité dQioss de la façon suivante :

Les pertes de capacité dQioss sont définies comme la somme des pertes de capacité au repos et celles en cyclage : ou : - le terme représente les pertes de capacité durant les phases de repos

(fonction du temps t) ;

- le terme dQ th représente les pertes de capacité durant les phases de

cyclage (fonction de la quantité Qth d’Ah cumulés au cours des décharges successives). Un exemple d’équation de chacune des grandeurs précédentes est donné par les formules suivantes : dQi oss

d , Jcal

- t = -

1 + A ca l Qloss ou :

- Qioss est la capacité perdue par la batterie, exprimée en ampère-heure (Ah) ;

- J cai est un premier facteur d’accélération du vieillissement de la batterie en mode calendaire ;

- Jcyci est un premier facteur d’accélération du vieillissement de la batterie en mode cyclée ;

- Acai est un second facteur d’accélération du vieillissement de la batterie en mode calendaire ; et

- Acyci est un second facteur d’accélération du vieillissement de la batterie en mode cyclée.

Les paramètres Jcai et Acai dépendent de l’état de charge (SOC) et de la température (T) au repos, tandis que les paramètres Jcyci et A cy ci dépendent de l’état de charge (SOC) et des conditions de courant et de température lors du cyclage, autrement dit du courant de décharge ld, du courant de charge le, de la température de décharge Td et de la température de charge Te.

Cet exemple de modèle de vieillissement est décrit en détail dans le document [B. PILIPILI MATADI, Thèse de doctorat de l’Université de Grenoble Alpes, « Etude des mécanismes de vieillissement des batteries Li-ion en cyclage à basse température et en stockage à haute température : compréhension des origines et modélisation du vieillissement », 2017]

De manière classique, les paramètres Jcai, Acai, Jcyc et A cyc sont identifiés à partir de données d’évolution de l’état de santé (SOH) obtenues grâce à des tests réalisés en laboratoire dans différentes conditions d’usage et à l’échelle de cellules individuelles. Dans le procédé selon l’invention, on détermine ces paramètres à partir de données collectées lors de l’utilisation des batteries du parc, permettant ainsi à la fois un gain de temps (celui des tests) et une meilleure précision (en se plaçant directement dans les conditions d’usage réel des batteries complètes et non plus des cellules individuelles). Au préalable, des valeurs par défaut des coefficients Jcai, Acai, Jcyc et A cyc ont été enregistrées dans la base de données centralisée pour les N batteries du parc. Ces valeurs dites de référence sont par exemple obtenues à partir de données cellules/batteries fournies par le constructeur ou à partir de mesures en laboratoire. A l’étape 210 du procédé (cf. Fig.2), on collecte des données relatives à n batteries du parc (1 < n < N). Dans ce premier exemple, les données collectées sont des données d’usage - le courant de charge le, le courant de décharge ld, la température de charge Te, la température de décharge Td et la tension pendant la charge et la décharge - et des données d’évolution de l’état de santé (SOH). Les données d’usage permettent notamment de calculer l’état de charge (SOC). Les données d’évolution de l’état de santé sont obtenues en mesurant l’état de santé dans différentes conditions d’état de charge et de température, de préférence à intervalles réguliers (par exemple tous les trois mois).

Les données collectées sont ensuite enregistrées dans la base de données centralisée lors de l’étape 220.

A l’étape 230, on calcule les coefficients Jcai, Acai, Jcyc et A cyc du modèle de vieillissement à partir des données collectées, en réalisant par exemple un ajustement (« fit ») de courbes (les paramètres Jcai, Acai, Jcyc et A cyc sont liés au SOH par l’intermédiaire de dQioss et dépendent des données d’usage et du SOC). Ce calcul peut faire appel à des traitements statistiques des données collectées, notamment pour pondérer des données aberrantes et/ou réduire le temps de traitement.

Les valeurs des paramètres Jcai, Acai, Jcyc et A cyc stockées dans la base de données sont remplacées par celles obtenues à l’étape S3, puis transmises à chaque batterie du parc lors de l’étape 240 (par exemple pour être enregistrées dans une mémoire du système électronique de gestion).

Les étapes 210 à 240 sont avantageusement répétées pour affiner l’identification des paramètres du modèle (nouvelles conditions d’usage collectées et/ou nouvelles valeurs d’état de santé collectées). A partir d’un tel modèle de vieillissement, il est possible de faire de la maintenance prédictive en déterminant notamment à quel moment remplacer les batteries 1 1.

Un deuxième exemple d’application du procédé selon l’invention va maintenant être décrit. Ce deuxième exemple s’intéresse à la détermination des paramètres d’un algorithme de calcul de l’état de charge des batteries 1 1 lorsqu’elles sont soumises à des conditions d’usage différentes. Pour cela, il est nécessaire de connaître la capacité disponible en fonction des paramètres de fonctionnement tels que le régime de courant et la température. L’état de santé ayant été mesuré par ailleurs, il est possible de reconstituer à partir des données provenant de différentes batteries utilisées dans différentes conditions une cartographie de l’autonomie en fonction des conditions d’usage.

L’état de charge de la batterie (SOC, exprimé en pourcentage) peut être déterminé à partir des équations suivantes : soc 100

Qd - a Qd> Td)- Id- t

Qc bqo T c ). i c - 1

OU :

I ret et Tret sont respectivement le courant et la température pris comme valeur de référence (par exemple Tret = 25°C et I ret = Qn/2 avec Qn la capacité nominale de la batterie) ;

Qmax(l ref, Tret) est la capacité maximale de la batterie (en Ah) après une charge complète de la batterie au courant I ret et à la température Tret (Qmax varie en fonction du SOH) ;

Qd est la capacité déchargée, exprimée en ampère-heure (Ah), au cours d’une phase de décharge effectuée à un courant ld et à une température Td ;

Q c est la capacité chargée, exprimée en ampère-heure (Ah), au cours d’une phase de charge effectuée à un courant le et à une température Tc ; - a et b sont des coefficients d’équivalence respectivement de décharge et de charge, autrement dit des coefficients permettant de prendre en compte l’incidence des conditions de courant et de température de fonctionnement sur respectivement la capacité disponible en décharge ou admissible en charge ; et

- t est une période de temps donnée.

Cet exemple d’algorithme d’état de charge est décrit en détail dans le document [A. DELAILLE, Thèse de doctorat de l’Université de Paris 6, « Développement de méthodes d’évaluation de l’état de charge et de l’état de santé des batteries utilisées dans les systèmes photovoltaïques », 2006].

De manière classique, les coefficients a et b de l’algorithme d’état de charge sont déterminés à partir des relations suivantes, en effectuant des tests de capacité en laboratoire sur des cellules individuelles sous différentes conditions de courant et de température et à un seul état de santé (SOH = 100 %).

Qmax(l ref, Tret) est l’intégrale du courant de référence I ret pendant une décharge ou une charge complète de la batterie à la température de référence Tret. Qmax(lc, T c ) est l’intégrale du courant de décharge ld pendant une décharge complète de la batterie à la température de charge Td. Qmax(lc, T c ) est l’intégrale du courant de charge le pendant une charge complète de la batterie à la température de charge T c .

En pratique, les coefficients a et b sont des matrices de valeurs qui ne dépendent respectivement que des grandeurs ld, Td et le, T c (I ret, Tret et Qmax(l ref, Tret) ayant été préalablement déterminés). Il suffit donc de collecter plusieurs couples de valeurs ld, Td pour déterminer a et plusieurs couples de valeurs le, Tc pour déterminer b.

Dans le procédé selon l’invention, on détermine les coefficients a et b à partir de ces mêmes relations et de données collectées directement lors de l’utilisation des batteries du parc, permettant ainsi à la fois un gain de temps (celui des tests en laboratoire) et une meilleure précision (en se plaçant dans les conditions d’usage réel des batteries entières, et non plus des cellules individuelles, et en considérant en outre l’état de santé des batteries).

Au préalable, des valeurs par défaut des coefficients a et b ont été enregistrées dans la base de données centralisée pour les N batteries du parc. Ces valeurs dites de référence sont par exemple obtenues à partir de données cellules/batteries fournies par le constructeur ou à partir de mesures en laboratoire (pour SOH = 100 %).

Puis, à l’étape 210 (cf. Fig.2), on collecte des données relatives à n batteries du parc (1 < n < N), ces n batteries étant soumises à des conditions de courant et de température différentes. Les données sont collectées une première fois en début de vie (SOH = 100 %, soit Qmax = Qo) pendant une pleine charge et pendant une pleine décharge. Dans ce deuxième exemple, les données collectées sont les conditions de courant et de température ld, Td lors de la décharge, les conditions de courant et de température le, T c lors de la charge et la tension aux bornes de la batterie lors de la décharge et de la charge.

Les données collectées sont ensuite enregistrées dans la base de données centralisée lors de l’étape 220.

A l’étape 230, on calcule les coefficients a en décharge et b en charge de la jauge d’état de charge des n batteries à partir des données collectées. Ce calcul peut faire appel à des traitements statistiques des données collectées, notamment pour pondérer des données aberrantes et/ou réduire le temps de traitement.

Les valeurs des paramètres a et b stockées dans la base de données sont remplacées par celles obtenues à l’étape S3, puis transmises à chaque batterie du parc lors de l’étape 240 (par exemple pour être enregistrées dans une mémoire du système électronique de gestion). Grâce au procédé selon l’invention, l’état de charge de n’importe quelle batterie du parc peut désormais être déterminé avec précision.

Les étapes 210 à 240 sont avantageusement répétées pour de nouvelles données collectées ultérieurement au même état de santé ou encore pour d’autres valeurs d’état de santé. Avant chaque répétition, la capacité maximale de la batterie Qmax(l ref, Tret) est avantageusement requalifiée en effectuant une pleine charge et une pleine décharge au courant de référence I ret et à la température de référence Tret.

Naturellement, l’invention n’est pas limitée aux modes de mise en oeuvre décrits en référence aux figures et des variantes pourraient être envisagées sans sortir du cadre de l’invention.