Gestion d'énergie dans les systèmes multi-sources (VHE)Gestion d’ energie dans les syst emes multi-sources (VHE) Yacine Gaoua(1)(2)(3), St ephane Caux(1)(2), Pierre Lopez(3) 1.Institut

Introduction Structure VEH et problematique Gestion hors-ligne (P. these) Gestion en-ligne (P. industriel) Conclusions

Gestion d’energie dans les systemesmulti-sources (VHE)

Yacine Gaoua(1)(2)(3), Stephane Caux(1)(2), Pierre Lopez(3)

1.Institut National Polytechnique de Toulouse, INPT2.Laboratoire PLAsma et Conversion d’Energie, LAPLACE

3.Laboratoire d’Analyse et d’Architecture des Systemes, LAAS-CNRS

16 Avril 2013

1/21


1 Introduction

2 Structure VEH et problematique

3 Gestion hors-ligne (P. these)DefinitionModelisationResolution, developpement et resultats

4 Gestion en-ligne (P. industriel)Definition et modelisationApproche de resolution (IA)Resultats

5 Conclusions

2/21


Sommaire

1 Introduction




5 Conclusions

3/21


Systeme multi-sources

Un systeme MS contient au moins deux sources energetiques.

Source de production : pile a combustible, panneauxphotovoltaıques, generateur eolien.

Source reversible : batterie et supercapacite.

4/21


Sommaire

1 Introduction




5 Conclusions

5/21


Chaine energetique VHE et probleme

(a) Prototype these (b) Prototype industriel

Minimiser la consommation de combustible par la source principale.

Conditions a respecter

Fonctionnement du systeme MS,

Design des sources,

Fourniture d’une decision fiable en un temps de calcul reduit.

6/21


Sommaire

1 Introduction




5 Conclusions

7/21


Optimisation hors-ligne

Chercher une solution globale du probleme avec :

Donnees d’entree fixees, profil de mission connu.

0 100 200 300 400 500 600−50

0

50

100

Pow

er (

kW)

Time (s)

(c) Mission INRETS

0 200 400 600 800 1000 1200 1400−60

−40

−20

0

20

40

60

80

Pow

er (

kW)

Time (s)

(d) Mission ESKSEHIR

0 10 20 30 40 50 60 700

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

Power (kW)

Effi

cien

cy (

%)

(e) Rendement PAC

−60 −40 −20 0 20 40 600

1

2

3

4

5

Power (kW)

Ene

rgy

loss

es (

kW)

(f) Pertes energetiques SC8/21


Resume sur les travaux realises

Modelisation non-lineaire ⇒ caracteristiques des sources.

Programmation dynamique

H INRETS2 =10131 kWs, Temps CPU=22 h,

HESKISEHIR2 =31826 kWs, Temps CPU=52 h.

Methode quasi-Newton (fmincon de MATLAB)

H INRETS2 =8750 kWs, Temps CPU=23 min,

HESKISEHIR2 =27542 kWs, Temps CPU=2.38 h.

9/21


Proposition d’une nouvelle modelisation

minT∑t=1

Ifcs∑i=1

X (t, i)Pfcs (i)

ηfcs (i)∆t (1)

Pse (t) +

Ifcs∑i=1

X (t, i)Pfcs (i) = Preq(t) ∀t ∈ T , ∀Preq(t) ≥ 0 (2)

Preq(t) ≤ Pse (t) ≤ 0 ∀t ∈ T , Preq(t) < 0 (3)

Ifcs∑i=1

X (t, i) = 1 ∀t ∈ T , ∀i ∈ Ifcs (4)

Pminse ≤ Pse (t) ≤ Pmax

se ∀t ∈ T (5)

SOCminse ≤ SOCse (t) ≤ SOCmax

se ∀t ∈ T (6)

SOCse (t)−(SOCse (t − 1) + Ps (t)∆t

)= 0 ∀t ∈ T (7)

Elosse (t) ≤ αjPse (t) + βj + M(1− y(j, t)) ∀t ∈ T , ∀j ∈ Jse (8)

Elosse (t) ≥ αjPse (t) + βj ∀t ∈ T , ∀i ∈ Jse (9)

Jse∑j=1

y(j, t) = 1 ∀t ∈ T (10)

Ps (t) = Pse (t) + ELosse (t) ∀t ∈ T (11)

SOCse (T ) = SOCse (0) (12)

10/21


Methode Branch-and-Cut et resultats

Modele MIP ⇒ NP-difficile T (Ifcs + Jse) variables binaires ⇒ BC .

Relaxation du MIP : X ∈ {0, 1} → 0 ≤ X ≤ 1,

Resolution du RMIP (Simplexe) : Borne inferieure,

Integration des coupes : Reduire le domaine de recherche,

Recherche arborescente (Branch-and-Bound).

Outil d’aide a la decision developpe en C + + :

H INRETS2 =8750 kWs, Temps CPU=2.6 s,

HESKISEHIR2 =27542 kWs, Temps CPU=1.5 min.

Y. Gaoua, S. Caux and P. Lopez. A Combinatorial Optimization Approach for the Electrical Energy Management in

a Multi-source System. 2nd International Conference on Operations Research and Enterprise (ICORES)-Barcelona,

Spain, 16-18 February 2013.

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Methode Branch-and-Cut et resultats

Modele MIP ⇒ NP-difficile T (Ifcs + Jse) variables binaires ⇒ BC .

Relaxation du MIP : X ∈ {0, 1} → 0 ≤ X ≤ 1,

Resolution du RMIP (Simplexe) : Borne inferieure,

Integration des coupes : Reduire le domaine de recherche,

Recherche arborescente (Branch-and-Bound).

Outil d’aide a la decision developpe en C + + :

H INRETS2 =8750 kWs, Temps CPU=2.6 s,

HESKISEHIR2 =27542 kWs, Temps CPU=1.5 min.

Y. Gaoua, S. Caux and P. Lopez. A Combinatorial Optimization Approach for the Electrical Energy Management in

a Multi-source System. 2nd International Conference on Operations Research and Enterprise (ICORES)-Barcelona,

Spain, 16-18 February 2013.11/21


Sommaire

1 Introduction




5 Conclusions

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Gestion en-ligne

Trouver une decision fiable en temps reel avec :

Profil de mission inconnu, donnees d’entree peuvent changer.

Modelisation chaine energetique VHE

Ia + Ibat = Ich (13)

Ich ≤ Ia + Ibat ≤ 0 (14)

Iminsc ≤ Isc ≤ Imax

sc (15)

Imina ≤ Ia ≤ Imax

a (16)

SOCminbat ≤ SOCbat ≤ SOCmax

bat (17)

Uminsc ≤ Usc ≤ Umax

sc (18)

PRbat = Pbat + Elossbat (Pbat ) (19)

Psc = Pa + Elosscvs (Pa) + Rsc (Isc )2 (20)

Ebat = f 1(I reelbat ) (21)

SOCbat = f 2(SOC initbat , Ebat ) (22)

Usc = f 3(Usc (0), Isc ) (23)

Ubat = f 4(SOC initbat ) (24)

13/21


Introduction

0 20 40 60 80 100 1200

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

velocity(km/h)

Deg

ree

of m

embe

rshi

p

(g) Logique de boole

0 20 40 60 80 100 1200

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Deg

ree

of m

embe

rshi

p

velocity(km/h)

(h) Logique floue

Interet

Meilleure interpretation des situations reelles que la logique deboole,

Resolution des problemes complexes → facile,

L’expertise et la connaissance du systeme sont necessaires.

14/21


Modelisation du systeme flou (Fuzzification)

−150 −100 −50 0 50 100 150 2000

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Ich(A)

Deg

ree

of m

embe

rshi

p

HN LN L M H

(i) Courant demande

30 32 34 36 38 40 420

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Usc(V)

Deg

ree

of m

embe

rshi

p

FL L M H

(j) Tension Supercapacite

−150 −100 −50 0 50 100 150 2000

0.2

0.4

0.6

0.8

1

Ibat(A)

Deg

ree

of m

embe

rshi

p

HN LN Z L M H

(k) Courant batterie

15/21


Modelisation du systeme flou (Moteur d’inference)

Les regles floues

Si ”Ich est HN” et ”Usc est FL” alors ”Ibat est Z” ou ...

(Ich,Usc) FL L M HHN Z Z LN HN

LN Z Z Z LN

L L L L Z

M M M L Z

H H M L Z

Table: Moteur de regles.

16/21


Modelisation du systeme flou (Traitement regles)

Exemple

Si ”Ich est H” et ”Usc est FL” alors ”Ibat est H” ou

Si ”Ich est M” et ”Usc est L” alors ”Ibat est M”

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Modelisation du systeme flou (Defuzzification)

Calcul et interpretation des resultats (centre de gravite),

−1000

100200

3035

4045

−100

−50

0

50

100

150

Ich(A)Usc(V)

Ibat

(A)

Figure: Surface des decisions possibles.

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Amelioration, developpement et resultats

Ameliorations et developpement

Reglage des parametres d’appartenance par un AG,

Developpement d’un outil AD en C++ (en-ligne),

Mesurer la performance de l’outil developpe → tests hors-ligneavec des algorithmes d’optimisation IPOPT/BONMIN .

Decharge batterie sur un profil de mission de 3.7h

52.3566% : Mode en-ligne avec batterie seule,

43.1699% : Mode en-ligne avec PCube (FL),

36.1712% : Mode en-ligne avec PCube (AG+FL),

30.49% : Mode hors-ligne avec PCube (IPOPT/BONMIN).

Y. Gaoua, S. Caux, P. Lopez and J D. Salvany. On-Line HEV Energy Management Using Fuzzy Logic. 12

International Conference on Environment and Electrical Engineering (EEEIC)-Wroclaw, Poland, 5-8 May 2013.

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Sommaire

1 Introduction




5 Conclusions

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Conclusions et perspectives

Conclusions

(these) Passage vers une modelisation lineaire du probleme,(these) Solution optimale trouvee avec CPU tres reduit,(these) Executable cree → integration dans un DSP,(industriel) Modelisation du fonctionnement du VHE,(industriel) Proposition d’une methode hors-ligne et en-ligne,(industriel) Gains constates sur plusieurs simulations.

Perspectives

(these) Maquette en cours de realisation (validation pratique),(these) Proposition d’une nouvelle approche (stochastique),(industriel) Validation des tests sur un prototype reel d’un VHE.

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Documents

Gestion d'énergie dans les systèmes multi-sources (VHE)Gestion d’ energie dans les syst emes multi-sources (VHE) Yacine Gaoua(1)(2)(3), St ephane Caux(1)(2), Pierre Lopez(3) 1.Institut