Antoine BAUMLER, pormo 2021, soutient sa thèse qui porte sur la Gestion de l’Energie Basée sur le Diagnostic/Pronostic de Défaut d’un Véhicule Électrique Hybride à Pile à Combustible/Batterie, le 17/12/2024 à 14h00 à l'ESTACA Saint-Quentin (Amphi S403), avec une diffusion accessible à tous via ce lien Teams.
Le concept des systèmes d'énergie hybrides a amélioré considérablement les performances dynamiques, l'efficacité énergétique et la durée de vie des systèmes énergétiques, ce qui est très prometteur pour les chaines de conversion électrifiées. Ces dernières années, l'hybridation pile à combustible à membrane d'échange de protons (PEMFC) avec des batteries lithium (Libs) a été particulièrement mise en évidence par de nombreux projets de recherche. La stratégie de gestion d'énergie (EMS) joue un rôle essentiel au niveau de la supervision de ce type de système. Elle pilote les flux d'énergie entre les différentes sources pour satisfaire la charge tout en améliorant l'efficacité opérationnelle. Une EMS intelligente et performante doit être supportée par des résultats fiables relatifs au diagnostic / pronostic de chaque source, à savoir le diagnostic / pronostic de la PEMFC et les Libs qui est indispensable pour la synthèse d'une stratégie EMS consciente de leur santé. Cependant, les travaux de recherche actuels s'appuient souvent sur une décorrélation entre l'EMS et le diagnostic / pronostic associé. Ainsi, l'objectif principal de ces travaux est le développement d'un module de diagnostic/pronostic de chaque source et son intégration dans la synthèse de la stratégie HC-EMS (Health-Conscious Energy Management Strategy). Les approches sont fondées sur des techniques d'intelligence artificielle au moyen d'un processus d'auto-apprentissage des données opérationnelles.
Thèse :
- Établissement : Université Paris-Saclay
- Graduate School : Sciences de l’ingénierie et des systèmes
- École doctorale : Electrical, Optical, Bio physics and Engineering (EOBE) n°775
- Unité de recherche : ESTACA’Lab
- Spécialité : Génie électrique
- Co-dirigée par : Toufik AZIB, Professeur – ESTACA Paris Saclay, Laboratoire ESTACA’Lab et Moussa BOUKHNIFER, Professeur – Université de Lorraine, Laboratoire LCOMS
- Co-Encadrée par : Jianwen MENG et Abdelmoudjib BENTERKI Enseignants chercheurs – ESTACA Paris Saclay, Laboratoire ESTACA’Lab
Composition du jury :
- Ionela PRODAN, Rapporteur, MCF-HDR - Grenoble INP, Laboratoire LCIS
- Elhoussin ELBOUCHIKHI, Rapporteur, Professeur – ISEN Yncréa Ouest, Laboratoire LABISEN
- Alexandre DE BERDARDINIS, Examinateur, Professeur – Université de Lorraine, Laboratoire LMOPS
- Demba DIALLO, Examinateur, Professeur – Université Paris Saclay, Laboratoire GeePs
- Ahmed CHAIBET, Examinateur, MCF-HDR – Université de Bourgogne, Laboratoire Drive
|
|
