Brevet FR3010532A1 — publié le 20150313

PROCEDE, DISPOSITIF ET SYSTEME D'ESTIMATION DE L'ETAT DE CHARGE D'UNE BATTERIE L'invention porte sur un procédé, sur un dispositif et sur un système d'estimation de l'état de charge d'une batterie, et notamment (mais pas exclusivement) d'une batterie d'un véhicule électrique ou hybride. L'invention porte également sur un dispositif d'estimation de modèles de régression coopérant avec un tel dispositif d'estimation de l'état de charge d'une batterie dans le cadre d'un tel système. La quantité de la charge stockée dans une batterie est 10 généralement caractérisée par son état de charge, indiqué le plus souvent par le sigle SoC (de l'anglais «state of charge »), qui est défini comme le rapport de la capacité disponible sur la capacité maximale possible de la batterie. La connaissance du SoC dans une batterie à un moment donné est primordiale pour tous les systèmes qui sont alimentés par une 15 batterie, car leur autonomie restante en dépend. Malheureusement, il est impossible de mesurer le SoC directement. Il est possible d'utiliser certaines grandeurs physiques mesurables pour lesquelles un lien avec le SoC est établi. Mais la mesure de telles grandeurs est régie par des nombreuses contraintes liées à l'environnement de la batterie et aux conditions de son 20 utilisation. Par exemple, il est possible d'utiliser la tension à vide ; cependant, les conditions de mesure de cette tension restent limitées aux périodes pendant laquelle la batterie n'est pas utilisée. Il est également possible d'utiliser l'impédance de la batterie ; cependant, cette grandeur est fortement influencée par les conditions expérimentales comme la température et le 25 courant. De ce fait, l'état de charge d'une batterie ne peut qu'être estimé en cours d'utilisation à l'aide d'un modèle approprié. Cette estimation est sensiblement compliquée par le fait que l'état de charge d'une batterie dépend d'une multitude de paramètres : les conditions de son exploitation, c'est-à-dire son régime de charge ou décharge, 30 la température externe, des caractéristiques intrinsèques de la batterie, etc. Le calcul du SoC dépend en effet de la capacité maximale Cm' de la batterie, qui peut être considérablement réduite si la température externe est basse. Par exemple, la capacité maximale à un instant donné peut correspondre à 80% de la capacité maximale mesurée dans les conditions plus favorables. De plus, elle diminue au fur et à mesure que la batterie vieillit et permet d'établir un critère de vieillissement appelé état de vie (SoH). En raison de l'importance technique et économique du problème, de très nombreuses méthodes d'estimation de l'état de charge d'une batterie ont été proposées. Plusieurs de ces méthodes sont décrites dans l'article de S. Piller, M. Perrin et A. Jossen « Methods for state-of-charge determination and their applications », Journal of Power Sources 96 (2001) 113 - 120. Les méthodes dites de « calcul direct » reposent sur des abaques qui mettent en correspondance de façon biunivoque l'état de charge d'une batterie avec une autre grandeur physique caractéristique de la batterie, le plus souvent une tension U mesurée aux bornes de la batterie, et notamment la tension à vide Uo. Voir par exemple le document US 4,677,363. Malheureusement, une relation « SoC = f(U) » - où U est la tension mesurée aux bornes de la batterie en conditions de fonctionnement - n'est pas strictement biunivoque pour toutes les types de batteries, notamment, celles à Li-ions. D'autres grandeurs physiques telles que la tension à vide U0, les propriétés physiques de l'électrolyte et l'impédance électrochimique Z ont été proposées pour estimer le SoC . La relation SoC = f(U0), en particulier, est fiable mais peu commode car la tension à vide ne peut être mesurée que lorsqu'une batterie se trouve dans un état de repos depuis un certain temps et dans des conditions spécifiques de température. Les propriétés physiques de l'électrolyte ne peuvent être mesurées que lorsque ce dernier est liquide et, par conséquent, ne peuvent pas être exploitées pour tout type de composition électrochimique des batteries. La relation SoC = f(Z) n'est pas strictement biunivoque pour tout type de batterie et varie beaucoup en fonction de la température de la batterie et de son régime de charge/décharge. En outre, construire des abaques pour toutes les températures, tous les états de vieillissement et tous les régimes de décharge/charge d'une batterie est une tâche très laborieuse nécessitant du matériel spécifique et coûteux. De plus ces méthodes ne permettent pas d'intégrer directement la dispersion dans les comportements des batteries de même composition électrochimique. L'imprécision des mesures et la faible représentation de la diversité des comportements d'une batterie que proposent des abaques ne permettent pas d'appliquer la technique du calcul direct en temps réel telle quelle, mais nécessitent des procédures d'étalonnage pouvant amener un surcoût important. L'estimation du SoC basée sur des modèles physiques est la plus répandue. Il s'agit des modèles qui reposent sur des variables telles qu'un courant, une tension, une température interne, une tension à vide, une température externe, une impédance, etc. La façon la plus simple et la plus connue d'estimation du SoC est la « coulométrie », qui consiste à calculer la quantité de charge CF/E fournie par / extraite d'une batterie relative à la capacité maximale Cmax de la batterie. La quantité de charge CF/E est estimée en intégrant le courant 1(t) en cours d'utilisation de la batterie. L'estimateur coulométrique du SoC est exprimé comme suit : SOC(t) = SOC() + CF/E Cmax = SOC() + ftt 17 - l(r)CIT (1) cma Cmax '0 où SoCo est un état de charge initiale, supposé connu (par exemple, un état de charge complète ou de décharge complète), [to, t] est une période d'utilisation de la batterie et TI le rendement Faradique (rapport entre la charge qui peut être stockée dans la batterie et la charge qui peut en être extraite). Voir par exemple l'article de Kong Soon Ng et al. « Enhanced coulomb counting method for estimating state-of-charge and state-of-health of lithium-ion batteries », Applied Energy 86 2009) 1506 - 1511. Cette méthode présente un certain nombre d'inconvénients : - le capteur de courant peut être imprécis et, comme le courant mesurée est intégré, les erreurs de mesure se cumulent ; - la connaissance de la capacité maximale est difficile dans le cadre de l'application et peut donc être très approximative ; - le phénomène d'autodécharge n'est pas pris en compte ; - le rendement Faradique est également peu connu en temps réel. Le modèle coulométrique d'estimation du SoC peut être améliorée en la combinant avec des modèles d'autres grandeurs physiques mesurables au moyen de techniques de fusion de données telles que filtrage de Kalman. Cette technique nécessite la construction d'un modèle de la batterie sous forme d'un circuit équivalent qui dépend de la composition électrochimique de la batterie, et n'est donc pas générique. D'autres méthodes encore permettent d'estimer le SoC à partir de modèles de la cinétique des réactions chimiques et du phénomène de diffusion, qui sont propres à chaque type de composition électrochimique de la batterie. Le principal inconvénient de ces méthodes est leur manque de généralité. Enfin, de nombreuses autres méthodes d'estimation du SoC 15 utilisent des techniques d'apprentissage statistiques pour déterminer de manière automatique des coefficients d'un modèle physique, semi-physique voire purement mathématique (approche du type « boite noire »). L'article de T. Hansen et Chia-Jiu Wang « Support vector based state of charge estimator », Journal of Power Sources 141 (2005), 20 pages 351 - 358 et le brevet US 7,197,487 décrivent une méthode d'estimation du SoC à partir d'un modèle de régression à noyaux avec un noyau polynomial dont les coefficients sont estimés par la méthode de Régression à vecteurs support (SVR, de l'anglais « Support Vector Regression »). La demande de brevet US 2010/0324848 décrit l'utilisation 25 d'un réseau de neurones - et de plusieurs techniques mathématiques d'estimation des coefficients de ce réseau - pour estimer le SoC d'une batterie à partir de mesures instantanées de tension, courant et température, et à partir des dérivées première et seconde de la tension. Ces méthodes, basées sur l'apprentissage statistique, sont 30 potentiellement très générales, car elles utilisent des modèles qui ne sont basés sur aucune hypothèse relative à la composition, la structure ou le fonctionnement de la batterie. De plus ces modèles sont souples car peuvent utiliser un nombre variable de variables d'entrée et ne dépendent pas de la nature de ces dernières. Cependant, les présents inventeurs se sont rendus compte que cette grande généralité est difficilement atteinte en pratique. En effet, la généralité d'un modèle dépend de manière critique de la qualité de sa base d'apprentissage, c'est-à-dire de la base de données utilisée pour l'apprentissage des coefficients du modèle d'estimation du SoC. Cette base doit être suffisamment exhaustive sans être redondante, et sans que sa taille ne devienne trop importante. L'invention vise à procurer un procédé et un système d'estimation de l'état de charge d'une batterie ne présentant pas les inconvénients précités de l'art antérieur. Avantageusement, un tel procédé et un tel système présentent un niveau de généralité élevé (c'est-à-dire qu'ils peuvent être appliqués à des batteries de types différents et/ou dans des conditions de fonctionnement différentes) et conviennent à des applications en temps réel au moyen de capteurs embarqués. Un objet de l'invention est donc un procédé d'estimation de l'état de charge d'une batterie comprenant les étapes suivantes : a) acquérir au moins une série temporelle de mesures de tension aux bornes de ladite batterie, ainsi qu'au moins une autre série 20 temporelle de mesures d'un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement ; b) en fonction desdites mesures, déterminer un régime de fonctionnement de ladite batterie ; c) en fonction dudit régime de fonctionnement, choisir un 25 modèle de régression parmi un ensemble prédéfini de tels modèles ; et d) estimer l'état de charge de ladite batterie en appliquant ledit modèle de régression à ladite série temporelle de mesures de tension et à ladite ou à au moins une dite autre série temporelle de mesures. Selon des modes de réalisation particuliers d'un tel procédé : 30 - Ledit ou les autres dits paramètres physiques peuvent être choisis parmi : un courant fourni ou absorbé par la batterie, une température interne de la batterie, une température ambiante. - Ladite étape a) peut comprendre au moins l'acquisition d'une série temporelle de mesures de tension aux bornes de ladite batterie et d'une série temporelle de mesures de courant fourni ou absorbé par la batterie ; et ladite étape b) peut comprendre la détermination d'une estimation préliminaire de l'état de charge de ladite batterie à partir d'au moins une valeur de tension et une valeur de courant issues desdites séries temporelles de mesures. - Ladite étape b) peut comprendre la détermination de ladite estimation préliminaire de l'état de charge de ladite batterie à partir d'une valeur moyenne de tension à ses bornes et d'une valeur moyenne de courant absorbé ou fourni par la batterie au moyen d'un tableau ou fonction de correspondance. - Ladite étape c) peut comprendre le choix d'un modèle, également en fonction dudit ou d'un dit autre paramètre physique ou d'une 15 information d'état de santé de ladite batterie. - Le procédé peut comprendre une opération de filtrage passe-bas ou lissage de ladite ou d'au moins une dite série temporelle de mesures préalablement à ladite étape d). - Ledit ensemble prédéfini de modèles peut comprendre 20 une pluralité de modèles dont au moins un choisi parmi un modèle de régression à noyaux, un modèle de régression à vecteurs de support et une machine à vecteurs pertinents. - Le procédé peut comprendre également les étapes suivantes : e) déterminer si lesdites séries temporelles de mesures 25 correspondent à des conditions d'utilisation qui n'ont pas été prises en compte lors de la construction des modèles de régression dudit ensemble ; et f) dans l'affirmative, stocker ladite ou lesdites séries temporelles de mesures dans une base de données. - Ladite étape f) peut comprendre également la 30 détermination d'une information relative à un état de santé de ladite batterie et l'association de ladite information à ladite ou à chaque dite série temporelle de mesures, le procédé comprenant également une opération d'exclusion de ladite base de données d'au moins une série temporelle de mesures sur la base d'une comparaison entre l'information d'état de santé qui lui est associée et une information d'état de santé de la batterie déterminée ultérieurement. - Le procédé peut comprendre également l'étape suivante : g) construire les modèles de régression dudit ensemble par apprentissage à partir au moins d'une pluralité de séries temporelles de mesures de tension aux bornes de ladite batterie et d'au moins une autre série temporelle de mesures d'un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement, et de valeurs de référence correspondants de l'état de charge de ladite batterie. - Le procédé peut comporter également l'étape suivante : h) reconstruire par apprentissage lesdits ou au moins un dit modèle de régression, ou construire par apprentissage un nouveau modèle de régression dudit ensemble, en tenant compte de la ou des séries temporelles stockées dans ladite base de données lors de ladite étape f). - Ladite étape g) et/ou ladite étape h) peuvent comprendre des opérations préalables de filtrage passe-bas ou lissage et de sous-échantillonnage desdites séries temporelles de mesures. - Ladite étape g) et/ou ladite étape h) peuvent comprendre le calcul en temps différé d'estimateurs coulométriques de la charge de ladite batterie à partir de séries temporelles de mesures de courant acquises lors de ladite étape a), et l'utilisation desdits estimateurs coulométriques en tant que valeurs de référence de l'état de charge de ladite batterie pour la construction ou reconstruction par apprentissage desdits modèles de régression. - Ladite batterie peut être intégrée à un dispositif consommateur d'énergie, et lesdites étapes a) à d) ou a) à f) peuvent être mises en oeuvre en temps réel par un dispositif d'estimation d'état de charge également intégré audit dispositif consommateur d'énergie. - Ladite étape g) ou lesdites étapes g) et h) peuvent être 30 mises en oeuvre en temps différé par un dispositif d'apprentissage de régression non intégré audit dispositif consommateur d'énergie. Un autre objet de l'invention est un dispositif d'estimation d'état de charge d'une batterie comportant : au moins un capteur de tension, pour mesurer une tension aux bornes de ladite batterie ; au moins un autre capteur, pour mesurer un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement ; une mémoire pour stocker un ensemble de modèles de régression de l'état de charge de ladite batterie ; et un processeur programmé ou configuré pour mettre en oeuvre les étapes a) à d) ou a) à f) d'un procédé tel que mentionné ci-dessus en coopérant avec lesdits capteurs et ladite mémoire. Encore un autre objet de l'invention est un dispositif d'apprentissage de modèles de régression comprenant : une base de données stockant une pluralité de séries temporelles de mesures de tension aux bornes d'une batterie, ainsi que d'au moins un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement ; et un processeur programmé ou configuré pour mettre en oeuvre l'étape g) ou les étapes g) et h) d'un procédé tel que mentionné ci-dessus. Encore un autre objet de l'invention est un système d'estimation de l'état de charge d'une batterie comprenant un tel dispositif d'estimation d'état de charge, un tel dispositif d'apprentissage de modèles de régression et un système de transmission de données reliant lesdits dispositifs. D'autres caractéristiques, détails et avantages de l'invention ressortiront à la lecture de la description faite en référence aux dessins annexés donnés à titre d'exemple et qui représentent, respectivement : - La figure 1, un schéma fonctionnel d'un système d'estimation de l'état de charge d'une batterie selon un mode de réalisation de l'invention ; - La figure 2, un ordinogramme d'un procédé d'estimation de l'état de charge d'une batterie selon un mode de réalisation de l'invention ; 3 0 - Les figures 3A et 3B, des graphiques illustrant les erreurs d'approximation induits par le filtrage des données utilisées pour l'estimation de l'état de charge d'une batterie selon un mode de réalisation de l'invention ; - La figure 4, un graphique illustrant plus en détail une étape de détermination d'un régime de fonctionnement de la batterie, déterminant le choix d'un modèle de régression dans le cadre du procédé de la figure 2 ; - La figure 5, un ordinogramme illustrant plus en détail une opération de sélection des mesures à sauvegarder dans le cadre du procédé de la figure 2 ; - La figure 6, des graphiques illustrant des séries temporelles de mesures de courant, tension et température interne d'une 10 batterie, ainsi que des estimations d'état de charge de ladite batterie obtenues à partir de ces mesures et au moyen du procédé de la figure 2 ; et - Les figures 7A et 7B, des ordinogrammes illustrant plus en détail une opération de construction d'un modèle de régression par apprentissage statistique avec validation croisée dans le cadre du procédé de 15 la figure 2. La figure 1 représente une batterie électrique BATT embarquée dans un véhicule terrestre électrique ou hybride VEL et connectée à un dispositif d'estimation d'état de charge DESoC selon un mode de réalisation de l'invention. Ce dispositif, également embarqué, comprend un 20 processeur PRE et une pluralité de capteurs, et notamment : un capteur de tension CV pour mesurer la tension aux bornes de la batterie ; un capteur de courant Cl pour mesurer un courant fourni (ou absorbé) par la batterie, un premier capteur de température CT1 pour mesurer une température interne de la batterie et un deuxième capteur de température CT2 pour mesurer une 25 température ambiante à l'extérieur de la température. D'autres capteurs peuvent également être présents, notamment d'autres capteurs de température pour mesurer des températures à différents endroits de la batterie ou de son environnement. Le dispositif DESoC comprend également une mémoire ME dans laquelle sont stockés les coefficients qui définissent 30 plusieurs modèles de régression de l'état de charge de la batterie, ainsi que des informations permettant de définir un régime de fonctionnement pour lequel chaque modèle est approprié. Les signaux générés par les capteurs sont adressés au processeur PRE qui les traite d'une façon qui sera décrite en détail plus loin et les utilise pour estimer l'état de charge de la batterie, à l'aide des informations stockées dans la mémoire ME. Le processeur embarqué PRE du dispositif DESoC 5 communique, à travers un système de communication réalisant une liaison de données LD, avec un dispositif d'apprentissage de modèles DAM, qui n'est pas embarqué dans le véhicule. La liaison de données peut être filaire - ce qui implique une proximité entre le véhicule et le dispositif DAM ou sans fils, par exemple exploitant un réseau de télécommunications. La communication 10 n'a pas à être continue ; elle peut au contraire être intermittente, des courtes phases d'échange de données étant espacées par des plus longues périodes pendant lesquelles le dispositif DESoC fonctionne de manière autonome. Le dispositif DAM comprend à son tour un processeur PRD et une base de données BD. 15 Comme cela sera expliqué en détail plus loin, la base de données BD est approvisionnée en données à stocker par le dispositif DESoC (qui, en cas de communication intermittente, les avait stockées provisoirement dans une mémoire auxiliaire non représentée sur la figure) ; le processeur distant PRD y accède en lecture pour générer des modèles d'état de charge à 20 partir des données qui y sont stockées, puis lesdits modèles sont communiqués au dispositif d'estimation DESoC qui les stocke dans sa mémoire ME. Dans le mode de réalisation de la figure 1, la base de données BD est colocalisée avec le dispositif d'apprentissage DAM, et le 25 dispositif d'estimation DESoC y accède par l'intermédiaire de la liaison de données LD, mais cela n'est pas essentiel. La figure 2 illustre, d'une manière générale, un procédé d'estimation de l'état de charge d'une batterie selon un mode de réalisation de l'invention, pouvant être mis en oeuvre au moyen du système de la figure 1 30 (dispositif d'estimation DESoC, dispositif d'apprentissage DAM, liaison de données LD et base de données BD). Les différentes étapes de ce procédé seront décrites en détail plus loin, à l'aide des figures 3A à 7B. Comme le montre la figure 2, la première étape (a) du procédé comprend l'acquisition, par les capteurs embarqués Cl, CV, CT1 et CT2, de différentes séries temporelles de mesures relatives au fonctionnement de la batterie : mesures de tension U,, de courant 1,, de 5 température interne Tint, de température externe Tint, (l'indice ti représente l'instant d'acquisition de la mesure). Toutes ces mesures peuvent ne pas être nécessaires et d'autres mesures peuvent être ajoutées à la liste fournie à titre d'exemple. En général, au moins les mesures de tension U, seront nécessaires. Par contre, il peut être avantageux de ne pas utiliser le courant I, 10 pour l'estimation de l'état de charge car les capteurs embarqués de courant sont sujets à des erreurs de mesure importantes. La fréquence d'acquisition des mesures peut être élevée, de l'ordre de 10 mesures par seconde ou supérieure, ou plus faible, de l'ordre d'une mesure par seconde ou moins, en fonction de l'application spécifique considérée. 15 Les h dernières acquisition de chaque dite mesure sont stockées pour être utilisées pour l'estimation de l'état de charge au temps t-h. La valeur du paramètre h peut être typiquement comprise entre 1 et 50, pour des cadences d'acquisitions comprises entre 0,1 Hz et 10 Hz ; elle peut être choisie par essais. 20 Les séries temporelles de mesures sont ensuite de-bruitées par un filtre passe-bas ou une technique de lissage. Plusieurs techniques de filtrage ou lissage peuvent être adoptées. A titre d'exemple on peut citer l'utilisation d'un filtre médian ou d'un filtre numérique de Butterworth. Le filtre médian consiste à remplacer chaque élément x' d'une série temporelle par la 25 valeur médiane des éléments contenus dans une fenêtre glissante de longueur (H+1), H étant un paramètre qui peut notamment être égal à la fenêtre d'acquisition « h » : x,c+i-v2 (H est considéré paire). Comme illustré sur la figure 3A, plus H est grand, moindre est la précision d'approximation du signal initial. Le filtre de Butterworth est connu en soi ; il 30 s'agit ici d'un filtre numérique, exprimé par une équation aux différences. La figure 3B montre qu'il existe un ordre optimal pour ce filtre (ici, 14) minimisant l'erreur d'approximation. L'étape (b) du procédé consiste à déterminer un régime de fonctionnement de la batterie, notamment caractérisé par une plage d'états de charge. Par exemple, on peut identifier trois régimes de fonctionnement : batterie presque déchargée - SoC compris entre 0% et 20%; batterie partiellement chargée - SoC compris entre 20% et 80%; batterie chargée SoC compris entre 80% et 100%. La détermination du régime de fonctionnement se base donc sur une estimation approximative - voire grossière - de l'état de charge. Cette estimation peut être obtenue par « calcul direct », par exemple à partir de la tension et du courant moyens au cours de l'intervalle d'acquisition. Dans un autre mode de réalisation, moins performant, l'estimation peut se baser uniquement sur des mesures de tension. Peu importe que cette méthode soit peu précise, car le but est seulement d'identifier le régime de fonctionnement. La figure 4 illustre une décomposition du plan V-1 en trois régions correspondant aux régimes de fonctionnement [0 - 20%], [20% - 80%] et [80% - 100%]. D'autres paramètres peuvent également être pris en compte - en complément, voire en remplacement de la plage de SoC estimée à partir de la tension mesurée - pour la détermination du régime de fonctionnement : le fait que la batterie soit en cours de chargement ou de déchargement, la vitesse de chargement/déchargement, la température... Lors de l'étape (c), un modèle de régression - parmi ceux qui sont stockés dans la mémoire ME du dispositif d'estimation DESoC - est choisi en fonction du régime de fonctionnement actuel de la batterie. En effet, les présents inventeurs se sont rendus compte qu'il est difficile en pratique de créer, par apprentissage statistique, un seul modèle de régression permettant une estimation fiable de l'état de charge d'une batterie. Pour qu'une méthode d'apprentissage produise une estimation de bonne qualité la base d'apprentissage doit être exhaustive, c'est-à-dire refléter toute la diversité des comportements d'une batterie, et par conséquent sa taille doit être très importante. Or, les méthodes connues d'apprentissage statistique ont des limites et ne fonctionnent plus lorsque la base d'apprentissage devient trop grande. Conformément à l'invention, il est donc proposé de créer une pluralité de modèles destinés à être utilisés seulement à l'intérieur de plages de fonctionnement respectives. Chaque modèle est créé par apprentissage à partir d'un sous-ensemble seulement de la base de données d'apprentissage effectivement disponible. En même temps, comme chaque modèle n'est destiné à servir que dans une plage relativement restreinte de conditions de fonctionnement, cette réduction de la taille de la base d'apprentissage utilisée n'en compromet pas l'exhaustivité. Cette démarche permet, d'une part, d'augmenter la quantité d'information utile contenue dans la base d'apprentissage et, d'autre part, d'obtenir un modèle d'estimation beaucoup plus précis que dans le cas des techniques connues de l'art antérieur. Comme cela sera expliqué plus loin, l'apprentissage des modèles se fait à partir de séries temporelles ou ensembles de mesures 15 stockées dans la base de données BD. Ensuite, lors de l'étape (d) du procédé, le modèle choisi est utilisé pour estimer l'état de charge SoC à partir des séries temporelles de mesure filtrées. D'une manière générale, chacun des modèles stockés dans la 20 mémoire ME peut s'écrire sous la forme : SoCt=fa(xt,w) (2) où SoCt est la valeur instantanée, au temps « t », de l'état de charge que l'on cherche à estimer, f2 est une fonction, généralement non linéaire, dépendant du vecteur de paramètres 2, xt est un vecteur de 25 « variables explicatives », c'est-à-dire de mesures (de tension, courant, température interne et/ou externe...) à l'instant « t » - après filtrage - w un vecteur de coefficients de régression, déterminé par apprentissage statistiques. Les modèles associés aux différents régimes de fonctionnement de la batterie se distinguent par leurs vecteurs de coefficients de régression, 30 leurs paramètres 2, voire par la forme de leurs fonctions f2. Des grandeurs « dérivées » telles que la vitesse de changement du courant l'iltt, la vitesse de changement de la tension cjiltt et/ou l'impédance électrique Zt = Ut/4 peuvent éventuellement faire partie des variables explicatives du modèle d'estimation de SoC. Un aspect important de l'invention est le fait que l'ensemble de modèles de régression peut être enrichi et actualisé progressivement, en réapprenant les modèles existants à l'aide des mesures nouvellement acquises, en ajoutant de nouveaux modèles et/ou en supprimant des modèles qui sont jugés dépassés. Dans une étape (e), le processeur embarqué PRE détermine si la ou les séries temporelles de mesures qui viennent d'être acquises correspondent à des conditions d'utilisation nouvelles, qui n'ont pas été enregistrées dans la base de données BD et qui n'ont donc pas été prises en compte lors de la construction des modèles de régression stockés dans la mémoire ME. La notion de « conditions d'utilisation » doit être distinguée de celle de « régime de fonctionnement » qui gouverne le choix du modèle. Par exemple, deux séries temporelles caractérisées par des états de charge similaires mais à des températures internes différentes correspondent à un même régime de fonctionnement (et donc à un même modèle de régression) mais à des conditions d'utilisations différentes. Par contre, un régime de fonctionnement différent implique nécessairement des conditions d'utilisations différentes. Un mode de réalisation possible de ladite étape (e) est illustré plus en détail sur la figure 5. Premièrement on vérifie si la température externe moyenne Text mesurée sur la fenêtre d'acquisition h, correspond à une valeur déjà enregistrée dans la base de données. Si ce n'est pas le cas, les séries temporelles de mesures qui viennent d'être acquises sont considérées comme « non redondantes » (correspondant à des conditions d'utilisation nouvelle) et seront sauvegardées lors d'une étape (f) ultérieure. Sinon, le processus de sélection continue. Dans un deuxième temps on identifie le régime de charge ou de décharge de la batterie (c'est-à-dire qu'on détermine si elle est en cours de chargement ou déchargement, et à quelle vitesse, exprimée par l'intensité de courant électrique absorbée ou fournie par la batterie). Si aucune des séries temporelles de mesures stockées dans la base - et correspondant à la température externe moyenne Text - ne correspond à un tel régime de charge/décharge, les séries temporelles de mesures qui viennent d'être acquises sont considérées comme « non redondantes » ; sinon, le processus de sélection continue. Ensuite, à partir de la tension moyenne, on détermine l'intervalle d'état de charge dans lequel se trouve la batterie, comme cela a été fait lors de l'étape (b) précitée. Encore une fois, si aucune des séries temporelles de mesures stockées dans la base - et correspondant à la température externe moyenne Text, ainsi qu'au régime de charge/décharge identifié en précédence - correspond à un tel intervalle de SoC, les séries temporelles de mesures qui viennent d'être acquises sont considérées comme « non redondantes ». Sinon, elles sont considérées comme « redondantes », et ne sont alors pas stockées. En tout cas, le processus s'arrête à ce stade. D'autres modes de réalisation sont envisageables, prenant en compte d'autres paramètres définissant les conditions d'utilisation. On remarquera que la mise en oeuvre de l'étape (e) implique que la base de données BD ne contienne pas uniquement des séries temporelles de mesures, mais également des indications relatives aux conditions d'utilisation dans lesquelles elles ont été acquises. Si, et seulement si, les séries temporelles de mesures nouvellement acquises correspondent à des conditions d'utilisation nouvelles, elles seront stockées dans la base de données - étape (f) - afin d'être utilisées, conjointement aux mesures qui étaient déjà stockées dans la base de données, pour « réapprendre » le modèle de régression associé au régime de fonctionnement correspondant. L'idée est que l'apprentissage de chaque modèle doit se faire à partir d'un ensemble de données qui soit aussi exhaustif que possible, tout en évitant les redondances qui font croître inutilement la base d'apprentissage. Les étapes (a) à (f) qu'on vient de décrire sont mises en oeuvre par le dispositif d'estimation embarqué DESoC, et plus 5 particulièrement son processeur PRE, qui est programmé ou configuré de manière opportune ; l'étape (f), cependant, nécessite également l'intervention de la liaison de données LD et, le cas échéant, du processeur distant PRD, pour stocker les séries temporelles de données sélectionnées dans la base de données BD. Ces étapes, en outre - ou au moins les étapes (a) à (d) - sont 10 mises en oeuvre en temps réel. Par contre, les étapes (g) et (h), qui seront décrites ci-après, sont mises en oeuvre par le dispositif d'apprentissage distant (non embarqué) DAM, et plus particulièrement son processeur PRD, qui est programmé ou configuré de manière opportune, et sans contrainte de temps réel. 15 L'étape (g) consiste à créer, par apprentissage statistique, un modèle de régression pour un régime de fonctionnement qui en était dépourvu, à partir des données stockées dans la base de données BD ainsi que de mesures de référence. L'étape (h) consiste à réapprendre un modèle de régression à partir de la base d'apprentissage mise à jour par le dispositif 20 d'estimation embarqué DESoC, comme cela a été décrit plus haut. La mise en oeuvre des deux étapes est en fait identique ; les deux étapes se différencient seulement en ce que seule l'étape (h) utilise également des séries temporelles de mesures nouvellement acquises par les capteurs embarqués lors de l'étape (f). 25 L'apprentissage statistique des coefficients d'un modèle de régression de l'état de charge nécessite la connaissance d'un état de charge « de référence ». Comme expliqué plus haut, ce dernier ne peut pas être mesuré directement, mais seulement estimé, notamment par coulométrie, éventuellement améliorée par la prise en compte d'autres paramètres que le 30 courant électrique. SoC(t) = SoCo + cm' fto t ri - l(r)d-c (3) L'état de charge initial SoCo peut être connu, si la batterie est complètement déchargée (SoCo=0) ou complètement chargée (SoC0=100%), ou alors être déterminé directement à partir de la tension à vide Uo, cette dernière étant mesurée par le capteur de tension CU lorsque la batterie est restée au repos pendant un temps suffisant. Cela signifie qu'une estimation coulométrique fiable de l'état de charge ne peut pas être réalisée en temps réel. En revanche, des techniques « de dilatation » connues permettent au processeur distant PRD de corriger hors ligne (en temps différés) des estimateurs coulométrique du SoC calculés à partir des mesures de courant effectuées par le capteur embarqué Cl. Cette correction utilise des mesures de tension à vide. Il s'agit de considérer une série temporelle des estimateurs coulométriques du SoC, bornée par deux instants correspondants aux instants de mesure de tension à vide. Ces deux mesures permettent d'obtenir deux valeurs fiables du SoC et de recaler ladite série temporelle de valeurs du SoC par une des techniques existantes de dilatation (par exemple, cf l'article « A flexible sampling-rate conversion method » de J.O. Smith et P. Gossett, IEEE 1984). Cette amélioration de l'estimation du SoC coulométrique n'est possible que hors ligne. D'autres techniques de calcul amélioré d'un estimateur coulométrique sont envisageables. Les modèles de régression sont utilisés en temps réel par le processeur embarqué PRE, mais ils n'utilisent pas directement l'estimation coulométrique. Avant de procéder à l'apprentissage des modèles, les données (séries temporelles de mesures) stockées dans la base de données sont filtrées ou lissées comme cela a été décrit plus haut en référence à l'étape d'estimation en temps réel de l'état de charge. Les paramètres du filtre passe-bas ou de lissage peuvent être déterminés de manière automatique, par essais. Il convient de noter que la base de données doit stocker - au moins dans un premier temps - les séries temporelles de mesures à l'état brut (avant filtrage ou lissage) pour permettre le calcul hors ligne des estimateurs coulométriques. Avant de procéder à l'apprentissage des modèles, il est également avantageux de procéder à une réduction du volume de données d'apprentissage par sous-échantillonnage. En effet, comme cela a été mentionné plus haut, les algorithmes d'apprentissage ne fonctionnent pas bien en présence de volumes de données d'apprentissage trop importants. Le sous-échantillonnage peut être réalisé, par exemple, en 5 segmentant chaque série temporelle grâce à l'algorithme de la fenêtre glissante (E. Keogh et al. « An Online algorithm for Segmenting Time Series », Proceeding of the IEEE International Conference on Data Mining ICDM 2001, pages 289-296) et en ne conservant que les points d'extrémité des segments ainsi identifiés. On remarque que le filtrage est généralement 10 un préalable nécessaire au sous-échantillonnage, car des données trop bruitées ne peuvent pas être sous-échantillonnées efficacement. Comme indiqué sur la figure 2, une fois que les estimateurs coulométriques ont été calculés, les données brutes stockées dans la base de données BD peuvent être remplacées par leurs versions filtrées ou lissées et sous-échantillonnées. 15 Pour donner un exemple, la performance des techniques de filtrage/lissage et de sous-échantillonnage, un véhicule électrique a effectué six roulages, d'une durée comprise entre 50' et 90' environ, au cours desquels des mesures de courant, tension et température interne ont été acquis à une cadence de 10 Hz (les mesures correspondant au 1er, au 3e et au 5e roulage, 20 ainsi que les estimations du SoC correspondantes, sont illustrées sur la figure 6). Un filtrage (filtre médian avec une fenêtre glissante de h=15 échantillons, correspondant à 1,5 secondes) et un sous-échantillonnage ont permis de réduire la taille de chaque série temporelle de mesures d'environ 90% (voire de l'ordre de 94% pour les deux derniers roulages, plus longs et comportant 25 donc davantage d'échantillons). L'ensemble des résultats est reproduit dans le tableau ci-dessus. On peut vérifier que l'erreur d'approximation du courant reste très faible. L'erreur d'approximation est définie comme étant la valeur absolue moyenne de la différence entre le signal initial et le signal filtré et sous-échantillonné (sur-échantillonné pour que sa longueur soit égale à celle 30 du signal initial), plus ou moins l'écart type de cette différence. Numéro de 1 2 3 4 5 6 l'échantillon Erreur 0,83 0,84 0,83 0,83 2,18 2,19 d'approximation + 0 64 + 0.62 + 0.64 + 0.63 + 1.53 + 1.53 après le - ' filtrage/sous- échantillonnage du signal de courant, [A] Taille de 2391/ 2274/ 2229/ 2691/ 2930/ 2755/ l'échantillon 29950 35606 28996 35913 52070 51538 filtré/ initial Une réduction de la taille de la base de données d'apprentissage peut également être obtenue en supprimant des séries temporelles de mesures devenues obsolètes. Pour cela, on peut surveiller - en temps réel ou de manière discontinue - l'état de santé de la batterie (de nombreuses techniques connues de l'art antérieur permettent de le faire, par exemple à partir de mesures semblables à celles utilisées pour l'estimation de l'état de charge - voir par exemple les documents US6411911 et US8269502). Les données stockées dans la base de données peuvent alors être « étiquetées » avec une indication d'état de santé correspondant. En cas de dégradation de l'état de santé de la batterie, les données associées à un état de santé trop différent (différence supérieure à un seuil déterminé) à l'état de santé courant peuvent être considérées comme obsolètes et supprimées. Ensuite, le processeur distant PRD procède à l'apprentissage - ou au réapprentissage - d'un ou plusieurs modèles de régression à partir des mesures stockées dans la base de données - filtrées, sous-échantillonnées et expurgées des données obsolètes (à ce stade, la structure temporelle des mesures n'est plus prise en compte : les « séries temporelles » deviennent des simples ensembles de mesures instantanées). 2 0 Puis, les coefficients caractérisant ledit ou chaque dit modèle sont transmis, par l'intermédiaire de la liaison de données LD, au dispositif d'estimation embarqué DESoC qui les utilise, comme décrit en précédence, pour l'estimation en temps réel de l'état de charge SoC de la batterie. L'apprentissage ou réapprentissage d'un modèle comprend plusieurs opérations : la présélection d'une base d'apprentissage, la normalisation des données sélectionnées, puis l'apprentissage proprement dit La présélection consiste à choisir uniquement les données 5 (mesures) associées au régime de fonctionnement (caractérisé, par exemple, par une plage de valeurs de l'état de charge) de la batterie pour lequel ledit modèle doit être utilisé. Par contre, les données choisies peuvent correspondre à des conditions d'utilisation différentes (caractérisées, par exemple, par des températures et/ou des intensités de courant différentes). 10 Les données sélectionnées pour constituer la base d'apprentissage sont normalisées. Seules les mesures instantanées destinées à servir de variables explicatives du modèle de régression - sont normalisées, tandis que les états de charge de référence, estimés par coulométrie améliorée (équation 3) ne le sont pas. La normalisation d'une 15 variable s'effectue généralement en la centrant par rapport à sa moyenne et en la divisant par son écart-type. Ici, la moyenne et l'écart type de chaque variable explicative sont calculés sur toute la base d'apprentissage ; comme cette dernière évolue dans le temps, la normalisation doit être effectuée à chaque fois qu'on apprend le modèle. 20 La base d'apprentissage présélectionnée et normalisée sert ensuite à estimer les coefficients du modèle de régression non-linéaire (équation 2). Ce modèle contient, à part les coefficients de régression w à estimer, des paramètres X à calibrer. Suivant la méthode d'apprentissage choisie (plusieurs d'entre elles sont connues) le nombre de ces paramètres à 25 calibrer varie. Les meilleures valeurs de ces paramètres peuvent être obtenues automatiquement par une approche dite de validation croisée, dont le principe général est illustré par la figure 7A. Cette figure montre qu'un ensemble de données sélectionnées pour apprentissage et normalisées est divisé en deux parties : un sous-ensemble « d'apprentissage » {Xapp, Yapp} et 30 un sous-ensemble « de test » {X test,Y test}. Dans chaque paire {X,Y}, X désigne une matrice dont les colonnes correspondent aux grandeurs mesurées (courant, tension, température ...) et les lignes aux instants de mesure. A chaque ligne de X est associée une valeur de référence de l'état de charge yt estimée par la méthode de coulométrie améliorée. Les données {Xapp, Yapp} sont ensuite divisées en V parties. Un algorithme de V itérations est ensuite exécuté. A chaque itération i, {V\i} parties sont utilisées pour estimer les coefficients de régression w (on indique ces estimations par IV) et la i-ème partie, dite de validation, est utilisées pour estimer l'erreur Et= Ytest-f où P=fx(Xtest, fe). L'erreur moyenne é = i/vEr_lei fournit une indication sur la bonté du modèle. Cet algorithme à V itérations est répété pour plusieurs valeurs du vecteur des paramètres À. Le meilleur vecteur X est celui qui correspond au plus petit Ê. Si V est égale aux nombres d'individus dans la base d'apprentissage, alors ce type de validation croisée est appelé « leaveone-out » («exclut-en un »). Si l'ensemble d'apprentissage est divisé en V parties distinctes, il s'agit de la technique dite « V-fold ». Si ces parties ne sont pas distinctes, c'est-à-dire le même individu se trouve dans plusieurs parties à la fois et certains individus n'apparaissent dans aucune des parties, alors on parle de « sous-échantillonnage aléatoire avec remise ». La figure 7B illustre plus en détail un algorithme du type « Vfold ». Un procédé selon l'invention peut utiliser plusieurs techniques d'apprentissage statistique : réseau de neurones, SVR, RVM, régression « ridge » à noyaux, forêts aléatoires, etc... Une technique particulièrement utile est celle dite « Machine à Vecteurs Pertinents » (RVM), décrite dans l'article de M.E. Tipping « Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine» Journal of Machine Learning Research 1: 211-244 (2001). Soient x E rz P un vecteur composé de p mesures telles que le courant, la tension, la température interne de la batterie, la température externe, etc, XM = x2, ..., XM} un ensemble de vecteurs représentant des mesures prises dans le passé et ym = {SoC1, SoC2, SoCm} un ensemble des valeurs d'état de charge obtenues par la méthode coulométrique améliorée. 3 0 Étant donné des ensembles XM et ym, l'algorithme RVM cherche à estimer les coefficients de régression wi tels que : soci = wo + xi) + Ei, Vi = , M (4)1 où chaque élément de la matrice K est un noyau Gaussien -11x-37112 K(x,y) = e 262 avec le paramètre a estimé par une méthode de validation croisée décrite ci-dessus. Pour que le modèle de régression non-linéaire 5 (équation 4) soit lisse et simple, pour éviter ainsi le surapprentissage et diminuer la complexité du modèle, l'algorithme RVM fournit une solution régularisée ce qui a pour conséquence l'annulation d'un certain nombre de coefficients de régression wi. Les vecteurs xi qui correspondent aux coefficients de régression non-nuls wi sont appelés les vecteurs-support. Le 10 modèle obtenu est ensuite appliqué pour estimer l'état de charge de la batterie à l'instant t : soct = \Aro + Evi t.q.w; o wix(xi, xt) (5) On remarque que, pour pouvoir appliquer l'équation 5 ci-dessus, tant les coefficients de régression wo et wi que les vecteurs-supports 15 xi doivent être stockés dans la mémoire ME. En d'autres termes, les vecteurs-supports xi et les coefficients de régression w1 constituent des « coefficients » du modèle d'estimation de SoC. L'invention a été décrite en référence à un cas particulier dans lequel la batterie est la batterie d'un véhicule automobile électrique ou 20 hybride, mais il ne s'agit pas d'une limitation essentielle. L'invention peut en effet s'appliquer à tout type de batterie, pour l'alimentation de tout type d'appareil ou dispositif consommateur d'énergie. REVENDICATIONS1. Procédé d'estimation de l'état de charge d'une batterie (BATT) comprenant les étapes suivantes : a) acquérir au moins une série temporelle de mesures de tension (U,) aux bornes de ladite batterie, ainsi qu'au moins une autre série temporelle de mesures d'un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement ; b) en fonction desdites mesures, déterminer un régime de 10 fonctionnement de ladite batterie ; c) en fonction dudit régime de fonctionnement, choisir un modèle de régression parmi un ensemble prédéfini de tels modèles ; et d) estimer l'état de charge (SoC) de ladite batterie en appliquant ledit modèle de régression à ladite série temporelle de mesures de 15 tension et à ladite ou à au moins une dite autre série temporelle de mesures. 2. Procédé selon la revendication 1 dans lequel ledit ou les autres dits paramètres physiques sont choisis parmi : un courant (I,) fourni ou absorbé par la batterie, une température interne (L) de la batterie, une 20 température ambiante (Text,T). 3. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel ladite étape a) comprend au moins l'acquisition d'une série temporelle de mesures de tension (U,) aux bornes de ladite batterie et d'une série 25 temporelle de mesures de courant (I,) fourni ou absorbé par la batterie ; et dans lequel ladite étape b) comprend la détermination d'une estimation préliminaire de l'état de charge de ladite batterie à partir d'au moins une valeur de tension et une valeur de courant issues desdites séries temporelles de mesures. 30 4. Procédé selon la revendication 3 dans lequel ladite étape b) comprend la détermination de ladite estimation préliminaire de l'état de charge de ladite batterie à partir d'une valeur moyenne de tension à ses bornes et d'une valeur moyenne de courant absorbé ou fourni par la batterie au moyen d'un tableau ou fonction de correspondance. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 ou 4 dans lequel ladite étape c) comprend le choix d'un modèle, également en fonction dudit ou d'un dit autre paramètre physique ou d'une information d'état de santé de ladite batterie. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes comprenant une opération de filtrage passe-bas ou lissage de ladite ou d'au moins une dite série temporelle de mesures préalablement à ladite étape d). 15 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel ledit ensemble prédéfini de modèles comprend une pluralité de modèles dont au moins un choisi parmi un modèle de régression à noyaux, un modèle de régression à vecteurs de support et une machine à vecteurs 20 pertinents. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes comprenant également les étapes suivantes : e) déterminer si lesdites séries temporelles de mesures 25 correspondent à des conditions d'utilisation qui n'ont pas été prises en compte lors de la construction des modèles de régression dudit ensemble ; et f) dans l'affirmative, stocker ladite ou lesdites séries temporelles de mesures dans une base de données (BD). 3 0 9. Procédé selon la revendication 8 dans lequel ladite étape f) comprend également la détermination d'une information relative à un état de santé de ladite batterie et l'association de ladite information à ladite ou àchaque dite série temporelle de mesures, le procédé comprenant également une opération d'exclusion de ladite base de données d'au moins une série temporelle de mesures sur la base d'une comparaison entre l'information d'état de santé qui lui est associée et une information d'état de santé de la batterie déterminée ultérieurement. 10. Procédé selon l'une des revendications précédentes comprenant également l'étape suivante : g) construire les modèles de régression dudit ensemble par apprentissage à partir au moins d'une pluralité de séries temporelles de mesures de tension aux bornes de ladite batterie et d'au moins une autre série temporelle de mesures d'un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement, et de valeurs de référence correspondants de l'état de charge de ladite batterie. 11. Procédé selon la revendication 10 lorsqu'elle dépend de l'une des revendications 8 ou 9, comportant également l'étape suivante : h) reconstruire par apprentissage lesdits ou au moins un dit modèle de régression, ou construire par apprentissage un nouveau modèle de 20 régression dudit ensemble, en tenant compte de la ou des séries temporelles stockées dans ladite base de données lors de ladite étape f). 12. Procédé selon l'une des revendications 10 ou 11 dans lequel ladite étape g) et/ou ladite étape h) comprend des opérations 25 préalables de filtrage passe-bas ou lissage et de sous-échantillonnage desdites séries temporelles de mesures. 13. Procédé selon l'une des revendications 10 à 12 dans lequel ladite étape g) et/ou ladite étape h) comprennent le calcul en temps 30 différé d'estimateurs coulométriques de la charge de ladite batterie à partir de séries temporelles de mesures de courant acquises lors de ladite étape a), et l'utilisation desdits estimateurs coulométriques en tant que valeurs deréférence de l'état de charge de ladite batterie pour la construction ou reconstruction par apprentissage desdits modèles de régression. 14. Procédé selon l'une des revendications précédentes dans lequel ladite batterie est intégrée à un dispositif consommateur d'énergie, et dans lequel lesdites étapes a) à d) ou a) à f) sont mises en oeuvre en temps réel par un dispositif (DESoC) d'estimation d'état de charge également intégré audit dispositif consommateur d'énergie. 15. Procédé selon la revendication 14 lorsqu'elle dépend de l'une des revendications 10 à 12, dans lequel ladite étape g) ou lesdites étapes g) et h) sont mises en oeuvre en temps différé par un dispositif d'apprentissage de régression (PRD) non intégré audit dispositif consommateur d'énergie. 16. Dispositif d'estimation d'état de charge (DESoC) d'une batterie (BATT) comportant : - au moins un capteur de tension (CV), pour mesurer une tension aux bornes de ladite batterie ; - au moins un autre capteur (CT1, CT1, Cl), pour mesurer un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement ; - une mémoire (ME) pour stocker un ensemble de modèles de régression de l'état de charge de ladite batterie ; et - un processeur (PRE) programmé ou configuré pour 25 mettre en oeuvre les étapes a) à d) ou a) à f) d'un procédé selon l'une des revendications précédentes en coopérant avec lesdits capteurs et ladite mémoire. 17. Dispositif d'apprentissage de modèles de régression 30 (DAM) comprenant : une base de données stockant une pluralité de séries temporelles de mesures de tension aux bornes d'une batterie, ainsi que d'aumoins un autre paramètre physique de ladite batterie ou de son environnement ; et - un processeur (PRD) programmé ou configuré pour mettre en oeuvre l'étape g) ou les étapes g) et h) d'un procédé selon l'une des 5 revendications 1 à 15. 18. Système d'estimation de l'état de charge d'une batterie comprenant un dispositif d'estimation d'état de charge (DESoC) selon la revendication 16, un dispositif d'apprentissage de modèles de régression 10 (DAM) selon la revendication 17 et un système de transmission de données (LD) reliant lesdits dispositifs.