Brevet FR3028987A1 — publié le 20160527

B13605 - DD15610LP 1 PROCÉDÉ ET SYSTÈME DE GESTION DE LA CHARGE D'UN PARC DE BATTERIES Domaine La présente demande concerne la gestion de la charge d'un parc de batteries électriques. Les modes de réalisation décrits seront détaillés en relation avec un exemple d'application au domaine des véhicules électriques. On comprendra toutefois que les modes de réalisation décrits s'appliquent plus généralement à tous types de dispositifs comportant une ou plusieurs batteries nécessitant, pour leur recharge, d'être reliées à une borne de recharge externe au dispositif. Exposé de l'art antérieur Un véhicule électrique comporte une ou plusieurs batteries qui nécessitent, pour leur recharge, d'être reliées à une borne de recharge extérieure au véhicule. La borne de recharge est alimentée par une ou plusieurs sources d'énergie électrique, et est adaptée à être connectée électriquement au véhicule pour fournir à la batterie du véhicule un courant de recharge. A titre d'exemple, la borne de recharge peut être reliée à des panneaux photovoltaïques adaptés à générer une énergie électrique qui peut être utilisée pour la recharge de la batterie. La borne de recharge peut en outre être reliée à une ou plusieurs sources d'énergie électrique complémentaires, par exemple un réseau traditionnel de 3028987 B13605 - DD15610LP 2 distribution d'électricité, de façon à pouvoir fournir de l'électricité même lorsque les panneaux photovoltaïques n'en produisent pas ou pas suffisamment (par exemple la nuit). Dans leurs versions les plus simples, les systèmes de 5 recharge existants sont configurés pour, lorsqu'un utilisateur connecte son véhicule à une borne de recharge, initier immédiatement la recharge de la batterie du véhicule, et, lorsque la batterie atteint sa pleine charge, interrompre la fourniture du courant de recharge. 10 Des systèmes de recharge plus élaborés ont été proposés par la demanderesse dans les demandes de brevet W02011051144, W02013014238 et W02014037356. Dans ces systèmes, il est notamment prévu de transmettre au système de recharge, pour chaque véhicule à charger, la quantité d'énergie souhaitée à injecter dans la 15 batterie, et l'instant où cette quantité d'énergie doit avoir été injectée dans la batterie (correspondant à l'instant prévu de déconnexion de la batterie du système de recharge). Ces données peuvent être saisies par l'utilisateur (par exemple via une interface utilisateur associée à la borne de recharge), ou être 20 communiquées automatiquement par le véhicule lui-même (par exemple par l'intermédiaire d'une liaison de communication entre le véhicule et la borne de recharge), par exemple en fonction de données d'itinéraire préalablement saisies par l'utilisateur. Le système tient alors compte du besoin exprimé par l'utilisateur ou le véhicule, ainsi que de données prévisionnelles de fourniture d'énergie par la ou les sources d'énergie, pour planifier les recharges des différents véhicules, par exemple de façon à minimiser le coût et/ou l'impact environnemental de chaque recharge. 30- Dans de tels systèmes, une étape clé, qui correspond à l'étape El du procédé de la figure 6 de la demande de brevet W02013014238 susmentionnée, est la déteLmination, pour chaque batterie Bi connectée au système de recharge à un instant donné, d'une consigne de quantité d'énergie E1 à injecter dans la 3028987 B13605 - DD15610LP 3 batterie Bi par le système de recharge avant l'instant prévu de déconnexion de la batterie, i étant un entier allant de 1 à N et N étant un entier supérieur à 1 correspondant au nombre de batterie présentes dans le parc de batteries à recharger. Une fois 5 déterminées, les différentes consignes Ei sont fournies aux algorithmes de planification des recharges, qui établissent un planning de recharge pour les différentes batteries, et définissent notamment, pour chaque batterie Bi, la ou les périodes d'injection de la charge Ei dans la batterie, ainsi que la 10 puissance de charge à délivrer pendant ces périodes dans le cas où les bornes de charge sont réglables en puissance, et, éventuellement, les sources d'énergie à exploiter pour fournir cette charge. La charge des différentes batteries est commandée par le système de recharge conformément au planning établi par 15 les algorithmes de planification. Les opérations de détermination des consignes Ei et de planification des recharges peuvent être répétées pour mettre à jour le planning des recharges, par exemple périodiquement, ou à chaque fois qu'un évènement spécifique se produit, par exemple une arrivée ou un départ de véhicule. Plus 20 particulièrement, dans le document W02013014238 susmentionné, la consigne de quantité d'énergie Ei à injecter dans chaque batterie Bi est déterminée à partir du besoin exprimé par l'utilisateur ou par le véhicule lors de sa connexion au système de recharge, et à partir des prévisions de production d'énergie par les différentes 25 sources du système. En effet, dans le cas où la production d'énergie est insuffisante, la consigne Ei d'énergie à injecter dans une batterie Bi peut être inférieure au besoin exprimé lors de la connexion du véhicule au système de recharge. Un point de faiblesse des procédés et systèmes de gestion de charge existants est lié aux imprécisions et aléas qui affectent la détermination des consignes Ei d'énergie à injecter dans les différentes batteries par le système de recharge. Ces imprécisions et aléas peuvent se traduire par des choix inappropriés de stratégie de recharge par les algorithmes de 3028987 B13605 - DD15610LP 4 planification, pouvant entrainer des dysfonctionnements ou une diminution des performances du système. Résumé Un objet d'un mode de réalisation est de prévoir une 5 solution de gestion de la charge d'un parc de batteries électriques, palliant tout ou partie des inconvénients des solutions connues. Un autre objet d'un mode de réalisation est de prévoir un procédé de détermination des consignes Ei d'énergie à injecter 10 dans les différentes batteries du parc, qui soit plus robuste que les procédés existants. Un autre objet d'un mode de réalisation est de prévoir un procédé permettant de déterminer des consignes Ei qui soient plus proches des besoins effectifs des utilisateurs qu'avec les 15 procédés existants. Un autre objet d'un mode de réalisation est de prévoir un procédé de détermination des consignes Ei qui permettent de maximiser, pour chaque batterie, la probabilité que la consigne Ei affectée à la batterie soit supérieure ou égale au besoin 20 énergétique effectif de la batterie pour atteindre sa pleine charge, en tenant compte de prévisions de production d'électricité par la ou les sources d'alimentation du système de recharge. Un autre objet d'un mode de réalisation est de prévoir un procédé de détermination des consignes Ei qui soit compatible 25 avec un système de recharge dans lequel, lors de la connexion d'une batterie au système de recharge, aucune information quant au besoin énergétique de la batterie n'est exprimée par l'utilisateur ou par le dispositif à charger. Ainsi, un mode de réalisation prévoit un procédé de 30 gestion, au moyen d'une unité de traitement, de la charge d'un parc de batteries connectées à des bornes de recharge d'un système de recharge, comprenant les étapes suivantes : a) déterminer la quantité totale d'énergie qui peut être délivrée par le système de recharge pendant une période de recharge ; b) déterminer, pour chaque batterie, une loi de probabilité du besoin énergétique 3028987 B13605 - DD15610LP 5 effectif de la batterie ; et c) déterminer, pour chaque batterie, une consigne d'énergie à injecter dans la batterie, les consignes étant déterminées en tenant compte des lois de probabilité de façon à maximiser, pour chaque batterie, la probabilité que la 5 consigne affectée à la batterie soit supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie, et de façon que la somme des consignes soit inférieure ou égale la quantité totale d'énergie pouvant être délivrée par le système de recharge pendant ladite période. 10 Selon un mode de réalisation, à l'étape b), pour chaque batterie, la loi de probabilité du besoin énergétique effectif de la batterie est déterminée en tenant compte de données statistiques concernant des recharges antérieures de la batterie par le système de recharge. 15 Selon un mode de réalisation, à l'étape c), les consignes sont déterminées de façon que la probabilité que la consigne attribuée à une batterie soit supérieure ou égale à son besoin énergétique effectif soit la même pour toutes les batteries. 20 Selon un mode de réalisation, à l'étape c), les consignes sont déterminées par recherche dichotomique de ladite probabilité. Selon un mode de réalisation, la recherche dichotomique comprend les étapes suivantes : cl) affectation d'une valeur 25 arbitraire à la probabilité ; c2) détermination, pour chaque batterie, à partir de la loi de probabilité de la batterie, de la consigne correspondant à la probabilité ; c3) comparaison de la somme des consignes à la quantité totale d'énergie, et mise à jour de la valeur de la probabilité en tenant compte du résultat de la 30 comparaison ; et réitération des étapes c2) et c3) jusqu'à ce que la somme des consignes soit comprise dans la plage allant de 0,9 fois à une fois la quantité totale d'énergie. Selon un mode de réalisation, à l'étape c), les consignes sont déterminées de façon que, pour chaque batterie, la 35 probabilité que la consigne attribuée à la batterie soit 3028987 B13605 - DD15610LP 6 supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie tienne compte d'ordres de priorité affectés aux différentes batteries. Selon un mode de réalisation, à l'étape c), les 5 consignes sont déterminées par recherche dichotomique. Selon un mode de réalisation, la recherche dichotomique comprend les étapes suivantes : cl') affectation d'une valeur arbitraire de probabilité à une variable ; c2') détermination, pour chaque batterie, à partir de la loi de probabilité de la 10 batterie, de la consigne correspondant à la valeur de probabilité de la variable divisée par l'ordre de priorité attribué à la batterie ; c3') comparaison de la somme des consignes à la quantité totale d'énergie, et mise à jour de la valeur de probabilité de la variable en tenant compte du résultat de la comparaison ; et 15 réitération des étapes c2') et c3') jusqu'à ce que la somme des consignes soit comprise dans la plage allant de 0,9 fois à une fois la quantité totale d'énergie. Selon un mode de réalisation, à l'étape c), les consignes sont déterminées de façon que, pour chaque batterie, la 20 probabilité que la consigne attribuée à la batterie soit supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie ne soit pas inférieure à un seuil affecté à la batterie. Un autre mode de réalisation prévoit un système de gestion de la charge d'un parc de batteries connectées à des 25 bornes de recharge d'un système de recharge, comprenant une unité de traitement configurée pour mettre en oeuvre un procédé de gestion de charge du type susmentionné. Brève description des dessins Ces caractéristiques et avantages, ainsi que d'autres, 30 seront exposés en détail dans la description suivante de modes de réalisation particuliers faite à titre non limitatif en relation avec les figures jointes parmi lesquelles : la figure 1 représente schématiquement un exemple d'un mode de réalisation d'un système de recharge de batteries ; 3028987 B13605 - DD15610LP 7 la figure 2 illustre schématiquement, sous forme de blocs, un exemple d'un mode de réalisation d'un procédé de détermination de consignes Ei d'énergie à injecter dans les différentes batteries Bi d'un parc de batteries à recharger ; 5 les figures 3A, 3B, 3C et 3D représentent respectivement quatre exemples de lois de probabilité du besoin énergétique effectif d'une batterie d'un parc de batteries à recharger ; les figures 4, 5, 6 et 7 illustrent schématiquement le fonctionnement du procédé de la figure 2 ; et 10 la figure 8 illustre schématiquement une variante de réalisation de procédé de la figure 2. Description détaillée Par souci de clarté, de mêmes éléments ont été désignés par de mêmes références aux différentes figures. De plus, seuls 15 les éléments utiles à la compréhension de l'invention ont été décrits. En particulier, la façon dont sont exploitées, par des algorithmes de planification de recharge, les consignes Ei d'énergie à injecter dans les différentes batteries Bi à recharger, n'a pas été détaillée, le procédé proposé de 20 détermination des consignes Ei étant compatible avec tous les algorithmes de planification existants. En outre, la réalisation de la charge des batteries proprement dite, conformément au planning de recharge établi, n'a pas été détaillée, les modes de réalisation décrits étant compatibles avec la plupart des systèmes 25 de recharge existants. La figure 1 illustre un exemple d'un mode de réalisation d'un système de charge de batteries électriques. Ce système comprend plusieurs bornes de recharge 101, et un dispositif 103 d'alimentation et de contrôle des bornes de recharge 101. Les 30 bornes 101 sont reliées au dispositif 103, qui est lui-même relié à une ou plusieurs sources d'énergie électrique 105, par exemple une ou plusieurs sources intermittentes telles que des panneaux photovoltaïques ou des éoliennes, et, optionnellement, un réseau de distribution électrique traditionnel pour pallier les 35 éventuelles insuffisances des sources intermittentes. Chaque 3028987 B13605 - DD15610LP 8 borne de recharge 101 est destinée à être connectée à une batterie Bi à recharger (i.e. à un véhicule électrique dans cet exemple représenté). Le dispositif 103 est adapté à commander individuellement la fourniture d'un courant de charge et 5 l'interruption du courant de charge par chacune des bornes 101, et, optionnellement, la puissance délivrée par chacune des bornes 101, et, optionnellement, la ou les sources d'énergie utilisées pour produire le courant de charge délivré par chacune des bornes 101. 10 Le système de charge de la figure 1 comprend en outre une unité de traitement 107, comprenant des moyens logiciels et matériels pour le pilotage du dispositif 103, de façon à commander la mise en oeuvre d'un procédé de recharge des batteries connectées aux bornes de recharge. L'unité de traitement 107 15 comprend l'intelligence du système de recharge, sous la forme de tout type de calculateur ou processeur. Dans cet exemple, l'unité 107 comprend notamment un module de prédiction 109, configuré pour mettre en oeuvre un calcul d'estimation de la quantité d'énergie qui peut être fournie 20 au système de recharge par les différentes sources d'énergie 105, notamment les sources intermittentes, pendant une période de recharge donnée. Le module de prédiction 109 peut en outre optionnellement être configuré pour mettre en oeuvre un calcul d'estimation de l'évolution du prix de l'électricité provenant 25 des sources externes, par exemple le réseau. Le module de prédiction 109 peut en outre optionnellement être configuré pour mettre en oeuvre un calcul d'estimation des arrivées et/ou départs des batteries à recharger (i.e. des véhicules électriques dans cet exemple). Le module de prédiction 109 peut fonctionner de 30 manière locale et autonome, et/ou, optionnellement, à partir d'informations communiquées par un serveur distant 111 relié à l'unité de traitement 107 par tout moyen de communication adapté (par exemple une liaison filaire ou une liaison sans fil). A titre d'exemple non limitatif, l'unité de traitement 107 peut être 35 configurée pour recevoir du serveur 111 des données de prévision 3028987 B13605 - DD15610LP 9 météorologique, qui peuvent notamment être exploitées par le module de prédiction 109 pour estimer la quantité d'énergie susceptible d'être fournie par la ou les sources intermittentes. L'unité de traitement 107 comprend en outre un module 5 de gestion de charge 113, qui met en oeuvre des fonctions et algorithmes permettant de déterminer quand et comment chaque batterie Bi connectée au système doit être rechargée. Le module de gestion 113 est notamment configuré pour mettre en oeuvre des algorithmes de planification des recharges du type mentionné ci-10 dessus. Le module 113 est en outre configuré pour mettre en oeuvre un procédé, qui sera détaillé ci-après, de détermination, pour chaque batterie Bi connectée au système, d'une consigne Ei d'énergie à injecter dans la batterie, cette consigne étant destinée à être fournie aux algorithmes de planification. 15 Dans l'exemple représenté, l'unité de traitement 107 comprend en outre un module de base de données locale 115, configuré pour mémoriser l'historique de diverses données relatives au système de recharge et aux utilisateurs du système de recharge. A titre d'exemple, le module 115 est configuré pour 20 mémoriser l'historique des besoins énergétiques exprimés, pour chaque véhicule utilisateur, lors de la connexion du véhicule au système de recharge, ainsi que l'historique des besoins énergétiques effectivement constatés par le système de recharge pour chaque véhicule utilisateur. Pour la tenue de la base de 25 données 115, le système de recharge peut être équipé de moyens, non représentés, d'identification des véhicules utilisateurs. Parmi les causes susceptibles d'affecter les performances des dispositifs de gestion de charge existants, les inventeurs ont notamment identifié les imprécisions des besoins 30 énergétiques exprimés (par le véhicule ou par l'utilisateur) lors de la connexion des véhicules au système de recharge, liés par exemple à une mauvaise estimation de l'état de charge effectif de la batterie. Il en résulte que, souvent, les consignes Ei d'énergie à injecter, fournies aux algorithmes d'optimisation, ne 35 correspondent pas aux besoins énergétiques réels des batteries. 3028987 B13605 - DD15610LP 10 Selon un aspect d'un mode de réalisation, on prévoit de déterminer les consignes Ei d'énergie à injecter dans chaque batterie connectée au système de recharge, en tenant compte des données d'historique d'utilisation, et/ou données statistiques, 5 mémorisées dans le module de base de données 115, selon un procédé qui va être détaillé ci-après, de façon à générer des consignes Ei au plus proche des besoins énergétiques effectifs des utilisateurs. Un avantage de ce procédé est qu'il permet d'améliorer de façon significative les performances du système de 10 recharge, et notamment son rendement énergétique et/ou sa capacité à répondre aux besoins énergétiques réels des batteries. En outre, ce procédé est compatible avec des systèmes de recharge dans lesquels, lors de la connexion d'une batterie au système de recharge, aucune information quant au besoin énergétique de la 15 batterie n'est exprimée par l'utilisateur ou par le dispositif à charger. La figure 2 illustre de façon très schématique un exemple d'un mode de réalisation d'un procédé de détermination des consignes Ei d'énergie à injecter dans les différentes 20 batteries Bi connectées au système de recharge. Selon un aspect des modes de réalisation décrits, on prévoit, lors d'une étape 201, illustrée plus en détail par les figures 3A, 3B, 3C et 3D, de déterminer, pour chaque batterie Bi connectée au système de recharge, une loi de probabilité fi du 25 besoin énergétique effectif de la batterie (par exemple pour atteindre son niveau de pleine charge), en tenant compte, le cas échéant, des données statistiques disponibles pour la batterie considérée. L'étape 113 est par exemple mise en oeuvre par le module de gestion 113 du système de recharge de la figure 1. 30 Pour chaque batterie Bi connectée au système de recharge, une borne inférieure Eimin et une borne supérieure Eimax du besoin énergétique effectif de la batterie peuvent d'abord être déterminées par le système de recharge. A titre d'exemple, la borne inférieure Eimin peut être nulle, ce qui correspond au cas 35 où la batterie est entièrement chargée, et la borne supérieure 3028987 B13605 - DD15610LP 11 Eimax peut être égale à la pleine capacité de la batterie, ce qui correspond au cas où la batterie est entièrement déchargée. A titre de variante, dans le cas où le système de recharge dispose de données statistiques à propos de la batterie Bi, les bornes 5 Eimin et Eimax peuvent être déterminées en tenant compte de ces données. A titre d'exemple non limitatif, les bornes Eimin et Eimax peuvent correspondre respectivement au plus petit et au plus grand besoin énergétique effectivement constaté par le système de recharge pour la batterie Bi lors des différentes recharges de la 10 batterie Bi par le système. La loi de probabilité fi du besoin énergétique effectif de la batterie entre les bornes Eimin et Eimax est ensuite déterminée par le module de gestion 113. Les figures 3A à 3D sont des diagrammes illustrant de façon schématique, respectivement pour quatre cas d'usage 15 distincts, quatre exemples de lois de probabilité fi du besoin énergétique effectif d'une batterie Bi. Plus particulièrement, chacun des diagrammes des figures 3A à 3D représente l'évolution de la probabilité P (en ordonnée), comprise dans la plage allant de 0 à 1, que le besoin énergétique effectif de la batterie soit 20 égal à une valeur E particulière (en abscisse), comprise dans la plage allant de Eimin à Eimax- La figure 3A correspond à un cas d'usage dans lequel le besoin énergétique de la batterie Bi est exprimé par l'utilisateur ou par le véhicule lui-même lors de la connexion du véhicule au 25 système de recharge, et dans lequel le système de recharge dispose de données statistiques à propos du véhicule utilisateur. Dans ce cas, l'incertitude quant au besoin énergétique effectif du véhicule provient essentiellement du manque de précision des données communiquées par l'utilisateur ou par le véhicule. La loi 30 de probabilité fi est déterminée par le module de gestion 113 en tenant compte du besoin exprimé et des données statistiques concernant le véhicule. La distribution de la loi de probabilité fi peut être relativement restreinte, notamment si le besoin énergétique est communiqué par le véhicule lui-même. 3028987 B13605 - DD15610LP 12 La figure 3B correspond à un cas d'usage dans lequel le besoin énergétique de la batterie Bi n'est pas exprimé lors de la connexion du véhicule au système de recharge, mais dans lequel le système de recharge dispose de données statistiques à propos du 5 véhicule utilisateur. Dans ce cas la loi de probabilité fi est déterminée par le module de gestion 113 en tenant compte uniquement des données statistiques concernant le véhicule. La distribution de la loi de probabilité fi peut alors être relativement étendue. 10 La figure 3C correspond à un cas d'usage dans lequel le besoin énergétique de la batterie Bi est exprimé par l'utilisateur ou par le véhicule lui-même lors de la connexion du véhicule au système de recharge, mais dans lequel le système de recharge ne dispose d'aucunes données statistiques à propos du véhicule 15 utilisateur. Dans ce cas, la loi de probabilité fi affectée par le module de gestion 113 à la batterie Bi est par exemple une loi de type Dirac, ou loi uniforme discrète, ou une loi normale arbitraire, centrée sur la valeur du besoin énergétique exprimé lors de la connexion du véhicule au système de recharge. En 20 d'autres termes, l'incertitude entre le besoin exprimé et le besoin effectif est considéré comme nulle ou est fixée de façon arbitraire par le module de gestion 113. La figure 3D correspond à un cas d'usage dans lequel le besoin énergétique de la batterie Bi n'est pas exprimé lors de la 25 connexion du véhicule au système de recharge, et dans lequel le système de recharge ne dispose d'aucunes données statistiques à propos du véhicule utilisateur. Dans ce cas, la loi de probabilité fi affectée par le module de gestion 113 à la batterie Bi est par exemple une loi uniforme continue, c'est-à-dire que le module 113 30 considérera que la probabilité que le besoin énergétique effectif de la batterie Bi soit égal à une valeur E particulière comprise entre les bornes Eimin et Eimax est la même pour toutes les valeurs comprises entre les bornes Eimin et Eimax- A titre d'exemple, lors de l'étape 201, pour chaque 35 batterie Bi, la loi de probabilité fi du besoin énergétique de la 3028987 B13605 - DD15610LP 13 batterie peut être déterminée à partir d'un modèle sélectionné parmi quatre modèles du type décrits en relation avec les figures 3A à 3D selon qu'un besoin énergétique est exprimé ou non et selon que des données statistiques sont disponibles ou non, ce modèle 5 pouvant, le cas échéant, être adapté pour tenir compte du besoin exprimé et/ou des données statistiques disponibles. Après l'étape 201, on prévoit, lors d'une étape 203 (figure 2) détaillée ci-après et illustrée par les figures 4, 5, 6 et 7, de déterminer, pour chaque batterie Bi connectée au système 10 de recharge, une consigne Ei d'énergie à injecter dans la batterie, en tenant compte d'une prévision de la quantité Esource d'énergie disponible sur l'ensemble des sources pendant la période de recharge considérée, et des lois de probabilité fi des différentes batteries, de façon à maximiser, pour chaque batterie 15 Bi, la probabilité que la consigne Ei soit supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie, par exemple pour atteindre son niveau de pleine charge. L'étape 203 est par exemple mise en oeuvre par le module de gestion 113 du système de recharge de la figure 1. L'estimation de la quantité d'énergie Esource 20 produite par l'ensemble des sources 105 pendant la période de recharge considérée peut être fournie par le module de prédiction 109. Pour illustrer le procédé de la figure 2, on considère à titre d'exemple non limitatif un système de recharge du type 25 décrit en relation avec la figure 1, auquel sont connectées trois batteries B1, B2 et B3 à recharger (N=3). La figure 4 représente les lois de probabilité f1, f2 et f3 des besoins énergétiques effectifs des batteries B1, B2 et B3 respectivement, telles que déterminées par le système de 30 recharge à l'étape 201. A titre d'exemple, les batteries B1, B2 et B3 sont identiques et présentent chacune une capacité totale de 5 kWh. Comme cela apparaît sur la figure 4, les batteries B1, B2 et B3 ont des lois de probabilité de besoin énergétique différentes. Dans l'exemple représenté, les bornes inférieures 35 Eimin et Eimax des batteries B1, B2 et B3 sont fixées comme suit, 3028987 B13605 - DD15610LP 14 par exemple en tenant compte des données statistiques disponibles pour les trois batteries : Eimin = E2min = 0 kWh ; E3min = 1,5 kWh ; Elmax = 2,5 kWh, E2max = 2 kWh ; et E3max = 4,5 kWh. Lors de l'étape 203, le module de gestion 113 compare 5 la quantité totale Esource d'énergie disponible, prédite par le module de prédiction 109, à la somme des bornes supérieures Eimax de besoin énergétique des batteries Bi connectées au système de recharge, et/ou à la somme des bornes inférieures Eimin de besoin énergétique des batteries Bi. Les consignes Ei sont alors 10 déterminées par des méthodes distinctes, détaillées ci-après, selon que la ressource est : - clairement excédentaire (Esource Ei Eimax) ; - incertaine (Esource REVENDICATIONS1. Procédé de gestion, au moyen d'une unité de traitement (107), de la charge d'un parc de batteries (Bi) connectées à des bornes de recharge (101) d'un système de recharge, comprenant les étapes suivantes : a) déterminer la quantité totale d'énergie (Esource) qui peut être délivrée par le système de recharge pendant une période de recharge ; b) déterminer, pour chaque batterie (Bi), une loi de probabilité (fi) du besoin énergétique effectif de la batterie ; 10 c) déterminer, pour chaque batterie (Bi), une consigne (Ei) d'énergie à injecter dans la batterie (Bi), les consignes (Ei) étant déterminées en tenant compte des lois de probabilité (fi) de façon à maximiser, pour chaque batterie (Bi), la probabilité que la consigne (Ei) affectée à la batterie soit 15 supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie, et de façon que la somme des consignes (Ei) soit inférieure ou égale la quantité totale d'énergie (Esource) pouvant être délivrée par le système de recharge pendant ladite période ; d) établir un planning de recharge des batteries (Bi) 20 tenant compte desdites consignes (Ei) ; et e) commander la charge des batteries (Bi) conformément au planning établi. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel, à l'étape b), pour chaque batterie (Bi), la loi de probabilité (fi) 25 du besoin énergétique effectif de la batterie est déterminée en tenant compte de données statistiques concernant des recharges antérieures de la batterie (Bi) par le système de recharge. 3. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, à l'étape c), les consignes (Ei) sont déterminées de façon que la 30 probabilité (a) que la consigne (Ei) attribuée à une batterie (Bi) soit supérieure ou égale à son besoin énergétique effectif soit la même pour toutes les batteries (Bi). 3028987 B13605 - DD15610LP 20 4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel, à l'étape c), les consignes (Ei) sont déterminées par recherche dichotomique de ladite probabilité (a). 5. Procédé selon la revendication 4, dans lequel ladite 5 recherche dichotomique comprend les étapes suivantes : cl) affectation d'une valeur arbitraire à ladite probabilité (a) ; c2) détermination, pour chaque batterie (Bi), à partir de la loi de probabilité (fi) de la batterie, de la consigne (Ei) 10 correspondant à ladite probabilité (a) ; c3) comparaison de la somme des consignes (Ei) à la quantité totale d'énergie (Esource), et mise à jour de la valeur de ladite probabilité (a) en tenant compte du résultat de la comparaison ; et 15 réitération des étapes c2) et c3) jusqu'à ce que la somme des consignes (Ei) soit comprise dans la plage allant de 0,9 fois à une fois la quantité totale d'énergie (Esource)- 6. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel, à l'étape c), les consignes (Ei) sont déterminées de façon que, 20 pour chaque batterie (Bi), la probabilité (ai) que la consigne attribuée à la batterie soit supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie tienne compte d'ordres de priorité (ki) affectés aux différentes batteries. 7. Procédé selon la revendication 6, dans lequel, à 25 l'étape c), les consignes (Ei) sont déterminées par recherche dichotomique. 8. Procédé selon la revendication 7, dans lequel ladite recherche dichotomique comprend les étapes suivantes : cl') affectation d'une valeur arbitraire de probabilité 30 à une variable (a') ; c2') déteiiaination, pour chaque batterie (Bi), à partir de la loi de probabilité (fi) de la batterie, de la consigne (Ei) correspondant à la valeur de probabilité de ladite variable (a') divisée par l'ordre de priorité (ki) attribué à la batterie (Bi) ; 3028987 B13605 - DD15610LP 21 c3') comparaison de la somme des consignes (Ei) à la quantité totale d'énergie (Esource), et mise à jour de la valeur de probabilité de ladite' variable (a') en tenant compte du résultat de la comparaison ; et réitération des étapes c2') et c3') jusqu'à ce que la somme des consignes (Ei) soit comprise dans la plage allant de 0,9 fois à une fois la quantité totale d'énergie (Esource)- 9. Procédé selon l'une quelconque des revendications 6 à 8, dans lequel, à l'étape c), les consignes (Ei) sont déterminées 10 de façon que, pour chaque batterie (Bi), la probabilité (ai) que la consigne attribuée à la batterie soit supérieure ou égale au besoin énergétique effectif de la batterie ne soit pas inférieure à un seuil (airain) affecté à la batterie. 10. Système de gestion de la charge d'un parc de 15 batteries (Bi) connectées à des bornes de recharge (101) d'un système de recharge, comprenant une unité de traitement (107) configurée pour mettre en oeuvre un procédé de gestion de charge selon l'une quelconque des revendications 1 à 9.