Brevet FR3045193A1 — publié le 20170616

Domaine technique de l'invention La présente invention se rapporte à un procédé de gestion en énergie d'une station de recharge de véhicules électriques. L'invention concerne également le système qui permet de mettre en oeuvre ledit procédé. Etat de la technique Le réseau électrique n'est pas encore adapté pour gérer la charge des véhicules électriques. Aujourd'hui, le nombre de véhicules présents étant encore faible, il n'est pas forcément nécessaire de prévoir la puissance à affecter à une station de recharge. Cependant, la progression du nombre de véhicules électriques l'émergence de contraintes en matière de consommation d'énergie électrique pourraient nécessiter d'anticiper le besoin en énergie d'une station de recharge de véhicule électrique et une meilleure maîtrise de sa consommation d'énergie. Des solutions ont déjà été proposées pour prévoir le besoin en énergie d'une station de recharge. De telles solutions ont par exemple été décrites dans les documents référencés CN104064829A, CN103400203A, CN202256537U, US8232763B1. Les différentes solutions proposées ne sont pas satisfaisantes, car souvent peu précises et inadaptées aux incertitudes liées au niveau d'occupation de la station de recharge et à la variation de ce niveau d'occupation au cours d'une journée. En effet, pour une station de recharge, on ne connaît pas à l'avance le moment où un véhicule se connecte pour être rechargé et le moment où ce véhicule va repartir après une durée de charge déterminée. Le but de l'invention est de proposer un procédé de gestion d'une station de recharge de véhicules électriques permettant de prévoir de manière précise un profil de consommation de la station afin que le gestionnaire du réseau d'alimentation puisse anticiper de manière optimale la demande en énergie électrique. Le procédé de l'invention permet notamment de tenir compte de la nature stochastique du niveau d'occupation de chaque borne de recharge de la station au cours d'une journée. Exposé de l'invention 3045193 2 Ce but est atteint par un procédé de gestion en énergie d'une station de recharge de véhicules électriques, ladite station de recharge comportant plusieurs bornes de recharge, ledit procédé comportant les étapes suivantes : Détermination pour la station de recharge d'un modèle statistique 5 d'occupation de ladite station, Détermination de scenarii d'occupation de la station de recharge répondant audit modèle statistique d'occupation déterminé, Détermination de plusieurs profils de puissance à appliquer à la station de recharge, chaque profil de puissance étant échantillonné sur plusieurs 10 plages horaires successives d'une période temporelle prédéfinie, Application de chaque profil de puissance à chaque scenario d'occupation identifié, en répartissant la puissance disponible à chaque plage horaire du profil de puissance sur les véhicules électriques connectés à la station de recharge sur ladite plage horaire, 15 Pour chaque profil de puissance appliqué à un scénario d'occupation déterminé, comparaison d'un taux de satisfaction obtenu par rapport à un seuil prédéfini, ledit taux de satisfaction étant déterminé en tenant compte d'un niveau de charge final obtenu et d'une durée de connexion de chaque véhicule électrique en vue d'une recharge, en vue de déterminer si le 20 scénario d'occupation est valable, Sélection d'un profil de puissance optimal parmi les profils de puissance pour lesquels le nombre de scenarii d'occupation non-valables ne dépasse pas un seuil prédéfini. 25 Selon une particularité du procédé de l'invention, la puissance disponible est répartie de manière égale à tous les véhicules électriques connectés. Selon une autre particularité, la puissance disponible est répartie en tenant compte de la durée de connexion de chaque véhicule électrique. Selon une autre particularité, chaque profil de puissance est défini à partir 30 d'un jeu de paramètres de dimension déterminée. Selon une autre particularité, la sélection du profil de puissance est réalisée en tenant compte d'un indice de performance. Selon une autre particularité, l'indice de performance est lié à une minimisation de l'erreur de prédiction de consommation. Selon une autre particularité, l'indice de performance est lié à la limitation de l'amplitude maximale du profil de puissance. 3045193 3 L'invention concerne également un système de gestion en énergie d'une station de recharge de véhicules électriques, ladite station de recharge comportant plusieurs bornes de recharge, ledit système comportant : - Un module de détermination pour la station de recharge d'un modèle 5 statistique d'occupation de ladite station, - Un module de détermination de scenarii d'occupation de la station de recharge répondant audit modèle statistique d'occupation déterminé, - Un module de détermination de plusieurs profils de puissance à appliquer à la station de recharge, chaque profil de puissance étant échantillonné 10 sur plusieurs plages horaires successives d'une période temporelle prédéfinie, Un module d'application de chaque profil de puissance à chaque scenario d'occupation identifié, en répartissant la puissance disponible à chaque plage horaire du profil de puissance sur les véhicules électriques 15 connectés à la station de recharge sur ladite plage horaire, Pour chaque profil de puissance appliqué à un scénario d'occupation déterminé, un module de comparaison d'un taux de satisfaction obtenu par rapport à un seuil prédéfini, ledit taux de satisfaction étant déterminé en tenant compte d'un niveau de charge final obtenu et d'une durée de 20 connexion de chaque véhicule électrique en vue d'une recharge, en vue de déterminer si le scénario d'occupation est valable, Un module de sélection d'un profil de puissance optimal choisi parmi les profils de puissance pour lesquels le nombre de scénarios non-valables ne dépasse pas un seuil prédéfini. 25 Brève description des figures D'autres caractéristiques et avantages vont apparaître dans la description détaillée qui suit faite en regard des dessins annexés dans lesquels : 30 _ la figure 1 représente de manière schématique l'algorithme du procédé de gestion de l'invention, - la figure 2 permet d'illustrer le principe de satisfaction du client employé dans le procédé de gestion de l'invention, . la figure 3 représente un exemple de profil de puissance qu'il est possible 35 d'appliquer dans le procédé de gestion de l'invention. 3045193 4 Description détaillée d'au moins un mode de réalisation L'invention vise à proposer un procédé de gestion d'une station de recharge 1 de véhicules électriques VE, la station de recharge comportant plusieurs bornes de 5 recharge Bx (x allant de 1 à n selon la taille de la station-sur la figure 1, x=6) distinctes. Les bornes de recharge Bx pourront être situées dans un même lieu ou dispersées. La station de recharge est alimentée par un réseau électrique. L'objectif du procédé de l'invention est de prévoir la puissance nécessaire à une station de recharge 1 pour fonctionner sur une période de temps T déterminée. 10 Dans la suite de la description, nous considérerons une période de temps T d'une journée (de minuit à minuit) mais il faut comprendre que l'invention pourra s'appliquer pour une période de temps différente. La période de temps T choisie sera par exemple divisée en plusieurs plages horaires successives de durée égale. La journée sera ainsi divisée en plusieurs plages successives de quinze minutes. Bien entendu, selon 15 l'application envisagée, une autre division pourrait être imaginée. Le procédé de l'invention consiste à mettre en oeuvre un algorithme comportant plusieurs étapes. Le procédé de gestion est par exemple mis en oeuvre par un système de gestion comportant au moins une unité de traitement UC. Les étapes 20 du procédé seront par exemple mises en oeuvre par un ou plusieurs modules logiciels exécutés par l'unité de traitement UC. Les étapes du procédé de gestion de l'invention sont décrites ci-après. Elles sont mises en oeuvre dans le but de déterminer un profil de puissance Pmax opt à appliquer à une station de recharge de véhicules électriques qui tient compte des 25 incertitudes liées au niveau d'occupation de la station de recharge 1, tout en respectant un degré de satisfaction des clients déterminé. Une première étape El du procédé consiste à déterminer les lois statistiques qui décrivent l'occupation de la station de recharge. 30 Pour chaque borne de recharge de la station, il s'agit de construire un modèle statistique de son occupation qui comporte, pour chaque véhicule qui se connecte à la borne, les informations suivantes : instant de connexion au réseau du véhicule, 3045193 5 instant de déconnexion du réseau pour le véhicule, - quantité d'énergie demandée par le véhicule lors de sa connexion. Toutes ces informations n'étant pas connues en temps réel, elles suivent tout de même certaines lois statistiques connues, telles que par exemple des lois 5 gaussiennes. Préférentiellement, la détermination des lois statistiques qui décrivent l'occupation des bornes de recharge de la station de recharge sur une journée est réalisée à partir des données d'historique H mémorisées et disponibles. Une période d'apprentissage est mise en place sur une durée suffisante pour déterminer la variation 10 d'occupation de la station de recharge. La période d'apprentissage peut s'appliquer à chaque borne de recharge ou à l'ensemble des bornes de recharge de la station. Suite à cette procédure d'apprentissage, l'unité de traitement détermine la loi statistique d'occupation suivie par chaque borne de recharge de la station. Pour la suite de la description du procédé de gestion de l'invention, on considérera que 15 l'occupation de chaque borne Bx de la station de recharge suit une même loi statistique, désignée Lstat. Une fois la loi statistique Lstat identifiée pour chaque borne de recharge de la station, le procédé de gestion de l'invention met en oeuvre une deuxième étape E2 qui consiste à générer les scénarii SC d'occupation de la station de recharge 1 sur la 20 période T choisie, c'est-à-dire sur la journée. Les scénarii SC générés sont ceux qui permettent de répondre à la loi statistique Lstat déterminée pour chaque borne. Chaque scénario SC comporte le niveau d'occupation de la station sur chaque plage horaire de la journée, ce niveau d'occupation étant déterminé à partir de l'instant de connexion et de l'instant de 25 déconnexion de chaque véhicule et l'état de charge initial de chaque véhicule se connectant à la station sur la journée, issue de la loi statistique Lstat. Chaque scénario SC sélectionné doit répondre à un critère lié à la probabilité de garantie de la satisfaction des clients. Le nombre N de scenarii SC sélectionné est 30 déterminé à l'aide d'algorithmes probabilistes (« randomized algorithms ») suivant la formule suivante : 1 N ( ee -1 n )(ln + m) 3045193 6 Cette relation correspond au nombre N de scenarii qui permettent d'obtenir des performances garanties, ces performances garanties étant définies par les paramètres suivants : correspond à un paramètre stochastique représentant la probabilité 5 que, pour un scénario donné, la stratégie de recharge ne rencontre pas de succès, c'est-à-dire qu'il représente la probabilité de non-satisfaction du client, correspond à un paramètre stochastique représentant le degré de confiance (défini par 1-15) accordé à la probabilité de non-satisfaction du 10 client définie par 77 , m correspond à un seuil de sélection d'un profil de puissance Pmax y (voir ci-après), ce seuil étant le nombre de scenarii pour lesquels on accepte que le taux de clients satisfaits ne soit pas supérieur à un seuil déterminé, 15 no représente la cardinalité d'un jeu de paramètres, décrit ci-dessous. Les deux paramètres ii et 8 sont ainsi liés à la probabilité de garantie de la satisfaction des clients. La figure 2 permet d'illustrer le principe de satisfaction d'un client. Un client 20 sera considéré comme satisfait si son véhicule a été chargé suffisamment par rapport à la demande initiale de charge. Ainsi, un scénario d'occupation de la station de recharge sera considéré comme valable si, à la fin de la journée, le taux de clients satisfaits au sens de la définition ci-dessus est supérieur à un seuil déterminé. La figure 2 représente en abscisse, exprimé en pourcents, le rapport entre 25 l'énergie Ech obtenue sur la durée de charge du véhicule et l'énergie demandée Ed lors de la connexion et en ordonnée, la durée t (exprimée en heures) de connexion du véhicule. Chaque point correspond ainsi au niveau de charge d'un véhicule obtenu à l'issue de sa période de connexion par rapport au niveau de charge demandé au moment de la connexion. On comprend que plus le véhicule reste longtemps en 30 charge, plus le pourcentage est élevé. Sur cette figure 2, la courbe Cl représente la limite de satisfaction appliquée. Cette limite de satisfaction correspond aux seuils S de 3045193 7 charge à partir desquels les clients seront satisfaits en fonction d'une durée de charge appliquée. A partir des scenarii d'occupation de la station de recharge, l'unité de 5 traitement détermine ensuite, dans une troisième étape E3, les profils de puissance Pmax y, avec y allant de 1 à n, n correspondant au nombre de profils qui permettent de répondre aux scenarii SC identifiés. Les profils de puissance Pmax_y sont par exemple définis à partir d'un paramètre multidimensionnel. La dimension du paramètre doit être la plus petite 10 possible mais elle doit être suffisante pour obtenir un profil ayant une variabilité suffisante pour que celui-ci représente au mieux le profil de la consommation réelle de la station de recharge 1 sur la journée (T). La figure 3 représente un exemple de profil de puissance Pmax_y applicable sur une journée. On voit sur cette figure que ce profil peut être défini à partir d'un jeu 15 de paramètres 0 ayant une dimension n=4. Pour limiter le nombre de profils Pmax_y à parcourir par l'algorithme, un ensemble discret (ayant la cardinalité no) de valeurs possibles pour le paramètre multidimensionnel doit être choisi. Pour le profil représenté, on a par exemple : O 1={0.7,0.9,1.1} 20 0 2 =10.7,0.9,1.11 O 3 ={0.9,1.0,1.1} O 4 ={0.9,1.0,1.1} La cardinalité no de ce jeu de paramètres serait alors no =34 = 81 25 Dans une quatrième étape E4, l'unité de traitement UC détermine le profil de puissance Pmax opt qui répondra au mieux aux scenarii SC d'occupation identifiés à l'étape E2, l'unité de traitement UC procède de la manière suivante : Elle sélectionne un profil de puissance en fixant un jeu de paramètre 0 30 comme décrit ci-dessus. 3045193 8 Pour chaque scénario SC d'occupation de la station de recharge 1, l'unité de traitement UC distribue la puissance définie par le profil sélectionné suivant le découpage temporel employé. Comme décrit ci-dessus, la journée a par exemple été découpée en plages successives de quinze 5 minutes. Sur chaque plage horaire de quinze minutes, la puissance disponible définie par le profil est distribuée aux différentes bornes de recharge Bx de la station. Préférentiellement, l'unité de traitement UC détermine la puissance distribuée à chaque borne de recharge en procédant de la manière suivante, pour chaque plage horaire : 10 l'unité de traitement détermine le nombre de véhicules connectés et divise la puissance disponible définie par le profil de puissance sélectionné sur la période temporelle par le nombre de véhicule, si certains véhicules présentent un état de charge suffisamment élevé qu'ils n'ont pas besoin de la quantité de puissance qui leur a 15 été attribuée, l'unité de traitement effectue une nouvelle répartition de la puissance en hiérarchisant les véhicules par leur durée de connexion à une borne de recharge. Une fois que l'unité de traitement UC a appliqué le profil de puissance 20 sélectionné à chaque scénario, elle détermine les scenarii valables, c'est- à-dire ceux pour lesquels le taux de clients satisfaits est supérieur à un seuil prédéfini. Un client est considéré être satisfait si, à l'issue de sa durée de connexion, le niveau de charge (Ech) de son véhicule dépasse le seuil S défini par la courbe Cl de la figure 2 (c'est-à-dire si son point est 25 situé à droite de la courbe C1). Si le nombre de scenarii non-valables ne dépasse pas le seuil m défini ci-dessus, le profil de puissance sélectionné est considéré comme répondant aux scenarii SC. L'unité de traitement Uc recommence ces opérations pour les 81 profils de 30 puissance correspondant à la cardinalité du jeu de paramètres 0 ayant une dimension n=4. L'unité de traitement UC choisit ensuite le profil de puissance optimal Pmax opt parmi tous les profils de puissance testés par l'unité de traitement UC et validés lors de l'étape précédente. Le choix du profil de 3045193 9 puissance optimal Pmax_opt est par exemple réalisé en tenant compte d'un indice de performance. Cet indice de performance pourra être différent selon l'application. Ci-dessous, deux exemples différents d'indice de performance qui peuvent être appliqués dans le choix du profil de 5 puissance : Minimisation de l'erreur de prédiction. En tenant compte de cet indice, l'unité de traitement UC détermine le profil de puissance qui collera au plus près de la consommation réelle. Minimisation des pics de consommation. En tenant compte de cet 10 indice, l'unité de traitement choisit le profil de puissance pour lequel l'amplitude maximale est la plus faible. La solution de l'invention présente ainsi de nombreux avantages parmi lesquels : 15 Une grande précision de la prédiction de la courbe de charge (Pmax_opt) par rapport à d'autres solutions existantes, car elle tient compte notamment du niveau d'occupation de la station sur chaque plage horaire de la journée, Une satisfaction des clients qui est garantie, selon la limite de satisfaction 20 définie, Une grande souplesse car la stratégie de recharge peut s'adapter à différentes contraintes, celles liées à la satisfaction du client, liées à l'opérateur de gestion du réseau électrique, ou au gestionnaire de la station. 25 REVENDICATIONS1. Procédé de gestion en énergie d'une station de recharge (1) de véhicules électriques (VE), ladite station de recharge comportant plusieurs bornes de recharge (Bx), ledit procédé étant caractérisé en ce qu'il comporte les étapes suivantes : - Détermination pour la station de recharge (1) d'un modèle statistique (Lstat) d'occupation de ladite station (1), - Détermination de scenarii (SC) d'occupation de la station de recharge répondant audit modèle statistique d'occupation déterminé, - Détermination de plusieurs profils de puissance (Pmax_y) à appliquer à la station de recharge (1), chaque profil de puissance étant échantillonné sur plusieurs plages horaires successives d'une période temporelle (T) prédéfinie, - Application de chaque profil de puissance (Pmax_y) à chaque scenario (SC) d'occupation identifié, en répartissant la puissance disponible à chaque plage horaire du profil de puissance sur les véhicules électriques (VE) connectés à la station de recharge (1) sur ladite plage horaire, - Pour chaque profil de puissance (Pmax_y) appliqué à un scénario d'occupation déterminé, comparaison d'un taux de satisfaction obtenu par rapport à un seuil (S) prédéfini, ledit taux de satisfaction étant déterminé en tenant compte d'un niveau de charge final obtenu et d'une durée de connexion de chaque véhicule électrique (VE) en vue d'une recharge, en vue de déterminer si le scénario d'occupation est valable, Sélection d'un profil de puissance optimal (Pmax opt) parmi les profils de puissance (Pmax_y) pour lesquels le nombre de scenarii d'occupation non-valables ne dépasse pas un seuil (m) prédéfini. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la puissance disponible est répartie de manière égale à tous les véhicules électriques (VE) connectés. 3. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que la puissance disponible est répartie en tenant compte de la durée de connexion de chaque véhicule électrique (VE). 3045193 11 4. Procédé selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que chaque profil de puissance est défini à partir d'un jeu de paramètres de dimension déterminée. 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que la 5 sélection du profil de puissance est réalisée en tenant compte d'un indice de performance. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'indice de performance est lié à une minimisation de l'erreur de prédiction de consommation. 10 7. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'indice de performance est lié à la limitation de l'amplitude maximale du profil de puissance. 8. Système de gestion en énergie d'une station de recharge (1) de véhicules électriques (VE), ladite station de recharge comportant plusieurs bornes de 15 recharge (Bx), ledit système étant caractérisé en ce qu'il comporte : Un module de détermination pour la station de recharge (1) d'un modèle statistique (Lstat) d'occupation de ladite station (1), Un module de détermination de scenarii (SC) d'occupation de la station de recharge répondant audit modèle statistique d'occupation déterminé, 20 Un module de détermination de plusieurs profils de puissance (Pmax_y) à appliquer à la station de recharge (1), chaque profil de puissance étant échantillonné sur plusieurs plages horaires successives d'une période temporelle (T) prédéfinie, Un module d'application de chaque profil de puissance (Pmax_y) à 25 chaque scenario (SC) d'occupation identifié, en répartissant la puissance disponible à chaque plage horaire du profil de puissance sur les véhicules électriques (VE) connectés à la station de recharge (1) sur ladite plage horaire, Pour chaque profil de puissance (Pmax_y) appliqué à un scénario 30 d'occupation déterminé, un module de comparaison d'un taux de satisfaction obtenu par rapport à un seuil (S) prédéfini, ledit taux de satisfaction étant déterminé en tenant compte d'un niveau de charge final obtenu et d'une durée de connexion de chaque véhicule électrique (VE) en vue d'une recharge, en vue de déterminer si le scénario d'occupation est valable, 3045193 12 Un module de sélection d'un profil de puissance optimal (Pmax opt) choisi parmi les profils de puissance (Pmax_y) pour lesquels le nombre de scénarios non-valables ne dépasse pas un seuil (m) prédéfini. 5