Brevet FR3115000A1 — publié le 20220415

L'objet de l'invention concerne le domaine de la charge de véhicules reliés à une infrastructure de charge. L’infrastructure de charge peut consister en un micro-réseau intégrant possiblement des producteurs d’énergies renouvelables. Une des principales nouveautés de l’invention est de proposer un procédé et une gestion optimisée qui prend en compte les variétés de batteries des véhicules et un nombre de bornes de recharge inférieur au nombre de place de parking des véhicules. D’une manière générale, la présente invention concerne le micro-réseau d’électricité urbain, en se focalisant sur un aspect de production et utilisation au niveau local de l’électricité et un aspect d’optimisation de l’achat et revente de l’électricité. Figure 1 à publier Procédé de gestion optimisée du séquencement de la charge de véhicules sur un réseau électrique local. La présente invention concerne le domaine de la charge de véhicules reliés à une infrastructure de charge. L’infrastructure de charge peut consister en un micro-réseau électrique intégrant possiblement des producteurs d’énergies renouvelables, un tel micro-réseau est également appelé réseau électrique local. D’une manière générale, la présente invention concerne un micro-réseau d’électricité urbain, en se focalisant sur un aspect de production et utilisation au niveau local de l’électricité et un aspect d’optimisation de l’achat et revente de l’électricité. Le domaine technique de la présente invention concerne un procédé et des dispositifs matériels et logiciels permettant une gestion optimisée d’une infrastructure de charge de véhicules électrifiés (véhicules électriques ou hybrides rechargeables). L’infrastructure de charge peut comprendre à minima un micro-réseau électrique relié au réseau public de distribution, ainsi que des bornes de charges. Ces bornes peuvent être associées à un dispositif de raccordement automatique des véhicules aux bornes. Ce cas présente l’intérêt de mutualiser une borne pour plusieurs places de parking, pour plusieurs véhicules mais soulève la question du séquencement des charges : à quel moment débrancher la borne du véhicule i pour la brancher au véhicule j. Pour résoudre ce problème, plusieurs méthodes ont été développées. Parmi ces méthodes, on peut citer notamment les méthodes suivantes. La demande de brevet WO 2019/126806 A1 décrit un procédé et un dispositif pour dimensionner une infrastructure de charge et contrôler la charge des véhicules. Deux approches sont présentées, l’une déterministe, l’autre stochastique. Pour contrôler la charge une optimisation sous contraintes est réalisée sur un horizon de 24h. Cependant, ce procédé ne prend pas en compte des connaissances a priori sur les batteries des véhicules pour optimiser une stratégie de séquencement et de contrôle des charges. La demande de brevet WO 2019/109084 A1 décrit le pilotage d’une ou plusieurs infrastructures de charge simultanées en utilisant un critère d’optimisation quadratique associé à chaque infrastructure de charge. L’objectif ici est un pilotage de l’ensemble des infrastructures à partir de lois de commande centralisées. Dans ce document, on ne tient compte que des états de charge et le temps de départ des véhicules. Cette solution ne prend pas en compte de connaissance a priori sur les batteries des véhicules pour optimiser une stratégie de séquencement et de contrôle des charges. La demande de brevet US 2017/0036560 A1 décrit des prévisions de puissance et d’énergie de charge nécessaires à des véhicules électriques en mission. Ces prévisions permettent de distribuer les besoins en charges futures au sein d’un réseau de stations de charges. Les véhicules peuvent être guidés vers des stations de charge disponibles en puissance et énergie (temps de charge). La demande de brevet US2015/0042278 A1 décrit un bras robotisé et de son pilotage, capable de brancher un câble de charge à la prise de charge d’un véhicule. Ce bras peut couvrir jusqu’à 4 places de stationnement et charger successivement 4 véhicules. Un dispositif de détection du véhicule garé permet de définir quel type de contrat possède l’usager et de gérer en conséquence le type de charge incluant le V2G (de l’Anglais « Vehicle to Grid » pouvant être traduit par du véhicule au réseau), dans le cas où le véhicule fournit de l’énergie au réseau. En outre, les méthodes décrites dans ces demandes de brevet ne sont pas prévues pour optimiser un séquencement de la charge, lorsque le nombre de bornes de chargement est inférieur au nombre de places de stationnement. Une des principales nouveautés de l’invention est de proposer un procédé et un système de gestion optimisée qui prend en compte les variétés de batteries des véhicules et un nombre de bornes de recharge inférieur au nombre de place de parking des véhicules. En effet, les solutions de l’art de la technique montrent des insuffisances que la présente invention s’attèle à résoudre en prenant en compte des caractéristiques des batteries des véhicules pour optimiser une stratégie de séquencement et de contrôle des charges, un éventuel apport d’énergie renouvelable locale dans un souci d’optimisation économique et en proposant un séquencement des charges lorsque le nombre de bornes est inférieur au nombre de véhicules. Un objectif général visé par l’invention est de fournir un procédé et un système de gestion optimisée qui prend en compte les variétés de batteries des véhicules et un nombre de bornes de recharge inférieur au nombre de place de parking des véhicules. D’une manière générale, la présente invention concerne un micro-réseau d’électricité urbain, en se focalisant sur un aspect de production et utilisation au niveau local de l’électricité et un aspect d’optimisation de l’achat et revente de l’électricité. D'autres caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention, apparaîtront à la lecture de la description ci-après d'exemples non limitatifs de réalisations, en se référant aux figures annexées et décrites ci-après. Liste des figures La illustre, schématiquement les éléments constitutifs d’un micro-réseau selon un mode de réalisation de l’invention. La figure 2 illustre la variation de la résistance interne de la tension de circuit ouvert de la batterie en fonction de l'état de charge (SOC, de l’Anglais « State of charge ») selon un exemple de réalisation. La figure 3 illustre la variation de la résistance interne de la batterie en fonction de l'état de charge (SOC) selon un exemple de réalisation. La figure 4 illustre la variation de la résistance interne de la puissance de charge maximale de la batterie en fonction de l'état de charge (SOC) selon un exemple de réalisation. La figure 5 illustre la dynamique normalisée de la batterie en fonction du SOC et du taux de charge lambda selon un exemple de réalisation. Plus l’intensité du niveau de gris est prononcée plus la dynamique est élevée. La figure 6 illustre la variation de l’efficacité « rendement » de la batterie en fonction du SOC et du taux de charge lambda selon un exemple de réalisation. Plus l’intensité du niveau de gris est élevée plus le rendement est bon, c’est-à-dire proche de 1. La illustre une représentation combinatoire des variables entières selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre la méthode de parcours en profondeur (« Depth First Search » en Anglais) en explorant prioritairement le meilleur enfant de chaque génération selon un mode de réalisation de l’invention. La illustre la stratégie qui consiste à commuter à presque chaque pas de temps les véhicules en charge selon un exemple de réalisation. La illustre l’état de charge des batteries des véhicules en fonction du temps selon l’exemple de réalisation de la . Cette invention traite de la planification optimale de la charge des véhicules électriques ou de véhicules hybrides rechargeables sur une infrastructure de charge de véhicule intelligente, également appelée station de charge de véhicule. On appelle planification optimale de la charge, le séquencement de la charge, en d’autres termes, l’ordre, dans le temps de la charge des véhicules. Dans la suite de la description, le terme véhicule désigne tout véhicule équipé d’au moins une batterie qui peut être rechargée, il peut s’agir notamment d’un véhicule électrique ou d’un véhicule hybride rechargeable. Le type de véhicule peut être notamment un véhicule automobile, un poids lourd, un deux-roues, un véhicule de chantier, un chariot élévateur, une bicyclette, etc. En outre, on utilise l’expression « véhicule stationné » pour désigner tout véhicule présent sur une place de stationnement. Selon l’invention, l’infrastructure de charge intelligente comporte : Au moins une borne de charge reliée à un réseau de distribution électrique, Au moins une place de stationnement pour un véhicule, Au moins un moyen de connexion pour relier un véhicule stationné sur une des places de stationnement et une borne de charge. Selon l’invention, l’infrastructure de charge de véhicule est une infrastructure de charge avec plus d'emplacements de stationnement que de bornes de recharge. Ainsi, l’infrastructure permet la connexion entre un véhicule stationné sur une place de stationnement et une borne de charge. L’infrastructure de charge peut automatiquement commuter le véhicule à charger. Le problème qui nous intéresse consiste donc à recharger des véhicules en utilisant un nombre de bornes de recharge inférieur au nombre de véhicules. Ces bornes de charge peuvent se connecter aux véhicules les uns après les autres. L’objectif est alors de recharger les batteries du véhicule avant leur départ du parking tout en minimisant un critère, par exemple le coût de charge. Pour ce faire, on peut supposer que l’heure d'arrivée du véhicule, la capacité de batterie, son état d'énergie et son heure de départ sont fournis. Dans ces circonstances, le problème de charge est un problème déterministe et est traité comme tel. Toutefois, une approche pourrait être envisagée pour utiliser l'algorithme présenté également dans un contexte stochastique. L’invention porte principalement sur le procédé de détermination de la séquence de charge des véhicules et de leur commande de charge. Certains modes de réalisation de l’invention reposent sur différents dispositifs du type matériels et logiciels et ont pour fonctions respectives : - la reconnaissance par traitement d’images du véhicule stationné, puis de son type de batterie par le biais d’une base de données et des paramètres reflétant leur comportement électrique, énergétique et thermique, on parle ici de connaissances a priori sur les batteries, - la sélection par l’usager d’un service de charge spécifique de son véhicule par une interface homme-machine et le contrôle en temps-réel des vitesses de charge ou de décharge des véhicules du type V2G, optimisant une structure de coût d’achat et vente de l’électricité au profit de l’exploitant de l’infrastructure, en présence ou non de production d’EnR (Energie Renouvelable) du type ombrières photovoltaïques par exemple, - le choix du moment opportun où un véhicule doit être raccordé automatiquement ou manuellement à une borne spécifique, comme par exemple borne lente, rapide, etc., - la prévision sur un horizon temps de l’énergie et de la puissance totale du système de stockage raccordés à l’infrastructure, ce système étant par exemple composé des batteries mobiles des véhicules en circulation, véhicules qui communiquent des informations de géolocalisation, - l’aspect séquencement des charges lorsque le nombre de bornes est inférieur au nombre de véhicules stationnés (en Anglais « co-charging »). Les éléments listés ci-dessous peuvent être utilisés indépendamment les uns des autres, ou en combinaison, de manière à combiner leurs effets. Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite infrastructure peut comprendre également des moyens de reconnaissance automatique des véhicules, préférablement optique par reconnaissance de la plaque minéralogique du véhicule lorsque ledit véhicule se présente sur une desdites places de stationnement. Ces moyens peuvent être du type caméra CCD connectée à un dispositif de reconnaissance de forme et d’interprétation des images. Tout autre type de reconnaissance est également envisageable comme par exemple reconnaissance de la forme du véhicule ou bien de parties distinctes du véhicule comme le parechoc ou toute combinaison de parties du véhicule comme par exemple les formes des rétroviseurs extérieurs et le type de véhicule : coupé, berline, break, camionnette, etc. D’autres moyens alternatifs peuvent mettre en œuvre une identification par RFID, ondes radio, infra-rouges, capteurs à profondeur de champ, etc. Selon un mode de réalisation de l’invention, ladite infrastructure peut comprendre également des moyens de communication à distance des véhicules. L’objectif de ces moyens est d’initier et de réaliser une communication, notamment avec tout véhicule en approche, dans un but de transmettre toute information pertinente à l’identification d’un véhicule mais aussi de renseigner sur l’état de la batterie et éventuellement toute information contractuelle. Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut mettre en œuvre au moins un desdits moyen de connexion à un véhicule de manière automatique, sans intervention humaine. Dans ce mode de réalisation de l’invention, un dispositif automatisé peut connecter un véhicule ou plusieurs véhicules à une borne de charge. Le moyen de connexion peut comporter un bras motorisé sous le véhicule ou bien au-dessus du véhicule. Le guidage de ce moyen de connexion peut se réaliser en utilisant une tête magnétique. Le moyen de connexion peut également être un robot mobile, notamment en utilisant des roues, qui déplace le cordon électrique d’un véhicule à un autre et la base de la borne. Selon le type de moyen de connexion utilisé mais également selon le positionnement de chaque véhicule sur les emplacements de stationnement par rapport aux autres véhicules et par rapport à la borne à laquelle le procédé décide de le connecter, le temps requis pour effectuer la connexion peut varier. Inclure ces temps de connexion dans la minimisation d’une fonction coût sous contraintes, peut permettre d’en affiner le résultat. Selon un mode de réalisation de l’invention, ledit séquencement de charge est déterminé à chaque identification d’un nouveau véhicule, ladite identification se réalise lors de l’arrivée d’un véhicule électrique sur une des places de stationnement ou avant son arrivée, par le biais des moyens de connexion à distance ou selon une planification. En effet, lorsqu’un nouveau véhicule est annoncé à distance ou se présente à la station de charge, le séquencement de charge des autres véhicules déjà connectés ou dont l’arrivée est planifiée, peut être affecté. La planification de charge peut être utile notamment dans le cas où on veut charger des véhicules appartenant à une flotte de véhicules qui effectuent des taches prévues à l’avance ou qui effectuent des circuits dont les durées sont connues à l’avance. On peut mentionner ici les véhicules qui transportent des biens ou des personnes sur des trajets prédéterminés en distance ou en durée, comme par exemple les bus, les navettes, des taxis, les véhicules de livraison dans une usine ou bien dans une ville, les robots nettoyeurs, etc. Selon un mode de réalisation de l’invention, à chaque arrivée de véhicule, la borne de recharge intelligente peut récupérer l’état d'énergie du véhicule et l’heure de départ du véhicule. En utilisant ces informations, la station de charge est en mesure de calculer un calendrier de charge optimal des véhicules. Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut mettre en œuvre une interface homme/machine matérialisée, préférablement sous la forme d’une borne et/ou dématérialisée, préférablement sous forme d’application. Dans le cas d’une borne physique, l’interface peut comporter un écran, un clavier et un moyen de paiement. Dans le cas d’une interface dématérialisée, on peut mettre en œuvre une application pour appareil du type ordinateur ou un téléphone intelligent (de l’anglais « smartphone »). Le schéma de la décrit les éléments constitutifs d’un micro-réseau (infrastructure) selon un mode de réalisation de l’invention et leur interaction comme suit : - B1,…Bn : bornes de charge de tout type (tout type, AC, DC), - VE1,…VEp: véhicules électriques stationnés, - VEp+1 : véhicule électrique en communication à distance, - A : moyens de connexion électrique des bornes aux véhicules, - PV : (élément optionnel) moyens de production électrique d’origine renouvelable du type photovoltaïque, éolien, etc., BAT : (élément optionnel) moyens de systèmes de stockage stationnaires de l’électricité du type batteries lithium, - C : (élément optionnel) système de comptage de l’énergie électrique consommée ou produite par le micro-réseau, - D : dispositif électronique et logiciel local de contrôle des bornes et de leur connexion aux véhicules, - E : (élément optionnel) moyens de communication, récolte de données et calculs distant du type nuage informatique, - F : (élément optionnel) interface homme-machine permettant à l’usager de renseigner un service de charge, - G : (éléments optionnels) moyens de communication entre véhicule en mission et calculs distant, - H : (élément optionnel) base de données de modèles de batteries, - R : réseau de distribution électrique public. Nomenclature : : état de charge du véhicule avec le taux de charge : puissance de charge maximale : dynamique de l’état de charge de la batterie rendement de la batterie : la tension à circuit ouvert de la batterie : résistance interne de la batterie : prix d’électricité : nombre de véhicules à charger : nombre maximal de bornes de charge : puissance de charge maximale du véhicule : horizon de planification : variable de contrôle, représentant le taux de charge du véhicule : variable de contrôle entier, représentant la puissance de charge maximale au véhicule autorisée, : état de charge maximal du véhicule : ensemble des fonctions constantes par morceaux de dans , constant sur l’intervalle : durée minimale de connexion d'un véhicule à une borne de charge : ensemble de puissances de charge maximales : puissance maximale disponible pour toute la station de charge : temps le plus tôt pour brancher véhicule à une borne : temps le plus tard pour débrancher le véhicule d’une borne : état de charge initial de la batterie du véhicule : état de charge final souhaitée du véhicule : multiensemble avec un ensemble appelé support et une fonction de dans l'ensemble des entiers naturels, appelée multiplicité Le micro-réseau accueille des véhicules électriques VE1 à VEp stationnés et connectables à l’une des bornes B1 à Bn de l’infrastructure de charge, par l’intermédiaire d’un moyen de connexion électrique A. Des véhicules VEp+1 se trouvent par exemple en mission et ne sont pas arrivés sur l’infrastructure de charge et peuvent communiquer avec des moyens de communication de l’infrastructure, pour prévoir une arrivée future d’un véhicule. Ces véhicules sont aussi dotés d’un moyen de communication à distance permettant de transmettre sur un horizon de temps des informations liées à la position, et à l’état de leur batterie. Les véhicules peuvent être dotés optionnellement d’un chargeur bidirectionnel permettant de décharger leur batterie dans le micro-réseau. Les bornes peuvent être bidirectionnelles ou non, en courant alternatif ou continu, dites lentes ou rapides. Les bornes répondent préférablement à la norme OCPP et plus, ce qui permet un pilotage en puissance depuis le dispositif D. Le dispositif A permet de connecter automatiquement une borne à un véhicule. Selon un mode de réalisation, un programme informatique d’optimisation du séquencement et de la charge des véhicules peut être décrit sous la forme d’une stratégie de gestion de commande prédictive dont le fonctionnement général est décrit ci-après : A l’arrivée d’un véhicule : 1) Le dispositif D détecte sa présence : par exemple par des caméras et un logiciel de reconnaissance : il peut lire la plaque d’immatriculation ou reconnaître la forme du véhicule pour en déterminer la marque, le modèle l’année de fabrication. Grâce à une base de données du type Argus TM en France, l’accès à des données sur la batterie est rendu possible et on peut récupérer des informations du type: technologie de batterie, capacité, puissances. L’accès à une telle base de données peut se faire par le biais des moyens de communication E, connecté au dispositif D puis à une base de données des batteries H pour obtenir les paramètres d’un modèle de charge de la batterie. Ce modèle peut être exploité pour le calcul du séquencement et de la détermination des puissances de charge. Cette séquence a pour avantage de traiter les véhicules de façon spécifique ou considérant un modèle de batterie dédié, modèle, issu de la base de données H et hébergé dans les moyens de communication E qui est exploité dans le programme d’optimisation du séquencement et de la charge des véhicules. De plus, l’utilisateur peut avoir la possibilité de renseigner ses souhaits de charge et un service de charge spécifique grâce à une interface homme machine F, notamment en renseignant notamment au moins un des paramètres suivants : - heure de déconnexion de la borne de charge, en d’autres termes l’heure du départ du véhicule, - des options de charge : charge en temps minimale, charge en urgence, - autorisation d’utiliser la batterie du véhicule pour servir le réseau, etc. En synthèse : A l’arrivée d’un véhicule, la nouvelle batterie est ajoutée à la liste des batteries présentes sur le système de charge et intégrée au modèle d’optimisation. L’état de charge du véhicule, le modèle de la batterie et l’heure de déconnexion peuvent être récupérés par le programme d’optimisation. Dans le cas où l’heure de départ n’est pas définie, on peut attribuer une durée moyenne prédéfinie avant le départ du véhicule, par exemple 8h00. 2) Le programme d’optimisation décrit plus bas permet de générer le planning de charge de chacun des véhicules, c’est-à-dire à quelle borne chacun des véhicules doit être connecté et quelle puissance doit être soutirée de ladite borne pour chacun des véhicules le tout pendant la totalité de la durée de séjour aux bornes de charge du véhicule. 3) Le planning est suivi (on réalise le chargement des véhicules selon le séquencement déterminé) jusqu’à l’arrivée d’un nouveau véhicule où l’on recommence à l’étape 1. Outre l’algorithme développé dans le cadre de cette invention pour calculer ce planning optimal, une des principales nouveautés de la méthode est de considérer que la charge des véhicules a lieu dans une station de recharge intelligente, c’est-à-dire munie d’un dispositif permettant de charger, sans intervention humaine, les différents véhicules connectés aux bornes. Cela permet d’avoir un nombre de bornes de recharge inférieur au nombre de places de stationnement tout en garantissant la charge des véhicules ainsi stationnés. L’invention concerne donc un procédé de contrôle pour une infrastructure, par exemple cf. , de charge pour véhicules électriques VE1, VE2, …,VEp et VEp+1, chaque véhicule électrique étant équipé d’au moins une batterie. En d’autres termes, un véhicule peut avoir une ou plusieurs batteries ou modules de cellules. On peut avoir le cas de véhicule ayant des modules ou des batteries avec des caractéristiques différents et dans ce cas on va prendre en compte chaque module séparément ou bien on va appliquer des stratégies de gestion des batteries optimisées. Ladite infrastructure comprend au moins une borne de charge B1,…,Bn reliée à un réseau de distribution électrique R, au moins une place de stationnement pour véhicules et au moins un moyen de connexion électrique de ladite au moins une borne de charge avec au moins un véhicule électrique stationné sur une desdites au moins deux places de stationnement. Evidemment, dans le cas où il n’y a aucun véhicule stationné, le procédé ne charge aucun véhicule. Le nombre de bornes de charge est inférieur au nombre de places de stationnement, en d’autres termes il y a plus de places de stationnement que de bornes de charge. Ledit procédé de l’invention met en œuvre : un jeu de paramètres dudit véhicule électrique et de sa batterie choisis notamment parmi une pénalité de chargement non-satisfaisant, un accord de prestation de services, un niveau de charge initial de ladite au moins une batterie, un niveau de charge requis en fin de chargement de ladite au moins une batterie et une modélisation de ladite au moins une batterie. La liste de paramètres suivants peut être préférentiellement utilisée : numéro d’identifiant du véhicule, durée de connexion au plus tard, moment de déconnexion au plus tôt, paramètres d’un modèle du comportement électrochimique de la batterie : tension à vide et résistance interne et puissance limite Le véhicule peut être donc associé à un aspect contractuel du type « accord de niveau de service », « convention de services », ou encore « engagements de service », “SLA” (abréviation de l’Anglais “Service Level Agreement”) qui peut stipuler par exemple qu’un cas de chargement partiel ou non-satisfaisant peut être associé à une pénalité. Le niveau de charge initial peut être détecté par la borne, peut être communiqué à distance ou bien peut faire partie d’un planning prévisionnel de charge de véhicules d’une flotte de véhicules par exemple. Le niveau de charge requis en fin de chargement peut être par défaut le niveau maximal mais peut également être un niveau considéré satisfaisant par le client, notamment s’il faut tenir compte d’autres paramètres comme par exemple si le temps de charge est contraint, si le prix de l’énergie électrique dépasse un seuil ou bien si la pénalité relative à d’autres contrats est supérieure. La modélisation proposée de ladite au moins une batterie peut être basée sur le comportement électrochimique de la batterie. Ce modèle se veut à la fois assez simple pour être utilisé dans un cadre de contrôle optimal mais suffisamment complexe pour représenter le comportement d'une vraie batterie. Un tel modèle peut être représenté à l’aide des paramètres de tension à vide , de résistance interne et puissance limite un jeu de paramètres de l’infrastructure choisis notamment parmi un temps d’attente dans la queue, des caractéristiques de ladite au moins une borne de charge, du nombre de bornes de charges opérationnelles, un temps de branchement dudit au moins un moyen de connexion à un véhicule. Le temps de branchement dudit au moins un moyen de connexion à un véhicule peut être considéré comme instantané dans une première approche de l’algorithme, négligeable en considérant par exemple une séquence minimale de chargement de 15 min. Toutefois, pour plus de précision, on peut également inclure cet élément dans le calcul, notamment si on réduit les durées des séquences de charge, auquel cas le temps de branchement ne sera plus négligeable et/ou lorsque plusieurs types de branchement sont possibles, par exemple réalisé par une personne, par un bras robotisé, etc. Dans ce cas, la durée de temps requis par les différentes typologies de branchement d’un véhicule à la borne peut être incluse dans le calcul pour en affiner le résultat, et, un jeu de paramètres de l’énergie électrique choisis notamment parmi un dimensionnement du réseau électrique, un dimensionnement de la puissance électrique disponible localement, un seuil maximal de puissance sous-tirée par l’ensemble des bornes, un prix de l’électricité du réseau électrique à la vente et à l’achat qui peut être variable au cours du temps. Le procédé de l’invention réalise la charge des véhicules électriques selon un séquencement de charge comprenant au moins une étape de charge d’au moins un véhicule électrique, ledit séquencement étant déterminé par minimisation d’une fonction coût sous contraintes d’au moins un paramètre de chacun des trois jeux de paramètres détaillés plus haut. Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut contrôler en outre une source d’électricité, notamment renouvelable de type solaire ou éolienne, préférablement produite localement. Alternativement, cette source d’énergie peut utiliser le biogaz, hydrocentrale ou toute autre source d’énergie renouvelable. Il n’est pas exclu toutefois d’utiliser une microcentrale électrique, par exemple de cogénération ou même nucléaire, fonctionnant à base de hydrocarbures ou tout combustible fossile. Selon une mise en œuvre de l’invention, le modèle d'évolution de l'énergie contenue dans la batterie (appelé modèle de charge de la batterie) peut s’écrire selon la formule suivante : Les fonctions , et sont des fonctions polynomiales de l'énergie de la batterie définies par interpolation à partir de données expérimentales et sont représentées sur les figures 2 à 4. Sur la Figure 5 on retrouve la dynamique de la batterie , qui peut être exprimé selon cette formule : On peut donc définir l'efficacité (rendement) comme suit: Le rendement est représenté en ; d’autres modèles de charge de la batterie peuvent être mis en œuvre. Ces modèles décrivent mathématiquement les puissances limites, le rendement en fonction du type de batterie, de son état de charge et de sa température. Cependant, pour plus de précision, il est souhaitable de mettre en œuvre un modèle de vieillissement sous la forme d’une perte de capacité dépendant du temps, du courant, de l’état de charge et de la température. Selon ce mode de réalisation de l’invention, la modélisation de la batterie est exprimée en fonction d’une tension à vide de la batterie et d’une résistance interne de la batterie et ledit séquencement met en œuvre un modèle de charge adapté à ladite modélisation de batterie. Une telle modélisation peut mettre en œuvre le principe de fonctionnement qui est représenté en Fig. 2, qui illustre la variation de la résistance interne de la tension de circuit ouvert de la batterie en fonction de l'état de charge (SOC, de l’Anglais « State of charge »). On observe notamment que pour des SOC Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut mettre en œuvre les étapes suivantes lors de l’identification d’un nouveau véhicule ou lors du départ d’un véhicule électrique en charge: On détermine au moins un des éléments du jeu de paramètres de l’infrastructure ; On détermine au moins un des éléments du jeu de paramètres de l’énergie électrique ; Pour chaque au moins un véhicule électrique : On détermine au moins un des éléments du jeu de paramètres dudit véhicule électrique; On détermine au moins un paramètre de contrôle pour chacune desdites au moins une étape de charge dudit séquencement de charge, ledit paramètre de contrôle comprenant au moins une valeur de durée et de puissance électrique de charge d’au moins un véhicule électrique, ladite puissance électrique pouvant être positive dans le cas d’un chargement et négative dans le cas d’un déchargement ; On met en œuvre chacune desdites au moins une étape de charge du véhicule électrique dudit séquencement de charge, en connectant successivement chaque au moins un véhicule électrique stationné sur une des places de stationnement à une borne de charge. Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut optimiser le séquencement de charge selon des profils des couts d’achat et vente de l’énergie électrique du réseau, de l’énergie électrique et de l’énergie stockée dans au moins une batterie stationnaire et/ou au moins une batterie de véhicule électrique. Préférablement, cette énergie peut être produite localement, c’est-à-dire à proximité géographique de l’endroit où se situe le dispositif. Selon ce mode de réalisation, on peut contrôler en outre au moins une batterie de véhicule électrique comme une source d’électricité. Il s’agit d’une batterie d’un véhicule connecté à une borne que l’on peut utiliser comme source d’électricité dans une variété de circonstances. Toutefois, on peut utiliser également une batterie en stationnaire pour apporter plus de flexibilité à la gestion de l’achat et de revente de l’électricité. Par exemple on peut revendre l’électricité dans un cas où il y a une forte demande sur le réseau public. On peut également envisager le cas où il serait économiquement intéressant d’utiliser l’énergie fournie par une batterie stationnaire et/ou une batterie d’un véhicule pour charger une autre batterie d’un véhicule ou une autre batterie en stationnaire. Selon un mode de réalisation de l’invention, on peut ajuster ledit séquencement également selon un état du trafic réel ou habituel et/ou selon un planning. Le réajustement en fonction du trafic permet d’optimiser la charge des véhicules déjà stationnés en prévision de l’arrivée d’autres véhicules mais permet également d’optimiser le cout de charge. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé peut être ajusté également selon des profils statistiques et/ou stochastiques d’au moins un élément des jeux de paramètres. Selon un mode de réalisation de l’invention, le procédé peut être également ajusté selon au moins une logique d’apprentissage automatique, préférablement située dans un nuage informatique. Le calcul de cette planification optimale est un problème de contrôle optimal non linéaire mixte c’est-à-dire avec des variables de temps continues et discrètes. La complexité du problème vient du fait que seuls certains véhicules peuvent être rechargés en même temps, car il y a plus de places de stationnement que de bornes de recharge. La partie contrôle optimal en temps continu provient du fait que les batteries électriques équipant les véhicules sont des systèmes dynamiques. Enfin, on peut partir dans un premier temps de la prémisse que les séquences de charge sont à pas constant, ce qui apporte une partie temporelle discrète. Selon un mode de réalisation de l’invention, la minimisation de ladite fonction coût sous contraintes est mise en œuvre au moyen d’une méthode d’exploration d’arbre et préférablement d’une méthode de séparation et évaluation (« branch and bound approach » en Anglais). La méthode d’exploration d’arbre est un outil d'aide à la décision représentant un ensemble de choix sous la forme graphique d'un arbre. Les séquences complètes des différentes décisions possibles sont situées aux extrémités des branches (les « feuilles » de l'arbre), et représentent les décisions prises à chaque étape. Selon un mode de réalisation de l’invention, la méthodologie générale peut consister à gérer la partie entière de l'algorithme en utilisant un algorithme de séparation et d’évaluation (de l’anglais « Branch and Bound ») qui à son tour peut utiliser un algorithme de contrôle optimal non linéaire contraint pour calculer le chemin optimal dans la branche et l'arbre lié à explorer. L’algorithme de séparation et d’évaluation « Branch and Bound » est décrit notamment dans les documents : C. H. Papadimitriou, K. Steiglitz. Combinatorial Optimization, algorithms and complexity, chapter 18, 2nd edition, Dover edition 1998 B. Korte, J. Vygen, Combinatorial Optimization, theory and algorithms, chapter 5 and 21, 2nd edition, Springer 2001 Dans d’autres termes, cette invention concerne un procédé pour calculer une planification optimale de la charge d'un véhicule électrique à une station de charge capable de changer automatiquement un véhicule électrique. La méthodologie présentée repose préférablement sur une stratégie Branch and Bound permettant de calculer l'optimum global. La méthodologie présentée dans un mode de réalisation repose fortement sur un solveur de contrôle optimal basé sur le principe du maximum de Pontryagin permettant de calculer rapidement une bonne limite inférieure du coût optimal global à chaque nœud de l'arbre. Cependant, pour fonctionner à plein potentiel, cet algorithme peut s'exécuter sur un cluster afin que lors de l’expansion d'un nœud, ses enfants puissent être calculés en parallèle. Préférablement, on peut prendre en compte également les incertitudes sur l'heure de départ et l'heure d'arrivée des véhicules électriques. Une approche de recouvrement progressif pourrait être envisagée pour utiliser l'algorithme présenté dans un contexte stochastique. Un algorithme par séparation et évaluation, ou « branch and bound » en anglais, est une méthode générique de résolution de problèmes d'optimisation combinatoire. L'optimisation combinatoire consiste à trouver un point minimisant une fonction, appelée coût, dans un ensemble discret. Une méthode naïve pour résoudre ce problème est d'énumérer toutes les solutions du problème, de calculer le coût pour chacune, puis de donner le minimum. Parfois, il est possible d'éviter d'énumérer des solutions dont on sait, par l'analyse des propriétés du problème, que ce sont de mauvaises solutions, c'est-à-dire des solutions qui ne peuvent pas être le minimum. La méthode séparation et évaluation est une méthode notamment utilisée pour résoudre des problèmes NP-complets, c'est-à-dire des problèmes considérés comme difficiles à résoudre efficacement, ce qui en fait une méthode plutôt destinée aux problèmes de recherche opérationnelle. Tout au long de cette exploration, à chaque nœud, l'algorithme Branch and Bound réalise les tâches différentes: - Bornage ou « Bounding » en Anglais : Calcul de la solution optimale d'un problème relaxé en fonction du chemin du nœud courant à la racine de l'arbre. Pour un nœud de profondeur k le problème relaxé est un problème d’optimisation où k variables entières ont été définis. Ce problème d'optimisation relaxé fournit à l'algorithme une borne inférieure sur le coût. - Branchement : une fois que la partie de bornage du nœud a été calculée, la partie de branchement peut être effectuée. Le branchement d'un nœud consiste en deux actions mutuellement exclusives. - Exploration: Si la borne inférieure associée au nœud courant de profondeur k est inférieure à la borne supérieure du coût optimal, le nœud vaut la peine d'être exploré, les enfants du nœud courant sont calculés. Le calcul des enfants consiste à créer un enfant par valeur possible des variables discrètes, pour chaque enfant. Ainsi le chemin reliant la racine de l’arbre à n’importe quel nœud représente la séquence en temps rétrograde des valeurs prises à chaque instant par les variables discrètes. - Elagage: Si l’arbre issu du nœud courant ne vaut pas la peine d'être explorée, c'est à dire si la meilleure solution optimale de n'importe quel nœud de l'arbre issu du nœud courant est supérieure au coût d'une trajectoire admissible pour le problème posé. La branche est élaguée et ne sera pas explorée. Par conséquent, l'efficacité d'une approche « Branch and Bound » nécessite d'avoir à la fois un bon problème relâché, c'est-à-dire un problème continu qui approxime au mieux le problème des valeurs entières et une bonne méthode d'exploration, c'est-à-dire une méthode qui explore principalement les nœuds situés sur le chemin optimal de l'arbre. La méthode « Branch and Bound » a été adaptée afin d’obtenir un bon compromis entre précision, rapidité et robustesse. Ces trois aspects sont détaillés ci-dessous : Précision : la méthode séparation et évaluation, reposant sur une exploration systématique de l’arbre des possibilités permet d’obtenir l’optimum global du problème. Rapidité : les heuristiques de parcours de l’arbre (« Depth First Search » modifiée et « Best First Search » en Anglais, pouvant être traduits respectivement par « recherche en profondeur d’abord» et « recherche du meilleur nœud d’abord») permettent un parcours de l’arbre efficace en obtenant rapidement une très bonne borne supérieure sur le coût optimal. Cette borne étant assez fine, elle permet d’éliminer très rapidement un très grand nombre de branches de l’arbre à explorer. L’utilisation de méthodes indirectes de contrôle optimal permettent de très vite calculer la solution optimal du problème relaxé connaissant la solution optimale du nœud parent. En effet, ces méthodes, sensibles numériquement, permettent de trouver très rapidement la solution optimale du problème à condition de fournir une bonne initialisation au solveur. Or, la solution optimale du problème relaxé du nœud parent est une très bonne solution initiale pour le nœud courant. Robustesse : les méthodes de collocation utilisées pour résoudre le problème de contrôle optimal permettant de calculer la borne inférieure du problème d’optimisation correspondant à chaque nœud, permettent d’obtenir un bon compromis entre performance et robustesse, entre des méthodes de tir rapides et peu robustes à l’initialisation et des méthodes directes lentes mais robustes à l’initialisation. L’objectif de cette méthode est d’explorer le moins de nœuds possibles pour obtenir la solution optimale. La solution proposée dans ce mode de réalisation de l’invention est d’obtenir le plus vite possible un bonne borne supérieure du coût optimal afin d’éliminer toute les branches dont le coût optimal relaxé est plus grand que cette borne. Il faut donc atteindre le plus vite possible une feuille (extrémité) de l’arbre. La figure 7 illustre la combinatoire d’un problème où, à chaque pas de temps la variable entière peut prendre 2 valeurs ou La racine de l’arbre correspond à la profondeur nulle où aucune variable entière n’a été fixée. Les nœuds de profondeur 1, c’est-à-dire les nœuds directement reliés à la racine correspondent aux différentes valeurs que peut prendre la variable entière à l’instant (deux dans ce cas). Ainsi, chaque nœud de profondeur correspond à un scénario où la variable entière a été fixée sur les pas de temps compris entre et et l’ensemble des nœuds de profondeur représente tous les scénarios possibles de la variable entière sur les pas de temps compris entre et Alors, les feuilles de l’arbre (i.e. les nœuds de profondeur ) correspondent à tous les scénarios possibles pour la variable entière sur les pas de temps compris entre et On fait donc un parcours en profondeur de l’arbre. A chaque profondeur on choisit d’explorer le nœud ayant le coût optimal relaxé le plus petit. Une fois qu’on a atteint une feuille de l’arbre (i.e. toutes les variables entières sont fixées), on obtient une première solution satisfaisant toutes les contraintes qui est donc un majorant du coût optimal. Ensuite, on peut éventuellement passer à une méthode de parcours priorisant les nœuds ayant le coût optimal relaxé le plus faible jusqu’à ce qu’il n’y a plus de nœuds intéressants à explorer. La minimisation de ladite fonction coût sous contraintes selon un mode de réalisation de notre invention, au moyen d’une méthode de séparation et évaluation peut s’écrire sous la forme : Cette formule inclut l’arbitrage entre le prix de l’énergie électrique à l’achat et à la vente et l’impact sur l’usure de la batterie. Le modelé de fonctionnement de la batterie peut être écrit sous la forme suivante : Rappelons que sur le côté droit de la Figure 5 on retrouve la dynamique de la batterie , qui peut être exprimé selon la formule 2. Selon l’invention, la minimisation de la fonction coût dépend des paramètres prédéfinis parmi les jeux de paramètres du véhicule, de l’infrastructure, et de l’énergie électrique. Ainsi, le séquencement prend en compte les contraintes liées au véhicule, à l’infrastructure et à l’énergie électrique pour optimiser le séquencement de la charge. Selon un mode de réalisation, qui dépend des paramètres prédéfinis des jeux de paramètres du véhicule, de l’infrastructure, et de l’énergie électrique, cette minimisation de la fonction coût peut être écrite sous les contraintes suivantes : L’exploration de l'arbre consistant pour chaque nœud à borner le coût optimal et à générer ses enfants a été couverte. Pour décrire complètement l'algorithme de séparation et évaluation, il faut spécifier la partie exploration de cet algorithme, c'est-à-dire dans quel ordre les nœuds vont être explorés. Selon un mode de réalisation, la minimisation de ladite fonction coût sous contraintes est mise en œuvre au moyen d’une méthode d’exploration d’arbre et préférablement d’une méthode de séparation et évaluation (branch and bound approach) couplée à des méthodes de contrôle optimal sous contraintes d’état et de commande. Ceci permet d’optimiser l’evaluation de la minimisation de ladite fonction coût sous contraintes. Stratégie de type Depth-First-Search : Selon un mode de réalisation, afin d'avoir une taille efficace de l'arbre, il est très important d'obtenir une bonne borne supérieure sur le coût optimal afin que toute solution relaxée dont la borne inférieure est supérieure à cette borne supérieure puisse être élaguée. Plus la borne supérieure est bonne, plus l'algorithme est rapide. Mais les limites supérieures du coût optimal sont calculées uniquement sur les feuilles de l'arbre. Par conséquent, il est très important d'arriver à une feuille le plus rapidement possible. Pour ce faire, une technique d'exploration de type Depth-First-Search peut être utilisée. La figure 8 illustre la méthode Depth First Search en explorant le meilleur enfant par génération. Le meilleur enfant est représenté par un cercle évidé. La technique Depth-First-Search consiste à placer les enfants générés d'un nœud dans une pile, puis à explorer le nœud au-dessus de la pile. Procéder de cette façon garantit que le nœud actuellement exploré est toujours un pas plus profond que le précédent, et qu'un nœud feuille est atteint après avoir exploré générations. Mais, afin d'obtenir une bonne borne supérieure sur le coût optimal, les nœuds générés sont empilés dans l'ordre décroissant de leur coût optimal relaxé. Cela garantit que la méthode Depth-First-Search suit le chemin des meilleurs enfants. En effet, un nœud est exploré, puis son meilleur enfant est exploré, puis le meilleur enfant de son meilleur enfant et ainsi de suite. Cette heuristique permet à l'algorithme de trouver une rapidement une bonne borne supérieure. De plus, l'utilisation d'une stratégie en temps rétrograde pour définir la variable entière permet à de trouver souvent la solution optimale à l’issue de la procédure de parcours en profondeur d’abord. Sur la , on a représenté dans la partie droite une flèche P, qui décrit l’ordre des étapes de ce procédé, on démarre à l’étape P0 et on termine à l’étape Pn, qui correspond à la feuille de l’arbre. A chaque étape, on calcule le coût optimal relaxé de tous les enfants possible du nœud courant et on détermine le meilleur nœud enfant, représenté en blanc, et on réitère cette étape pour le meilleur nœud enfant représenté en blanc. Sur la partie gauche de la figure, on a représenté l’échelle du temps de charge avec t0 l’instant auquel on débute le séquencement de charge, et tf l’instant final auquel on doit terminer le séquencement de charge. Cette échelle de temps est dans l’ordre inverse des étapes du procédé. Pour cette méthode, l’étape P0 correspond à l’instant final tf, et l’étape P1 à l’instant tf-Δt (Δt représentant la durée minimale d’une séquence de la charge), l’étape Pn-1 correspond à l’instant t0+Δt, et l’étape Pn correspond à l’instant t0. Ainsi, cette méthode optimise le séquencement en partant de l’état de charge souhaité. Ainsi, cette méthode garantit une optimisation permettant d’obtenir l’état de charge souhaité des véhicules stationnés. Stratégie de parcours en meilleur nœud d’abord « Best First Search » : Une fois que la stratégie Depth-First-Search a atteint une feuille, une bonne limite supérieure est disponible. Pour terminer l'optimisation, on peut faire en sorte qu’il ne reste aucun nœud pouvant potentiellement être la racine d’un arbre contenant la solution optimale dans une de ses feuilles. Pour rapidement arriver à cette étape, la méthode d'exploration est désormais une méthode Best-First-Search, c'est-à-dire que le nœud avec le coût optimal relaxé le plus faible est exploré en priorité. La structure de données derrière ce parcours du meilleur nœud d’abord est une queue de priorité permettant d’accéder au meilleur nœud de la pile immédiatement. Présentation de l'approche de pénalisation intérieure: Afin de résoudre le problème de borne inférieure de l'algorithme Branch and Bound, un intérieur pénalisé dans une approche de contrôle optimal peut être utilisé. Cette méthode consiste à relâcher les contraintes par une augmentation du coût à l'aide de fonctions de pénalisation intérieure. Cette relaxation dépend de la séquence de paramètres convergeant vers 0. Lorsque cette séquence converge vers 0, la solution de la solution optimale relaxée converge vers la solution du problème d'origine. Le problème pénalisé peut s'écrire comme suit, sous la forme d’une fonction objectif M à minimiser : Les fonctions de pénalité et sont choisies, pour s'assurer que les solutions optimales de ce problème pénalisé sont strictement intérieures, c'est-à-dire strictement conformes aux contraintes posées. Par souci de concision, la notation suivante peut s’écrire sous la forme : En utilisant un changement de variable, le problème de contrôle optimal pénalisé intérieur extérieur mixte peut s’écrire sous la forme suivante : Selon un mode de réalisation, on peut mettre en œuvre une approche du principe maximum de Pontryagin pour résoudre le problème de contrôle optimal sans contrainte : la résolution du calcul de la borne inférieure consiste à résoudre une séquence de problèmes de contrôle optimal sans contraintes. Pour résoudre cette séquence, une approche basée sur le principe maximum de Pontryagin (PMP) peut être utilisée. Pour ce faire, définissons d'abord l'hamiltonien H du problème, comme suit : Le PMP pose que résoudre le problème équivaut à résoudre le problème aux deux bouts (TPBVP) suivant. Pour résoudre ce TPBVP de nombreuses méthodes existent. Néanmoins, le choix d'un algorithme de résolution basé sur des méthodes de colocation permet d'obtenir un bon compromis entre vitesse de calcul et sensibilité numérique. L’invention concerne également un dispositif de contrôle d’une infrastructure de charge de véhicules électriques mettant en œuvre le procédé selon l’un des modes de réalisation décrits plus haut. Comme il va de soi, l’invention ne se limite pas aux seules modes de réalisation décrits ci-dessus à titre d’exemple, elle embrasse au contraire toutes les variantes de réalisation. Les caractéristiques et avantages du procédé selon l'invention apparaîtront plus clairement à la lecture de l'exemple d'application ci-après A titre d’exemple, on considère la recharge de 9 voitures avec deux bornes de recharge de puissance maximale différente. Le réglage complet du problème de charge est le suivant le nombre de véhicules le nombre de bornes de charge minutes Avec est la distribution uniforme de . À partir de cet exemple avec 9 voitures et 2 bornes de recharge différentes, le multiset peut s’écrire : Afin d'évaluer la taille du problème combinatoire, il faut vérifier la cardinalité de l'ensemble de permutations . Dans ce cas, le résultat est exactement le nombre de permutations de 2 éléments parmi 9 soit 72. Le problème d'optimisation étant résolu en 24 heures avec un temps de commutation T de 10 minutes donne une branche et un arbre lié de 726 24 nœuds. En utilisant l'algorithme de Branch and Bound décrit, la solution optimale a été trouvée à la fin de la procédure de Depth-First-Search. Avec cette méthode, seuls 72 144 nœuds ont été explorés. Dans ce cas, l'algorithme Branch and Bound converge après avoir exploré 72 x 144 nœuds. Sa vitesse de convergence est donc logarithmique par rapport à la taille de l’arbre. Sur la , on peut voir la stratégie qui consiste à commuter à presque chaque pas de temps les véhicules en charge. Cette figure représente, à titre d’exemple, les puissances de charge en fonction du temps et pour chacun des 9 véhicules. Sur cette figure, on retrouve sur l’axe des abscisses le temps en heures et sur l’axe des ordonnées est représenté l’ensemble de 9 véhicules, notés Vehicle #0 à Vehicle #8. Sur le côté droit de la figure on retrouve l’échelle des niveaux de gris représentant l’intensité de la puissance électrique appliquée à chaque véhicule. Cette méthode permet de recharger les véhicules avec la dernière heure de départ (véhicules 2 et 6 par exemple) à une puissance assez faible et donc avec une efficacité supérieure. Sur la on retrouve l’évolution de l’état de charge des batteries des véhicules en fonction du temps. On peut constater que le dispositif permet de réaliser la charge des batteries des 9 véhicules notés Vehicle #0 à Vehicle #8 en fonction des caractéristiques intrinsèques de leurs batteries. Sur la droite, on retrouve une barre avec des nuances de gris, qui représentent l’état de charge des batteries des véhicules. Procédé de contrôle pour une infrastructure de charge pour véhicules (VE1,…,VEp, VEp+1), chaque véhicule est équipé d’au moins une batterie rechargeable, ladite infrastructure comprenant au moins une borne de charge (B1, …, Bn) reliée à un réseau de distribution électrique (R), au moins une place de stationnement pour véhicules et au moins un moyen de connexion électrique (A) de ladite au moins une borne de charge (B1, …, Bn) avec au moins un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) stationné sur ladite au moins une place de stationnement, le nombre de bornes de charge (B1, …, Bn) étant inférieur au nombre de places de stationnement, ledit procédé mettant en œuvre un jeu de paramètres dudit véhicule électrique choisis notamment parmi une pénalité de chargement non-satisfaisant, un accord de prestation de services, un niveau de charge initial de ladite au moins une batterie, un niveau de charge requis en fin de chargement de ladite au moins une batterie et une modélisation de ladite au moins une batterie, un jeu de paramètres de l’infrastructure choisis notamment parmi un temps d’attente dans la queue, des caractéristiques de ladite au moins une borne de charge, un temps de branchement dudit au moins un moyen de connexion à un véhicule, et un jeu de paramètres de l’énergie électrique choisis notamment parmi un dimensionnement du réseau électrique, un dimensionnement de la puissance électrique disponible localement, un prix de l’électricité du réseau électrique à la vente et à l’achat, caractérisé en ce que la charge dudit au moins un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) est réalisée selon un séquencement de charge comprenant au moins une étape de charge d’au moins un véhicule, ledit séquencement étant déterminé par minimisation d’une fonction coût sous contraintes d’au moins un élément de chacun des trois jeux de paramètres. Procédé selon la revendication 1, dans lequel on contrôle en outre une source d’électricité (PV), notamment renouvelable de type solaire ou éolienne, préférablement produite localement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la modélisation de la batterie est exprimée en fonction d’une tension à vide de la batterie et d’une résistance interne de la batterie et ledit séquencement met en œuvre un modèle de charge adapté à ladite modélisation de batterie. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite infrastructure comprend également des moyens de reconnaissance automatique dudit au moins un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1), préférablement optique par reconnaissance de la plaque minéralogique du véhicule lorsque ledit véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) se présente sur une desdites places de stationnement. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ladite infrastructure comprend également des moyens de communication à distance dudit au moins un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on met en œuvre au moins un desdits au moins un moyen de connexion (A) à un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) de manière automatique, sans intervention humaine, préférablement sous forme de bras articulé et/ou d’un guidage magnétique. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel ledit séquencement de charge est déterminé à chaque identification d’un nouveau véhicule, ladite identification étant mise en œuvre lors de l’arrivée d’un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) sur une des places de stationnement ou avant son arrivée, par le biais des moyens de connexion à distance ou selon une planification prédéterminée. Procédé selon la revendication 7, dans lequel on met en œuvre les étapes suivantes lors de l’identification d’un nouveau véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) ou lors du départ d’un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) en charge: On détermine au moins un des éléments du jeu de paramètres de l’infrastructure ; On détermine au moins un des éléments du jeu de paramètres de l’énergie électrique ; Pour chaque au moins un véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1) : On détermine au moins un des éléments du jeu de paramètres dudit véhicule ; On détermine au moins un paramètre de contrôle pour chacune desdites étapes de charge dudit séquencement de charge, ledit paramètre de contrôle comprenant au moins une valeur de durée et de puissance électrique de charge d’au moins un véhicule électrique, ladite puissance électrique pouvant être positive dans le cas d’un chargement et négative dans le cas d’un déchargement ; On met en œuvre chacune desdites au moins une étape de charge du véhicule dudit séquencement de charge, en connectant successivement chaque au moins un véhicule stationné sur une des places de stationnement à une borne de charge. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on optimise le séquencement de charge selon des profils des couts d’achat et vente de l’énergie électrique du réseau, de l’énergie électrique préférablement produite localement et de l’énergie stockée dans au moins une batterie stationnaire (BAT) et/ou au moins une batterie de véhicule (VE1,…,VEp, VEp+1). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on ajuste ledit séquencement également selon un état du trafic réel ou habituel et/ou selon un planning. Procédé selon l’une des revendications précédentes qui est ajusté également selon des profils statistiques et/ou stochastiques d’au moins un élément des jeux de paramètres. Procédé selon l’une des revendications précédentes qui est également ajusté selon au moins une logique d’apprentissage automatique, préférablement située dans un nuage informatique (E). Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel la minimisation de ladite fonction coût sous contraintes est mise en œuvre au moyen d’une méthode d’exploration d’arbre et préférablement d’une méthode de séparation et évaluation couplée à des méthodes de contrôle optimal sous contraintes d’état et de commande. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel on met en œuvre une interface (F) homme/machine matérialisée, préférablement sous la forme d’une borne et/ou dématérialisée, préférablement sous forme d’application. Dispositif de contrôle (D) d’une infrastructure de charge de véhicules (VE1,…,VEp, VEp+1) mettant en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes.