Brevet FR3118805A1 — publié le 20220715

L’invention concerne un dispositif de simulation thermique (1) de batterie de traction (2) de véhicule automobile, comprenant - un système de refroidissement (3) de batterie (2) qui comprend un refroidisseur (3a), une pompe (6) de circulation d’un réfrigérant (4), et un échangeur de chaleur (7) ; - un moyen de conditionnement (8, 8a) pour appliquer une température donnée à la batterie (2) pendant des temps donnés ; - au moins un moyen de simulation (10) pour faire varier des paramètres d’utilisation de la batterie (2) et de la pompe (6) ; - un moyen pour déterminer un équilibre thermique et/ou une réduction de puissance ; - un module d’apprentissage automatique (12) configuré pour intégrer les données correspondant auxdits paramètres d’utilisation et déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie (2). Fig. 1 DISPOSITIF DE SIMULATION THERMIQUE DE BATTERIE DE VEHICULE ELECTRIQUE PAR APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE, PROCEDE, VEHICULE COMPRENANT UN TEL DISPOSITIF L’invention se rapporte au domaine des dispositifs et systèmes d’estimation de la température de la batterie en cours d’utilisation. L’estimation au plus juste de la température permet d’anticiper une potentielle détérioration prématurée de la batterie et de réagir par exemple en refroidissant la batterie. En outre, les surchauffes de la batterie induisent des surconsommations en énergie électrique et aboutissent à des déchargements prématurés. Des solutions de simulations ont été proposées pour la prédiction de la température de la batterie de traction. Cependant, ces solutions ne sont pas satisfaisantes. Elles sont basées sur une simplification et une modélisation des caractéristiques physiques de la batterie comprenant la géométrie, les caractéristiques thermiques (notamment la capacité thermique, la conductivité thermique et la densité), ainsi que la source de la chaleur de la batterie qui dépend de plusieurs facteurs (notamment la température, la puissance électrique, l’état de charge (SOC) et l’état de santé (SOH) de la batterie). Ces modélisations proposent une simplification trop importante des caractéristiques physiques ce qui aboutit à des défauts de précision et de fiabilité conséquents. En réalité, il est impossible d’avoir dans l’art antérieur, des modèles suffisamment précis pour une simulation fiable. Par exemple, pour la source de chaleur, le fournisseur de la batterie n’a pas de mesures fiables, et les données fournies ne sont pas suffisantes pour développer un modèle qui couvre la plage entière des paramètres d’utilisation les plus impactants (notamment la température, l’état de charge et l’état de santé). En outre, ces modélisations requièrent de très longues expérimentations impliquant des temps trop élevés. Ainsi, un premier objectif de la présente invention est de proposer une solution de modélisation sensiblement précise et fiable dans différentes conditions d’utilisation de la batterie. Un deuxième objectif est de proposer une solution de simulation permettant de modéliser les évolutions de température de la batterie en limitant significativement le nombre et la complexité des expérimentations. Pour atteindre ces objectifs, l’invention propose un dispositif de simulation thermique de batterie de traction de véhicule automobile, comprenant - un système de refroidissement de batterie qui comprend un refroidisseur apposé contre au moins un coté de la batterie, une pompe de circulation d’un réfrigérant, et un échangeur de chaleur ; - un moyen de conditionnement pour appliquer une température donnée à la batterie pendant des temps donnés ; - au moins un moyen de simulation pour faire varier des paramètres d’utilisation de la batterie et de la pompe ; - un moyen pour déterminer si un équilibre thermique de la batterie est atteint et/ou un moyen pour déterminer si la batterie réduit sa puissance ; - un module d’apprentissage automatique configuré pour intégrer les données correspondant auxdits paramètres d’utilisation et déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie. Le module d’apprentissage automatique (ou « machine learning » en langue anglaise) est en particulier un module d’apprentissage profond (ou « deep machine learning » en langue anglaise). Ce module est basé sur un réseau de neurones profond. Il s’agit d’un module d’intelligence artificielle. Ce module est mis en œuvre par des moyens informatiques et est connu en lui-même. Avantageusement, le dispositif selon l’invention implique une réalisation d’un modèle précis et fiable tenant compte des caractéristiques physiques de la batterie grâce à l’apprentissage automatique. En outre, le dispositif de simulation selon l’invention ne nécessite pas de longues expérimentations complexes, mais uniquement des essais où certains paramètres sont modifiés. Cela implique un temps significativement réduit pour une efficacité optimale. Selon d’autres aspects pris isolément, ou combinés selon toutes les combinaisons techniquement réalisables : - le module d’apprentissage automatique détermine une loi de variation incluant un gradient de variation de la température en fonction du temps ; et/ou - la loi de variation comprend au moins une des formules suivantes : , , ; ; où est la chaleur générée par la batterie ; est un coefficient constant ; est la température mesurée hors de l’interface batterie-refroidisseur ; est la puissance électrique de la batterie ; est la température à l’interface à l’interface batterie-refroidisseur ; est un coefficient constant représentant la résistance thermique intérieure dans la batterie ; est la chaleur transférée par la batterie ; est le débit du fluide de refroidissement ; est la température d’entrée du refroidisseur de la batterie ; est le coefficient de transfert de chaleur ; est le gradient de température ; est le pas de temps dans la simulation ; et les indices « new » et « old » indiquent la température du pas de temps actuel et la température du pas de temps ancien ; et/ou - ledit moyen de simulation est configuré pour appliquer plusieurs puissances de batterie, plusieurs débits de fonctionnement de la pompe, plusieurs états de charge de la batterie, plusieurs états de santé de la batterie, ou une combinaison d’au moins deux de ces paramètres ; et/ou - le dispositif de simulation comprend en outre un moyen d’isolation pour isoler thermiquement au moins un côté de la batterie où le refroidisseur n’est pas apposé ; et/ou - le moyen de conditionnement pour appliquer une température donnée est configuré pour mettre en œuvre une température interne de la batterie homogène ; et/ou - ladite température appliquée est de 30°C. L’invention porte en outre sur un procédé de simulation thermique de batterie de traction de véhicule automobile, comprenant - une étape pour appliquer une température donnée à la batterie pendant des temps donnés ; - une étape pour faire varier plusieurs paramètres de la batterie et de la pompe ; - une étape pour refroidir la batterie ; - une étape pour déterminer si un équilibre thermique est atteint ou si la batterie réduit sa puissance ; - une étape pour intégrer les données des différents paramètres et déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie au moyen d’un module d’apprentissage automatique. Un autre objet de l’invention concerne un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’au moins une partie des étapes du procédé de simulation selon l’invention, lorsque ledit programme fonctionne sur au moins un ordinateur. L’invention porte également sur une plateforme pour véhicule automobile comprenant un dispositif de simulation selon l’invention. Un autre objet de l’invention a trait à un véhicule automobile comprenant une unité de commande de refroidissement connectée à un dispositif de simulation selon l’invention de sorte à pouvoir échanger des données entre ladite unité de commande et ledit dispositif de simulation, et commander la pompe suivant la loi de variation de la température. L’invention sera davantage détaillée par la description de modes de réalisation non limitatifs, et sur la base des figures annexées illustrant des variantes de l’invention, dans lesquelles : - illustre schématiquement un dispositif de simulation thermique selon une variante préférée de l’invention ; - illustre schématiquement une comparaison entre des données de simulation en apprentissage automatique et des mesures effectives dans des premières conditions ; et - illustre schématiquement une comparaison similaire à celle de la figure précédente dans des deuxièmes conditions. L’invention concerne un dispositif de simulation thermique 1 pour batterie de traction 2 de véhicule automobile. Il s’agit d’un système permettant d’évaluer les variations thermiques de ladite batterie 2 dans des conditions déterminées. La batterie 2 est une batterie de moteur de traction électrique d’un véhicule automobile. Le dispositif de simulation 1 comprend un système de refroidissement 3. Le système de refroidissement 3 est configuré pour refroidir la batterie 2. Le système de refroidissement 3 comprend un refroidisseur 3a apposé contre au moins un coté de la batterie 2. Le refroidisseur 3a peut être fixé à, par exemple collé contre, ledit côté de la batterie 2. En particulier, le refroidisseur 3a est configuré pour réaliser des échanges de chaleur avec la batterie 2 via une interface de contact sur ledit côté. L’interface comprend une surface de la batterie 2 ayant une coopération de forme avec une surface correspondante du refroidisseur 3a. Dans la variante illustrée, le refroidisseur 3a a une forme de plaque. De préférence, le refroidisseur 3a est configuré pour avoir le même coefficient de transfert de chaleur (ou coefficient de transfert thermique) que la batterie 2. Le refroidisseur 3a est parcouru par un réfrigérant 4 qui est de préférence un liquide ou fluide de refroidissement. Le système de refroidissement 3 comprend en outre un circuit de refroidissement 5 dans lequel circule le réfrigérant 4. Le système de refroidissement 3 comprend en outre une pompe 6 de circulation du réfrigérant 4. La pompe 6, une fois actionnée, permet de faire circuler le réfrigérant 4 dans le circuit de refroidissement 5. Dans la variante illustrée, la pompe 6 est disposée en aval du refroidisseur 3a dans le circuit de refroidissement 5. Il s’agit en particulier de la partie chaude 5a du circuit de refroidissement 5. Le système de refroidissement 3 comprend en outre un échangeur de chaleur 7. L’échangeur de chaleur 7 est configuré pour absorber la chaleur issue du refroidisseur 3a suite aux échanges de chaleur avec la batterie 2. Le réfrigérant 4 chauffé est refroidi au niveau de l’échangeur de chaleur 7 de sorte que le reste du circuit de refroidissement 5 en est la partie froide 5b. Le réfrigérant 4 refroidi peut alors re-circuler dans le refroidisseur 3a pour de nouveaux échanges de chaleur entre le refroidisseur 3a et la batterie 2. Le cycle peut ensuite recommencer. Dans la variante illustrée, l’échangeur de chaleur 7 est disposé en aval de la pompe 6 dans le circuit de refroidissement 5. Le système de refroidissement 3 comprend en outre un moyen de conditionnement 8, 8a pour appliquer une température donnée à la batterie 2 pendant des temps donnés. Il s’agit en particulier d’éléments permettant de simuler des températures ambiantes et/ou des échauffements de la batterie 2 dans des conditions d’utilisation. Il peut s’agir d’une chambre équipée d’un dispositif de chauffage 8a ou un système d’air conditionné. La commande 8 peut être faite par ordinateur. La batterie 2 est ainsi mise dans des conditions de température particulières pouvant être variées. En particulier, une température donnée est appliquée pendant un temps donné lors d’un essai, puis une température différente est appliquée pendant un temps donné lors d’un autre essai, et ainsi de suite. Par exemple, selon les essais, la température peut être de 10, 15, 20, 25, 30°C, ou d’autres valeurs de température. Le moyen de conditionnement 8, 8a est mis en œuvre de sorte à avoir une température intérieure homogène. Selon une variante, le dispositif de simulation 1 comprend en outre un moyen d’isolation 9 pour isoler thermiquement au moins un côté de la batterie 2 où le refroidisseur 3a n’est pas apposé. Il s’agit par exemple d’une caisse en matériau isolant ou associée à un matériau isolant. Avantageusement, cela permet de focaliser la dissipation de chaleur de la batterie 2 vers le refroidisseur 3a, et d’améliorer l’efficacité du refroidisseur 3a. Le système de refroidissement 3 comprend en outre au moins un moyen de simulation 10. Les moyens de simulation sont utilisés pendant les essais. Les moyens de simulation permettent de faire varier des paramètres d’utilisation de la batterie 2 et des paramètres d’utilisation de la pompe 6. Les paramètres d’utilisation de la batterie 2 peuvent comprendre la puissance en utilisation. Ainsi, plusieurs puissances de batteries peuvent être appliquées dans différents essais via une simulation d’utilisation de la batterie 2 pour actionner le moteur de traction. Par exemple, le degré d’enfoncement de la pédale d’accélérateur permet de déterminer la puissance de batterie nécessaire en cours d’essai. Les paramètres d’utilisation de la batterie 2 peuvent comprendre l’état de charge de batterie (ou State of Charge - SOC). Ainsi, des essais peuvent être réalisés avec plusieurs différents états de charge de batterie, par exemple à 100%, 75%, 50%, 25%, 10% ou d’autres valeurs d’état de charge. Il en est de même pour l’état de santé de la batterie 2 traduisant le vieillissement de la batterie 2. L’état de santé peut être en valeurs discrètes par exemple de 1 à 10. Les essais peuvent ainsi tenir compte de l’état de santé de la batterie 2 en simulation. Les paramètres d’utilisation de la pompe 6 peuvent comprendre les activations et désactivations de la pompe 6 et les débits de réfrigérant 4. En d’autres termes, plus généralement, les moyens de simulation peuvent être configurés pour appliquer plusieurs puissances de la batterie 2, plusieurs états de charge de la batterie 2, plusieurs états de santé de la batterie 2, plusieurs débits de fonctionnement de la pompe 6, ou une combinaison d’au moins deux de ces paramètres. Le système de refroidissement 3 comprend en outre un moyen 11, 11a configuré pour déterminer si un équilibre thermique de la batterie 2 est atteint. En particulier, ce moyen est mis en œuvre dans les différentes conditions des essais. Il permet de déterminer si un essai peut être arrêté. En d’autres termes, l’essai est arrêté lorsque la température de la batterie 2 est stable. Il s’agit en particulier de la température interne de la batterie 2. Ce moyen peut comprendre un capteur ou une sonde de température 11a. Alternativement ou en combinaison, le système de refroidissement 3 comprend en outre un ou de préférence ledit moyen 11 configuré pour déterminer si la batterie 2 réduit sa puissance, c’est-à-dire qu’elle est en début de détarage (ou « derating » en langue anglaise). Le moyen 11 peut comprendre un module de type informatique analysant des paramètres de la batterie 2 à cet effet. De même, ce moyen 11 peut être mis en œuvre dans les différentes conditions des essais. Il permet de déterminer si un essai peut être arrêté. En d’autres termes, l’essai est arrêté lorsque la puissance de la batterie 2 baisse. Ce moyen 11 peut comprendre un dispositif de mesure de puissance. Le système de refroidissement 3 comprend en outre un module d’apprentissage automatique 12 (également appelé « machine learning » en langue anglaise). Il s’agit de préférence d’un module d’apprentissage profond (ou « deep machine learning » en langue anglaise). Il s’agit d’un module d’intelligence artificielle. Ce module 12 est basé sur un réseau de neurones profond dans la variante illustrée. Ce module 12 est mis en œuvre par des moyens informatiques et est connu en lui-même. Le module d’apprentissage automatique 12 est configuré pour intégrer les données correspondant auxdits paramètres d’utilisation issues des différents essais. Le module d’apprentissage automatique 12 est en outre configuré pour déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie 2 sur la base de ces données. Avantageusement, le dispositif de simulation 1 implique une réalisation d’un modèle précis et fiable via cette loi de variation issue du module d’apprentissage automatique 12. Ce modèle tient compte des caractéristiques physiques de la batterie 2 en conditions d’utilisation reproductibles grâce aux données des différents essais en mettant à profit l’intelligence artificielle. En outre, le dispositif de simulation 1 ne nécessite pas de longues expérimentations complexes, mais uniquement des essais où certains paramètres, notamment d’utilisation de la batterie 2 et de la pompe 6, sont modifiés. Cela implique des expérimentations simples pour des temps d’expérimentations significativement réduits et aboutit à une efficacité optimale. De préférence, le module d’apprentissage automatique 12 détermine une loi de variation incluant un gradient de variation de la température en fonction du temps. Avantageusement, cela permet de mieux prédire les variations de température de la batterie 2. L’invention concerne en outre un procédé de simulation thermique pour batterie de traction 2 de véhicule automobile. Le procédé de simulation permet d’évaluer les variations thermiques de ladite batterie 2 dans des conditions déterminées. Le procédé de simulation peut être mis en œuvre au moyen du dispositif de simulation thermique 1 tel que décrit précédemment. Dans ce cas, les étapes consistent à mettre en œuvre certaines ou toutes les actions des différents éléments du dispositif de simulation 1. Le procédé de simulation comprend une étape pour appliquer une température donnée à la batterie 2 pendant des temps donnés. L’étape est mise en œuvre via un moyen pour appliquer une température tel que le moyen de conditionnement 8, 8a décrit précédemment. Le procédé de simulation comprend en outre une étape pour faire varier plusieurs paramètres de la batterie 2 et de la pompe 6. Il s’agit en particulier des paramètres d’utilisation de la batterie 2 et/ou des paramètres d’utilisation de la pompe 6 décrits précédemment. Le procédé de simulation comprend en outre une étape pour refroidir la batterie 2. Par exemple, la batterie 2 est refroidie si elle atteint un seuil donné dépendant des essais. Cette étape est réalisée au moyen d’un refroidisseur 3a de batterie tel que celui décrit précédemment. Le procédé de simulation comprend en outre une étape pour déterminer si un équilibre thermique est atteint et/ou si la batterie 2 réduit sa puissance. En particulier, le procédé comprend une réalisation de plusieurs essais. Les essais sont arrêtés lorsque la température interne de la batterie 2 est stable ou si la batterie 2 perd de la puissance par des phénomènes de détarage (derating). Les essais aboutissent à des données par exemple sous forme de matrice. Le traitement de ces données est effectué au moyen d’un module d’apprentissage automatique 12 ( machine learning ). Ainsi, le procédé comprend en outre une étape pour intégrer ces données issues des différents paramètres, et sur la base de ces données, déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie 2. Concernant maintenant un exemple de réalisation, le procédé de simulation comprend une étape pour installer une cellule ou un module de bac de batterie 2 sur un refroidisseur 3a ayant le même coefficient de transfert de chaleur que la batterie 2. Une autre étape consiste à isoler thermiquement toutes les surfaces de la batterie 2 à l’exception de l’interface avec le refroidisseur 3a. Cette étape peut mettre en œuvre le moyen d’isolation 9 décrit précédemment. Une autre étape consiste à conditionner la batterie 2 à une température (30°C par exemple selon l’exigence) pour un temps suffisant pour avoir une température intérieure homogène. Une autre étape consiste à démarrer la batterie 2 à une puissance constante, et démarrer la pompe 6 à une vitesse constante. La matrice de test est la combinaison de la puissance de la batterie 2 et du débit du fluide. Le nombre de points des tests doit être suffisant pour représenter une courbe caractéristique qui est souvent non linéaire pour la gamme entière de tests. L’état de charge (SOC) et l’état de santé (SOH) de la batterie 2 influencent également la production de la chaleur. En conséquence, la matrice de tests est répétée pour différents SOC et SOH. Les tests s’arrêtent dès que l’équilibre thermique est atteint, ou dès que la batterie 2 commence à réduire sa puissance en raison d’un début de détarage (derating). Un modèle de d’apprentissage automatique ( machine learning ) avec l’architecture de réseau de neurones profond (ou « deep neural network » en langue anglaise) est à installer. Le nombre de couches ( layers ) et le nombre de nœuds ( nodes ) de chaque couche sont adaptés pour avoir une précision suffisante. Pour manifester la performance de ce modèle, une simulation transitoire est réalisée sur la base du montage de dispositif de simulation tel que décrit précédemment, pouvant être illustré par la . L’efficacité électrique de la batterie 2 est simplifiée comme une dépendance de la température de la batterie 2 en excluant l’influence de l’état de charge. La production de la chaleur est donc décrite par l’équation ci-dessous : , où - est la chaleur générée par la batterie 2 ; - est simplifié comme un coefficient constant ; - est la température mesurée en haut de la batterie 2 ; et - est la puissance électrique de la batterie 2. La température de la batterie 2 à l’interface avec le refroidisseur 3a est beaucoup plus basse que en raison de la résistance thermique intérieure dans la cellule de la batterie 2, d’où : , où - est la température à l’interface de transfert de chaleur ; et - est un coefficient constant représentant la résistance thermique intérieure dans la batterie 2. Le transfert de la chaleur de la batterie 2 au refroidisseur 3a est modélisé par la loi ci-dessous. Une simplification est prise pour la corrélation entre le coefficient de transfert de chaleur et le débit de fluide, d’où : , où - est la chaleur transférée ; - est le débit du fluide de refroidissement ; - est la température d’entrée du refroidisseur 3a de la batterie 2 ; et - est le coefficient de transfert de chaleur, simplifié comme un coefficient constant. L’évolution transitoire des températures de la batterie 2 est calculée avec l’équation suivante : , où - est le pas de temps dans la simulation ; - les indices « new » et « old » indiquent la température du pas de temps actuel et la température du pas de temps ancien ; et - est un coefficient relatif à la capacité de chaleur de la batterie 2, constant par simplification. Le gradient de la température est donc Les équations sont résolues en fonction implicite avec le pas du temps comme 1s par exemple. De préférence, les coefficients sont choisis pour avoir des valeurs de température dans une gamme réelle. Les données d’entrée pour l’entrainement du modèle d’apprentissage automatique sont le débit et la température du fluide, ainsi que la puissance et la température de la batterie 2. L’étiquette ( label ) de ce modèle est le gradient de la température. Après avoir obtenu le modèle avec une précision suffisante, une simulation avec ce modèle et un intégrateur est effectuée pour comparer des mesures et des résultats de la simulation. La comparaison est affichée dans les figures 2 et 3. Ces figures illustrent en ordonnées la température de la batterie sortant de la simulation du système thermique (S) et sortant du modèle d’apprentissage automatique combiné avec un intégrateur (IA). En abscisses est représenté le temps d’analyse en secondes (s). Dans la , la puissance électrique est fixée à 50 kW et le débit du fluide 4 varie en fonction d’une courbe sinueuse de 0 à 10 l/min. Dans la , le débit du fluide 4 est fixé à 10 l/min et la puissance électrique varie en fonction d’une courbe sinueuse de 0 à 100 kW. La période des courbes sinueuses est 25 s. La température du fluide de refroidissement 4 reste à 20 °C. Il est ressort des figures 2 et 3 que ce modèle d’apprentissage automatique reproduit l’évolution de la température de la simulation. L’invention concerne en outre un programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’étapes mises en œuvre par des moyens informatiques d’un procédé de simulation tel que décrit précédemment, lorsque ledit programme fonctionne sur au moins un ordinateur. Il s’agit par exemple d’un programme de simulation à installer dans une unité de commande correspondante d’une plateforme 13 pour véhicule automobile, telle qu’une plateforme d’essais. Un autre objet de l’invention concerne une plateforme 13 pour véhicule comprenant un dispositif de simulation 1 tel que décrit précédemment. Une telle plateforme est utilisée pour la production d’une catégorie de véhicules automobiles. L’invention couvre bien entendu plusieurs plateformes pour plusieurs catégories de véhicules automobiles. L’invention porte également sur un véhicule automobile comprenant une unité de commande de refroidissement connectée à un dispositif de simulation 1 tel que décrit précédemment de sorte à pouvoir échanger des données entre ladite unité de commande et ledit dispositif de simulation 1. Une telle unité de commande peut être configurée pour commander la pompe 6 en tenant compte du modèle d’apprentissage automatique. Dispositif de simulation thermique (1) de batterie (2) de traction de véhicule automobile, comprenant - un système de refroidissement de batterie (3) qui comprend un refroidisseur (3a) apposé contre au moins un coté de la batterie (2), une pompe (6) de circulation d’un réfrigérant (4), et un échangeur de chaleur (7) ; - un moyen de conditionnement (8, 8a) pour appliquer une température donnée à la batterie (2) pendant des temps donnés ; - au moins un moyen de simulation (10) pour faire varier des paramètres d’utilisation de la batterie (2) et de la pompe (6) ; - un moyen pour déterminer si un équilibre thermique de la batterie (2) est atteint et/ou un moyen pour déterminer si la batterie (2) réduit sa puissance ; - un module d’apprentissage automatique (12) configuré pour intégrer les données correspondant auxdits paramètres d’utilisation et déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie (2). Dispositif de simulation (1) selon la revendication 1, caractérisé en ce que le module d’apprentissage automatique (12) détermine une loi de variation incluant un gradient de variation de la température en fonction du temps. Dispositif de simulation (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que la loi de variation comprend au moins une des formules suivantes : ; , ; ; ; où est la chaleur générée par la batterie (2) ; est un coefficient constant ; est la température mesurée hors de l’interface batterie (2)-refroidisseur (3a) ; est la puissance électrique de la batterie (2) ; est la température à l’interface à l’interface batterie (2)-refroidisseur (3a) ; est un coefficient constant représentant la résistance thermique intérieure dans la batterie (2) ; est la chaleur transférée par la batterie (2) ; est le débit du fluide de refroidissement ; est la température d’entrée du refroidisseur (3a) de la batterie (2) ; est le coefficient de transfert de chaleur ; est le gradient de température ; est le pas de temps dans la simulation ; et les indices « new » et « old » indiquent la température du pas de temps actuel et la température du pas de temps ancien. Dispositif de simulation (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que ledit moyen de simulation (10) est configuré pour appliquer plusieurs puissances de batterie (2), plusieurs débits de fonctionnement de la pompe (6), plusieurs états de charge de la batterie (2), plusieurs états de santé de la batterie (2), ou une combinaison d’au moins deux de ces paramètres. Dispositif de simulation (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, comprenant en outre un moyen d’isolation (9) pour isoler thermiquement au moins un côté de la batterie (2) où le refroidisseur (3a) n’est pas apposé. Dispositif de simulation (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le moyen de conditionnement (8, 8a) pour appliquer une température donnée est configuré pour mettre en œuvre une température interne de la batterie (2) homogène. Procédé de simulation thermique de batterie (2) de traction de véhicule automobile, comprenant - une étape pour appliquer une température donnée à la batterie (2) pendant des temps donnés ; - une étape pour faire varier plusieurs paramètres de la batterie (2) et d’une pompe (6) d’un système de refroidissement de batterie (3) ; - une étape pour refroidir la batterie (2) ; - une étape pour déterminer si un équilibre thermique est atteint et/ou si la batterie (2) réduit sa puissance ; - une étape pour intégrer les données des différents paramètres et déterminer une loi de variation de la température en cours d’utilisation de la batterie (2) au moyen d’un module d’apprentissage automatique. Programme d’ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l’exécution d’au moins une partie des étapes du procédé de simulation selon la revendication 7, lorsque ledit programme fonctionne sur au moins un ordinateur. Plateforme pour véhicule automobile comprenant un dispositif de simulation (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule automobile comprenant une unité de commande de refroidissement connectée à un dispositif de simulation (1) selon l’une quelconque des revendications 1 à 6 de sorte à pouvoir échanger des données entre ladite unité de commande et ledit dispositif de simulation (1), et commander la pompe (6) suivant ladite loi de variation de la température.