Brevet FR3151914A1 — publié le 20250207

La présente divulgation repose sur la mise en œuvre d’une méthode de comptage coulombique à partir de données horodatées de mesure du courant pour un calcul de SOC équivalent, puis d’une variation de SOC équivalent sur un intervalle de temps, qui correspond à l’image du courant délivré pendant cet intervalle de temps. Cette dernière est ensuite comparée à un ou plusieurs seuils pour qualifier cette variation de normale, ou d’anormalement lente (« SOC freeze ») ou rapide (« SOC jump »). Figure de l’abrégé : Figure 2 Détection d’une anomalie de variation d’une estimation d’un niveau de charge d’un module de stockage d’énergie électrique La présente divulgation relève du domaine des dispositifs électrochimiques de stockage d’énergie, et plus particulièrement du diagnostic de batteries, ou accumulateurs. Le pilotage des systèmes de stockage d’énergie électrique par batteries, par exemple des batteries Lithium Ion, repose en partie sur l’estimation de variables d’état, telles que l’état de charge de la batterie par exemple. Cet état de charge, également appelé SOC pour « State Of Charge », est un paramètre sans unité, exprimé généralement en pourcentage. Le SOC se définit comme le rapport de la charge réelle disponible Q t de l’élément testé sur la charge maximale Q max,t du même élément dans son état de santé actuel. L’équation ci-après représente ce paramètre : Un manque de fiabilité de cet indicateur clé est un facteur de risque pour le contrôle efficace des systèmes de stockage d’énergie électrique, également appelés BESS (pour l’anglais « Battery Energy Storage System »). Cependant, des phénomènes de saut de SOC (i.e., une variation brutale et imprévisible de l’indicateur SOC) et de SOC figé (i.e., un maintien de la même valeur de SOC alors que la batterie échange pourtant du courant) ont été observés sur différents systèmes réels. L’apparition de ces phénomènes se traduit par une perte de capacité exploitable de la batterie, des difficultés à opérer le système, et enfin des pertes de revenus pour l’exploitant. Il est donc important, pour les exploitants de BESS, de mieux comprendre les causes de ces phénomènes, d’être capable de les identifier et de les quantifier. Pour ce faire, les travaux des académiques et des industriels se concentrent principalement sur le développement de méthodes d’estimation de l’état de charge, SOC, et/ou de méthodes d’amélioration de leur précision. Ainsi, les documents « End of Discharge SOC Jump Elimination », Application Report, April 2020 par Texas Instruments et Orion BMS « Diagnosing State of Charge Calculation Jumps », 2018 par Ewert Energy Systems traitent tous deux de la problématique de la fiabilité de l’indicateur SOC. Cependant, ils s’intéressent principalement aux causes du problème d’absence de fiabilité, et proposent des solutions pour l’éviter. A ce jour, peu de travaux portent sur la caractérisation de la fiabilité, ou de la précision de cet indicateur d’état de charge d’une batterie du point de vue d’un utilisateur. Dans le cas d’un stockage stationnaire, un tel utilisateur peut être un intégrateur de batteries, qui reçoit l’estimation de l’état de charge d’un système de contrôle du fournisseur de batterie. Un tel utilisateur peut aussi être l’exploitant du système de stockage, qui reçoit l’estimation de l’état de charge du niveau de contrôle inférieur du BESS, qui peut l’avoir lui-même calculé, ou simplement relayé en provenance d’une autre source. On connaît toutefois des documents WO2021136419A1 et CN108931739A des méthodes pour déterminer la précision d’une estimation de SOC, ou pour déterminer l’erreur d’estimation du SOC d’un système de batterie, notamment dans un véhicule électrique. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation, notamment dans la détection des anomalies d’estimation de SOC de type SOC figé, ou en anglais « SOC Freeze » et de type sauts de SOC, ou en anglais « SOC jump ». Il est proposé un procédé de détection d’une anomalie de variation d’une estimation, par un système de gestion de batterie, BMS, d’un niveau de charge, SOC, d’au moins un module de stockage d’énergie électrique. Un tel procédé comprend : Une collecte de données horodatées fournies par le système de gestion de batterie, comprenant des données d’estimation du niveau de charge et des données de mesure d’un courant de charge/décharge dudit au moins un module de stockage ; Un calcul, à partir des données horodatées d’estimation du niveau de charge, d’une variation de niveau de charge estimé sur un ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés ; Un calcul, à partir des données horodatées de mesure de courant et d’une capacité du module de stockage d’énergie électrique, d’une variation équivalente de niveau de charge sur l’ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés ; Un groupement des intervalles de temps en une pluralité de groupes d’intervalles de temps associés à une variation de niveau de charge estimé égale à une valeur de référence déterminée, et, pour chacun des groupes : un calcul d’une somme des variations équivalentes de niveau de charge sur les intervalles dudit groupe ; une comparaison à un seuil d’une différence de la valeur de référence déterminée et de la somme et, en fonction d’un résultat de la comparaison, une détection d’une anomalie de variation de l’estimation. Selon un autre aspect, il est proposé un système de gestion de batterie, BMS, d’au moins un module de stockage d’énergie électrique, qui comprend une mémoire et un processeur configuré pour exécuter le procédé précité de détection d’une anomalie de variation d’une estimation de niveau de charge, SOC, de ce ou ces module(s) de stockage d’énergie électrique. Selon un autre aspect, il est proposé un procédé de gestion d’un système de stockage d’énergie électrique comprenant une pluralité de modules de stockage d’énergie électrique, qui met en œuvre, pour chacun desdits modules, le procédé précité de détection d’une anomalie de variation d’une estimation de niveau de charge, SOC, et qui comprend une détermination d’un indicateur de performance du système de stockage, en fonction d’un nombre d’anomalies de variation de l’estimation détectées pour chacun des modules. Selon un autre aspect, il est proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre de tout ou partie d’un procédé tel que défini dans les présentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Selon un autre aspect, il est proposé un support d’enregistrement non transitoire, lisible par un ordinateur, sur lequel est enregistré un tel programme. Les caractéristiques exposées dans les paragraphes suivants peuvent, optionnellement, être mises en œuvre, indépendamment les unes des autres ou en combinaison les unes avec les autres : Un tel procédé de détection d’une anomalie de variation d’une estimation de SOC comprend également une restitution à un utilisateur d’un indicateur de détection d’une anomalie de variation de l’estimation et de la somme de variations équivalentes de niveau de charge calculée. Un tel procédé de détection d’une anomalie de variation d’une estimation de SOC comprend également une détermination d’un état de santé, SOH, dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique. La capacité dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique prise en compte pour le calcul de la variation équivalente de niveau de charge est une capacité résiduelle dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique calculée selon la formule suivante : dans laquelle désigne la capacité résiduelle, désigne une capacité électrique nominale dudit au moins un module et SOH est un paramètre sans unité exprimé en pourcentage qui désigne l’état de santé dudit au moins un module. Le calcul de la variation équivalente de niveau de charge sur un intervalle de temps de durée dt est calculée selon la formule suivante : dans laquelle I désigne le courant de charge/décharge dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique et désigne la capacité résiduelle du module de stockage d’énergie électrique. Le seuil peut être défini par l’utilisateur, selon ses besoins, par exemple afin de vérifier les performances annoncées de précision du SOC. Dans un mode de réalisation, ce seuil est une erreur d’estimation de SOC du système de gestion de batterie, par exemple l’erreur maximale annoncée par le fabricant du système de gestion de batterie, ou la somme de cette erreur maximale et de la résolution annoncée par le fabricant, ou encore la somme de cette erreur maximale et d’une erreur connue de mesure du courant par les capteurs. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 présente un schéma synoptique d’un système de stockage électrique comprenant un ou plusieurs modules de stockage d’énergie électrique et un système de gestion de batterie correspondant. Fig. 2 montre un exemple de réalisation d’un procédé de détection d’une anomalie d’estimation de variation de SOC d’un module de stockage d’énergie électrique, par exemple l’un des modules de la . Fig. 3A présente une représentation graphique d’un niveau de charge SOC en fonction du temps, avec groupement d’intervalles de temps selon un mode de réalisation. Fig. 3B présente la représentation graphique de niveau de charge SOC de la , sur laquelle on a représenté un seuil de détection d’anomalie S. Fig. 3C présente la représentation graphique de niveau de charge SOC de la et de la , sur laquelle on a représenté le résultat de la détection d’anomalie selon un mode de réalisation. Fig. 4A présente une représentation graphique d’un niveau de charge SOC en fonction du temps, avec groupement d’intervalles de temps selon un autre mode de réalisation. Fig. 4B présente la représentation graphique de niveau de charge SOC de la , sur laquelle on a représenté un seuil de détection d’anomalie S et le résultat de la détection d’anomalie selon ce mode de réalisation. Fig. 5A présente une représentation graphique d’un niveau de charge SOC en fonction du temps, avec groupement d’intervalles de temps selon un autre mode de réalisation et utilisation d’une valeur de référence D nulle. Fig. 5B présente la représentation graphique de niveau de charge SOC de la , avec un autre groupement d’intervalles de temps et utilisation d’une valeur de référence D non nulle. Le principe général de la méthode décrite repose sur la mise en œuvre d’une méthode de comptage coulombique à partir de données horodatées de mesure du courant pour un calcul de SOC équivalent, puis d’une variation de SOC équivalent sur un intervalle de temps, qui correspond à l’image du courant délivré pendant cet intervalle de temps. Cette dernière est ensuite comparée à un ou plusieurs seuils pour qualifier cette variation de normale, ou d’anormalement lente (« SOC freeze ») ou rapide (« SOC jump »). Il est maintenant fait référence à la , qui présente sous forme synoptique un exemple de système de stockage d’énergie électrique 10, ou BESS (pour l’anglais « Battery Energy Storage System »). Un tel BESS 10 comprend une pluralité de dispositifs 11 i , dont quatre ont été représentés à titre d’exemple sur la . Chacun de ces dispositifs 11 1 à 11 4 comprend un module de stockage d’énergie électrique, par exemple sous forme de pack de cellules de batterie électrochimique, et un système de gestion de batterie, également appelé BMS (pour l’anglais « Battery Management System »). Le BMS a de multiples fonctions, parmi lesquelles l’évaluation de l’état de santé SOH du module de stockage d’énergie électrique, l’estimation de son niveau de charge SOC, le contrôle de l’équilibre entre les différentes cellules du pack, ou encore l’estimation du temps d’autonomie restant pour le module. Un flux de puissance bidirectionnel P est établi entre les dispositifs 11 1 à 11 4 et un module d’électronique de conversion 12, qui permet l’alimentation en puissance d’un réseau électrique auquel le BESS 10 est connecté. Le BESS 10 comprend également un module de commande 13, qui envoie des signaux de commande au module d’électronique de conversion 12, et reçoit de ce dernier des données de mesure de tension et d’intensité du flux P. Le module de commande 13 peut également interroger le BMS pour recevoir de ce dernier des valeurs estimées ou calculées de SOC, de SOH, de température, ou encore de courant de charge/décharge des modules de stockage des dispositifs 11 1 à 11 4 . Le module de commande 13 est en communication avec un étage de contrôle supérieur 14, qui pilote l’acquisition de données en provenance du BESS 10, surveille son fonctionnement et le commande. Cet étage de contrôle supérieur 14 est par exemple piloté par l’exploitant du BESS 10, ou un intégrateur de ce système de stockage par batterie. On décrit désormais, en relation avec la , un exemple de mise en œuvre d’un procédé de détection d’une anomalie d’estimation d’une variation de SOC d’un module de stockage d’énergie électrique. Ce module est par exemple une batterie ou un pack de cellules de batterie de l’un des dispositifs 11 i de la . Un tel procédé s’appuie sur une analyse de données des systèmes opérationnels, tels que celui illustré en . Il est donc simple à mettre en œuvre, et ne nécessite pas de modification matérielle des BESS existants. Dans un exemple, ce procédé est mis en œuvre dans le module de commande 13 du BESS 10. Dans un autre exemple, ce procédé est mis en œuvre dans l’étage de contrôle supérieur 14 du BESS 10. En effet, un utilisateur d’un tel procédé pourrait par exemple être, dans le cas du stockage stationnaire, un intégrateur de batteries qui reçoit l’estimation de l’état de charge par le système de contrôle du fournisseur de batterie, ou encore un exploitant de système de stockage qui reçoit l’estimation de l’état de charge par le niveau de contrôle inférieur (qu’il soit calculé au niveau inférieur ou simplement relayé). Dans une première opération 21, des données de mesure ou d’estimation du BMS de l’un des dispositifs 11 i sont collectées. Ces données sont horodatées : ainsi, elles peuvent ensuite être traitées en fonction de la date à laquelle elles ont été mesurées ou calculées. Ces données horodatées incluent au moins des données de mesure d’un courant de charge/décharge I(t) du module de stockage d’énergie électrique, et des données d’estimation du niveau de charge SOC par le BMS. En variante, d’autres données peuvent également être collectées, telles que la tension U(t) aux bornes du module de stockage, son état de santé SOH, ou encore la température T(t). Les données collectées sont acquises aux cours d’une période de fonctionnement opérationnel et ininterrompu du dispositif 11 i . Ainsi, chaque type de données prend la forme d’une série temporelle, ici du SOC et du courant du dispositif en fonctionnement opérationnel. On entend ici par fonctionnement opérationnel se distinguer d’une phase de maintenance ou d’essai pour laquelle les conditions de fonctionnement peuvent être choisies pour correspondre à des conditions d’essai. En fonctionnement opérationnel, au contraire, le dispositif suit des conditions de fonctionnement habituelles, non imposées spécifiquement pour les mesures. Il est préférable que chaque série temporelle collectée soit exploitable. Aussi, l’opération de collecte 21 peut comprendre, ou être précédée d’une sélection, ou filtrage, éliminant de la collecte les séries temporelles incluant un pas de temps inutilisable, par exemple en cas d’absence de valeur, de message d’erreur, de mauvais alignement des mesures, etc. À l’issue de la sélection, les séries temporelles collectées sont toutes continues et exploitables. Ainsi, seuls les enregistrements horodatés du courant de charge/décharge et de l’estimation du SOC sont nécessaires au déploiement de cette approche, ce qui la rend simple de mise en œuvre et accessible pour la plupart des systèmes existants et déjà déployés. Au cours d’une opération référencée 22, les données horodatées d’estimation du niveau de charge, SOC(t), sont utilisées pour calculer une variation de niveau de charge estimé, sur un ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés. On choisit par exemple un pas de temps dt=1 seconde, et on calcule, sur des intervalles de temps contigus de 1s, la variation de niveau de charge estimé par le BMS, selon la formule suivante : On obtient ainsi l’incrément du SOC estimé par le système de gestion de la batterie (BMS). Dans un mode de réalisation, ce pas de temps dt est celui de la fréquence d’échantillonnage des données (souvent identique entre SOC et courant). Il faut de préférence que la période d’échantillonnage soit d’un ordre de grandeur inférieur à la période de changement de la valeur de SOC, de manière à bien capter chacun des incréments de valeur. Par exemple pour une décharge à 1C avec des incréments de 0.5% de SOC, la période de changement de SOC sera de l’ordre de 18s et un échantillonnage toutes les 1-2s permettrait de capter confortablement tous les incréments de valeur. Au cours d’une opération référencée 23, qui peut se dérouler avant, après, ou en parallèle de l’opération référencée 22, les données horodatées de mesure de courant collectées lors de l’opération 21 sont utilisées pour calculer une variation équivalente de niveau de charge sur le même ensemble d’intervalles de temps de durée dt. Cette variation équivalente est calculée par un calcul intégral selon la formule suivante : dans laquelle I désigne le courant de charge/décharge mesuré par le BMS et collecté lors de l’opération 21, et C désigne la capacité du module de stockage d’énergie électrique. On calcule ainsi l’incrément du SOC équivalent correspondant au courant de la batterie entre t-dt et t. La capacité C peut également être fournie par le BMS. Dans un exemple, on utilise la capacité électrique nominale du module de stockage. Dans un autre exemple, pour un calcul plus précis, on tient également compte de l’état de santé SOH du module de stockage, et on remplace dans l’équation la capacité nominale par la capacité résiduelle du module de stockage, calculée selon la formule suivante : On rappelle que SOH est un paramètre sans unité exprimé en pourcentage qui désigne l’état de santé du module de stockage d’énergie électrique, et qui peut faire partie des données collectées lors de l’opération 21 : on utilise alors l’indicateur d’état de santé fourni par le BMS. En variante, il est également possible d’utiliser un indicateur d’état de santé tiers. Dans un mode de réalisation avantageux, le procédé peut comprendre une opération de diagnostic de l’état de santé SOH, à partir de tests de référence, également appelés tests de capacité, selon lesquels on exécute sur site un cycle de charge et de décharge complet, pour lequel la capacité déchargée en Ah est calculée ( ). Dans ce cas, on peut soit directement utiliser , soit passer par le produit . En considérant des intervalles de temps de durée dt suffisamment brève, et en tenant compte de l’état de santé SOH, le calcul intégral de la variation équivalente de niveau de charge peut être approximé selon la formule suivante : Dans une opération 24, les intervalles de temps de durée dt successifs sont groupés en une pluralité de groupes d’intervalles de temps associés chacun à une variation de niveau de charge estimé égale à une valeur de référence déterminée . Cette valeur de référence D peut être fixée par un utilisateur du module de stockage d’énergie électrique. Dans un premier mode de réalisation, D=0, et les intervalles de temps de durée dt successifs sont alors groupés en une pluralité de groupes d’intervalles de temps associés chacun à une variation de niveau de charge estimé nulle. Ainsi, si la variation de niveau de charge calculée lors de l’opération référencée 22 est nulle sur les intervalles de temps successifs [t 0 ; t 0 +dt], [t 0 +dt ; t 0 +2dt] et [t 0 +2dt ; t 0 +3dt], ces trois intervalles de temps sont groupés en un premier groupe d’intervalles de temps, noté G1. On construit ainsi plusieurs groupes Gj, qui regroupent chacun un ensemble d’intervalles de temps consécutifs sur lesquels la variation de niveau de charge calculée lors de l’opération référencée 22 est nulle. La figure 3A illustre un tel groupement d’intervalles de temps, dans le cadre d’une représentation graphique du niveau de charge SOC en fonction du temps t. Sur cette figure 3A, on a représenté à titre d’exemple trois groupes d’intervalles de temps référencés G1, G2 et G3. Pour chacun de ces groupes G1 à G3, la variation de niveau de charge estimée issue du BMS (étape 21) est nulle, comme symbolisé par le trait plein horizontal. La variation de niveau de charge équivalent en revanche est non nulle, et illustrée, pour chacun des groupes G1 à G3, par un trait ascendant en pointillés. Dans une opération 25, on calcule, pour chacun des groupes Gj formés lors de l’opération référencée 24, une somme des variations équivalentes de niveau de charge sur les intervalles du groupe. Ainsi, pour le groupe G1 par exemple, on calcule cette somme selon la formule suivante : Dans une opération 26, la somme ainsi calculée pour chaque groupe Gj est comparée à un seuil de détection d’anomalie, noté S sur la figure 3B. Dans un mode de réalisation, on utilise par exemple comme seuil S de détection d’anomalie l’erreur E d’estimation de niveau de charge, telle que spécifiée dans les paramètres de construction du BMS, généralement exprimée sous la forme . Plus généralement, ce seuil S est défini par l’utilisateur. Il convient bien sûr de distinguer ce seuil d’erreur de la résolution. Par exemple, si pour le groupe G1, la somme des variations équivalentes de niveau de charge n’est pas nulle mais est inférieure à l’erreur d’estimation de SOC spécifiée par le constructeur du BMS, on considère qu’il n’y a a priori pas d’anomalie d’estimation du SOC, et que la différence entre et s’inscrit dans la marge d’erreur de fonctionnement du BMS. On notera que la valeur minimale de seuil de détection d’anomalie qui a du sens est la résolution de l’estimation SOC du BMS. Il ne serait en effet pas pertinent de définir un seuil de détection d’anomalie de 0,2% pour une résolution de la variable SOC de 0,5% car, par construction, ce seuil serait dépassé la plupart du temps. Si, en revanche, pour le groupe G1, la somme des variations équivalentes de niveau de charge n’est pas nulle mais, de plus, est supérieure à un seuil d’intérêt défini par l’utilisateur (e.g. à l’erreur d’estimation de SOC spécifiée par le constructeur du BMS), on détecte une anomalie d’estimation du SOC. Une telle anomalie est de type « SOC freeze » : en effet, selon l’estimation fournie par le BMS, la variation de SOC est nulle, et le SOC reste constant. En revanche, d’après les données horodatées de mesure de courant collectées lors de l’opération 21, le niveau de charge a évolué sur l’intervalle de temps [t 0 ; t 0 +3dt], selon un incrément équivalent suffisamment important pour ne pas s’inscrire dans le seuil d’intérêt défini par l’utilisateur (par exemple, dans la marge d’erreur du BMS). Cet incrément correspond à un échange de courant en Ah sur l’intervalle de temps [t 0 ; t 0 +3dt] qui aurait dû déclencher un incrément de SOC : si ce n’est pas le cas, une anomalie est détectée. Dans l’exemple de réalisation illustré sur la , aucune anomalie n’est détectée. En effet, pour chacun des groupes d’intervalles de temps G1 à G3, on a : Ainsi, la différence entre la variation de SOC estimée et la variation de SOC équivalente est toujours inférieure au seuil S, en valeur absolue, pour chacun des groupes G1 à G3 : aucune anomalie d’estimation de SOC n’est donc détectée, comme symbolisé par la mention « OK » pour chaque intervalle G1 à G3. Dans un autre mode de réalisation, la valeur de référence D est non nulle, afin de permettre d’analyser le fonctionnement du BESS 10 sur des ensembles de pas de temps plus larges. Comme illustré par les courbes des figures 4A à 4C, l’utilisation d’une valeur de référence D non nulle permet par exemple d’identifier l’erreur cumulative qui ne serait pas identifiée avec un groupement d’intervalles de temps associés à une variation de niveau de charge estimé nulle, pris individuellement. Sur la figure 4A, dans le cadre d’une représentation graphique du niveau de charge SOC en fonction du temps t, on a représenté à titre d’exemple un groupe d’intervalles de temps référencé G’1, formé des trois groupes d’intervalles de temps G1, G2 et G3 illustrés dans les figures 3A à 3C. Sur la figure 4A, la variation de niveau de charge estimée issue du BMS (étape 21) est symbolisée par un trait plein, et la variation de niveau de charge équivalent est illustrée par un trait ascendant en pointillés. Sur le groupe d’intervalles de temps G’1, la somme des variations de niveau de charge estimées est égale à D. Dans une opération 25, on calcule, pour le groupe G’1, une somme des variations équivalentes de niveau de charge sur les intervalles du groupe. Lors de l’opération 26, la différence, en valeur absolue, entre et est comparée au seuil de détection d’anomalie, noté S sur la figure 4B, tel que défini par l’utilisateur dans l’exemple de la figure 4B, on détecte une anomalie (symbole « NOK ») car . Ainsi, en comparant les figures 3C et 4B, on comprend que le groupement des intervalles de temps par de valeur de référence D non nulle (groupe G’1) permet d’identifier une erreur cumulative qui n’est pas identifiée sur chaque groupe G1, G2, G3 pris individuellement pour lequel . Les figures 5A et 5B illustrent un autre exemple de réalisation, dans lequel on compare l’effet sur la détection d’anomalies d’estimation de SOC, de l’utilisation d’une valeur de référence D nulle ou non nulle pour le groupement des intervalles de temps. Sur la figure 5A, on considère quatre groupes d’intervalles de temps référencés G1 à G4, qui ont été construits en utilisant une valeur de référence D=0. Ainsi, sur chaque groupe G1 à G4, on a , comme représenté par le trait plein horizontal. On considère un seuil S défini par l’utilisateur. La variation , pour chacun des groupes G1 à G3 est négative (le SOC décroît sur chacun de ces groupes d’intervalles de temps), comme représentée par les traits en pointillés, mais reste inférieure au seuil S pour chacun de ces groupes. Pour le groupe G4, la variation est positive, mais, à nouveau, reste inférieure au seuil S. Or, on constate un saut de SOC important entre les groupes d’intervalles de temps G3 et G4, qui n’est donc pas détectée comme une anomalie dans ce cas de la figure 5A où les intervalles de temps associés à une variation de niveau de charge estimé nulle ( ) sont groupés. Sur la figure 5B, on considère une valeur de référence D non nulle, ce qui conduit à construire un groupe d’intervalles de temps G’1 incluant les groupes G1 à G4 de la figure 5A. Sur le groupe G’1, on a . Dans une opération 25, on calcule, pour le groupe G’1, une somme des variations équivalentes de niveau de charge sur les intervalles du groupe. Lors de l’opération 26, la différence, en valeur absolue, entre et est comparée au seuil de détection d’anomalie, noté S sur la figure 5B : on détecte alors une anomalie (symbole « NOK ») car . On peut ainsi identifier des taux de variations de SOC trop rapides (également appelés « sauts de SOC »). Ainsi, l’utilisation d’une valeur de référence D non nulle pour le groupement des intervalles de temps permet de donner un poids plus faible, dans la détection d’anomalie, à la résolution de la variable SOC, telle qu’annoncée par exemple par le fabricant du BESS 10. En revenant à l’organigramme de la , dans une opération optionnelle 27, les résultats de détection d’anomalies de l’opération référencée 26 peuvent être exploités pour élaborer un indicateur de performance du système BESS 10. Un tel indicateur peut prendre la forme d’une fréquence d’apparition de phénomènes de SOC figés, ou encore d’une répartition de l’amplitude de ces SOC figés. Dans un autre exemple, à l’installation du BESS 10, l’indicateur de performance est initialisé à une valeur de 10, et décrémenté d’un point à chaque détection d’une anomalie lors de l’opération 26. On peut notamment suivre le nombre ou la fréquence d’occurrences dans le temps de la détection d’anomalies, et observer si ce nombre ou cette fréquence d’occurrences est la même pour tous les éléments de la batterie. Cet indicateur de performance peut être relayé, par l’intermédiaire de l’étage supérieur de contrôle 14, jusqu’à l’exploitant du BESS 10. Cet indicateur de détection d’anomalie peut être restitué à un utilisateur sur une interface homme-machine du BESS 10. Dans un mode de réalisation, cet indicateur est restitué en association avec la valeur de la somme des variations équivalentes de niveau de charge calculée, ce qui permet à l’utilisateur d’affiner le diagnostic de détection d’anomalie, et lui fournit une information plus complète et plus riche sur le problème identifié. Les procédés et les variantes décrites ci-avant peuvent être mis en œuvre par des moyens informatiques, notamment un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre d’un tel procédé lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Un tel programme peut aussi être stocké sur un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur. La présente divulgation pour la détection d’anomalies d’estimation de SOC d’un système de stockage d’énergie électrique en fonctionnement se différencie des techniques connues notamment par : - l’utilisation de données traditionnellement disponibles au sein du BMS, auquel il est possible d’accéder sans modification matérielle des systèmes existants. Le procédé peut ainsi être directement mis en œuvre sur tous les systèmes de stockage d’énergie électrique déjà déployés et opérationnels ; - la possibilité de fonctionner en temps réel, sur un système en fonctionnement. Cela permet aux exploitants de BESS de détecter des anomalies d’estimation de SOC dès leur apparition, et donc de mettre en place les mesures correctives nécessaires rapidement pour un fonctionnement optimisé du système ; - le groupement des incréments équivalents de variation de SoC sur une période sur laquelle l’estimation du SoC par le BMS demeure inchangée ou égale à une valeur de référence déterminée et la comparaison de l’incrément total obtenu à un seuil défini par un utilisateur, qui peut être par exemple l’erreur d’estimation de SoC du BMS. On propose ainsi une méthode de calcul simple, peu consommatrice en ressources, et directement applicable à la détection d’anomalies de type « SOC freeze » et « SOC jump » ; - la prise en compte de l’état de santé de la batterie pour définir les seuils de comparaison. Cela permet d’accroître la précision de la détection des anomalies d’estimation de SOC, en s’appuyant sur l’état particulier de la batterie au moment où les calculs sont effectués ; - la possibilité de dérouler les étapes du procédé de détection d’anomalie décrit dans la présente divulgation en utilisant des fenêtres temporelles glissantes pour le groupement des incréments équivalents de variation de SOC. En outre, la possibilité pour l’exploitant du BESS de disposer d’informations fiables en temps réel sur la précision d’estimation du SOC lui permet d’effectuer des choix documentés d’arbitrage orientés marchés pour répondre à un service donné. Un tel procédé vient également améliorer la sécurité de fonctionnement des BESS. En effet, au vu des alertes générées par les détections d’anomalies d’estimation de SOC, il est possible pour l’exploitant du BESS de détecter qu’une maintenance est nécessaire sur le système de stockage d’énergie électrique, par exemple pour remplacer un ou plusieurs modules de stockage d’énergie électrique pour lesquels des anomalies sont fréquemment détectées. Exemples On considère par exemple une batterie d’une capacité de 200Ah. Selon les données de mesure de courant collectées au cours de l’opération référencée 21, cette batterie s’est chargée à un courant de 100A pendant une durée de 15min. En revanche, selon le résultat obtenu au cours de l’opération référencée 22, l’indicateur de SOC est resté inchangé pendant cette période : . La variation équivalente de niveau de charge sur cette période d’un quart d’heure, telle que calculée au cours des opérations 23 et 25, donne un incrément de charge de 25Ah, soit un incrément de SOC équivalent de 12.5% : En fonction du seuil de détection d’anomalie choisi pour l’opération 26, cet incrément, non considéré par la jauge de SOC du BMS, pourrait déclencher l’identification d’un SOC figé, ou « SOC freeze ». Les présentes solutions techniques permettent d’identifier les comportements anormaux de la variable SOC proposée par un BMS en se basant sur des données opérationnelles limitées du système de stockage par batterie BESS étudié. L’estimation des indicateurs se fait sans modification du comportement du système de stockage d’énergie électrique. La valeur de service du système n’est donc pas impactée par de tels procédés. Aucun outillage ou équipement supplémentaire n’est nécessaire (sondes, capteurs). Seules les grandeurs physiques de base telles que l’estimation de SOC et le courant sont utilisés. Or ces paramètres sont usuellement mesurés et disponibles dans les systèmes existants. Les exploitants ou les intégrateurs des systèmes de stockage par batterie peuvent utiliser la méthode proposée afin de challenger la fiabilité de l’indicateur de l’état de charge fourni par un tiers (typiquement par le niveau inférieur de contrôle). Cette méthode peut être utilisée comme indicateur de performance pour les systèmes de stockage en opération afin d’identifier les problèmes liés à l’estimation de l’état de charge. Elle utilise alors des données « online », et peut être utilisée à n'importe quel niveau d’architecture de la batterie pour lequel le système de supervision calcul un état de charge (cellule, module ou rack …). Cette méthode peut aussi être utilisée en mode offline sur des données historiques. Ainsi, les fournisseurs de Battery Management System peuvent utiliser cette approche afin de caractériser a posteriori le comportement de leur estimateur d’état de charge. On distingue en effet deux manières de mettre en œuvre le procédé : - Pour des applications en temps réel (stockage stationnaire ou embarqué au système de stockage). La méthode algorithmique peut se voir intégrée dans le système de gestion de batterie (ou BMS pour « Battery Management System »). Les données brutes suffisantes correspondent alors aux instants (t 0 , t 0 + dt, …, t 0 + n*dt). Les opérations 21 à 26 peuvent être exécutées en continu sur une fenêtre glissante, ou de manière périodique. La détection d’anomalie peut se faire à chaque exécution (itération) des opérations 21 à 26. Le procédé utilise ensuite les anomalies détectées en local, ou peut les exporter. - Pour des applications d’analyse a posteriori (stockage d’énergie stationnaire ou embarqué). La méthode algorithmique peut être déportée du système de stockage BESS lui-même, par exemple intégrée à un outil de traitement de données plus général dans lequel une partie ou la totalité des données collectées est traitée. La présente divulgation ne se limite pas aux exemples de procédés, systèmes, programmes et supports d’enregistrement décrits ci-avant décrits ci-avant, seulement à titre d’exemple, mais elle englobe toutes les variantes que pourra envisager l’homme de l’art dans le cadre de la protection recherchée. Procédé de détection d’une anomalie de variation d’une estimation, par un système de gestion de batterie, BMS, d’un niveau de charge, SOC, d’au moins un module de stockage d’énergie électrique, caractérisé en ce qu’il comprend : Une collecte (21) de données horodatées fournies par ledit système de gestion de batterie, comprenant des données d’estimation dudit niveau de charge et des données de mesure d’un courant de charge/décharge dudit au moins un module de stockage ; Un calcul (22), à partir desdites données horodatées d’estimation dudit niveau de charge, d’une variation de niveau de charge estimé sur un ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés ; Un calcul (23), à partir desdites données horodatées de mesure de courant et d’une capacité dudit module de stockage d’énergie électrique, d’une variation équivalente de niveau de charge sur ledit ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés ; Un groupement (24) desdits intervalles de temps en une pluralité de groupes d’intervalles de temps associés à une variation de niveau de charge estimé égale à une valeur de référence déterminée, et, pour chacun des groupes : un calcul (25) d’une somme des variations équivalentes de niveau de charge sur lesdits intervalles dudit groupe ; une comparaison (26) à un seuil d’une différence de ladite valeur de référence déterminée et de ladite somme et, en fonction d’un résultat de ladite comparaison, une détection d’une anomalie de variation de ladite estimation. Procédé de détection d’une anomalie selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’il comprend également une restitution à un utilisateur d’un indicateur de détection d’une anomalie de variation de ladite estimation et de ladite somme de variations équivalentes de niveau de charge calculée. Procédé de détection d’une anomalie selon l'une quelconque des revendications 1 et 2, caractérisé en ce qu’il comprend également une détermination d’un état de santé, SOH, dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique. Procédé de détection d’une anomalie selon la revendication 3, caractérisé en ce que la capacité dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique prise en compte pour le calcul de ladite variation équivalente de niveau de charge est une capacité résiduelle dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique calculée selon la formule suivante : dans laquelle désigne ladite capacité résiduelle, désigne une capacité électrique nominale dudit au moins un module et SOH est un paramètre sans unité exprimé en pourcentage qui désigne l’état de santé dudit au moins un module. Procédé de détection d’une anomalie selon la revendication 4, caractérisé en ce que le calcul (23) de ladite variation équivalente de niveau de charge sur un intervalle de temps de durée dt est calculée selon la formule suivante : dans laquelle I désigne le courant de charge/décharge dudit au moins un module de stockage d’énergie électrique et désigne la capacité résiduelle dudit module de stockage d’énergie électrique. Procédé de détection d’une anomalie selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que ledit seuil est défini par un utilisateur dudit système de gestion de batterie. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Procédé de gestion d’un système de stockage d’énergie électrique (10) comprenant une pluralité de modules de stockage d’énergie électrique, caractérisé en ce qu’il met en œuvre, pour chacun desdits modules, le procédé de détection d’une anomalie selon l'une quelconque des revendications 1 à 6, et en ce qu’il comprend une détermination (27) d’un indicateur de performance dudit système de stockage (10), en fonction d’un nombre d’anomalies de variation de ladite estimation détectées pour chacun desdits modules. Système de gestion de batterie, BMS, d’au moins un module de stockage d’énergie électrique, caractérisé en ce qu’il comprend une mémoire (M) et un processeur (PROC) configuré pour exécuter : Une collecte (21) de données horodatées, comprenant des données d’estimation dudit niveau de charge et des données de mesure d’un courant de charge/décharge dudit au moins un module de stockage ; Un calcul (22), à partir desdites données horodatées d’estimation dudit niveau de charge, d’une variation de niveau de charge estimé sur un ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés ; Un calcul (23), à partir desdites données horodatées de mesure de courant et d’une capacité dudit module de stockage d’énergie électrique, d’une variation équivalente de niveau de charge sur ledit ensemble d’intervalles de temps de durée dt déterminés ; Un groupement (24) desdits intervalles de temps en une pluralité de groupes d’intervalles de temps associés à une variation de niveau de charge estimé égale à une valeur de référence déterminée, et, pour chacun des groupes : un calcul (25) d’une somme des variations équivalentes de niveau de charge sur lesdits intervalles dudit groupe ; une comparaison (26) à un seuil d’une différence de ladite valeur de référence déterminée et de ladite somme et, en fonction d’un résultat de ladite comparaison, une détection d’une anomalie de variation de ladite estimation.