Brevet FR3159782A1 — publié le 20250905

L’ invention concerne un procédé de gestion d’énergie d’un véhicule ayant un système de navigation et une machine électrique (MEL) alimentée par un système de conversion de carburant en électricité et un système de stockage d’énergie électrique a) renseignement d’une destination dans un système de navigation b) calcul par le système de navigation du trajet c) application d’un modèle prédictif du véhicule audit trajet, pour déduire la trace de puissance requise prédite (Preq) d) gestion de l’alimentation en électricité de la machine électrique (MEL) avec d0) mesure de l’état de charge (SoC) du système de stockage d’énergie électrique (BAT), d1) calcul de commande des sources d’énergie électrique (BAT,FC), à partir de la trace de puissance prédite (Preq) par le Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) pour déterminer la trace optimale de l'état de charge (SoC) d2) détermination en temps réel de la commande d’électricité pour alimenter la machine électrique (MEL). Figure pour l’abrégé : Fig 1 Procédé de gestion d’énergie d’un véhicule hybride équipé d’un système de navigation embarqué et d’une chaîne cinématique électrique comprenant au moins une machine électrique L’invention concerne la gestion de l’alimentation en énergie, notamment en énergie électrique, de véhicules, notamment terrestres, équipés d’une chaîne cinématique électrique comprenant au moins une machine électrique. Elle s’intéresse aux véhicules hybrides, comportant plusieurs sources d’énergie, et notamment aux véhicules hybrides tout électrique, qui peuvent comporter un ou plusieurs systèmes de stockage d’électricité (comme des batteries) et un ou plusieurs systèmes de conversion de gaz, notamment d’hydrogène, en électricité (comme des piles à combustible). La commande en énergie de ce type de véhicule hybride est généralement pilotée dans le véhicule par un système dit de gestion de la puissance (aussi connu sous l’appellation anglo-saxonne Power Management System ou sous son acronyme PMS). Ce système est l’organe de contrôle chargé de répartir la puissance requise par la machine électrique entre les différentes sources d’énergie disponibles. De façon générale, ce système de gestion cherche à minimiser la consommation en énergie de la machine électrique, et/ou encore à minimiser le vieillissement des sources d’énergie, en prenant en compte un certain nombre de contraintes. Il est connu la théorie dite de la commande optimale, qui permet de déterminer la commande d’un système qui minimise ou maximise un critère de performance donné, éventuellement sous des contraintes pouvant porter sur la commande ou l’état du système considéré. Hors ligne, c’est-à-dire quand le cycle de conduite est connu à l’avance, des outils mathématiques comme la Programmation Dynamique (DP) ou le Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) permettent de trouver la solution optimale à ce genre de problème. En ligne, c’est-à-dire en conditions réelles, avec un système de gestion embarqué dans le véhicule, le cycle n’est pas connu à l’avance, beaucoup de méthodes ont été étudiées pour se rapprocher de la solution optimale. Parmi elles, on peut citer la stratégie de minimisation de consommation équivalente (dont l’expression anglo-saxonne « Equivalent Consumption Minimization Strategy », avec son acronyme ECMS), qui est la stratégie la plus couramment utilisée. Elle a pour principe de définir, pour un véhicule hybride avec un moteur à combustion interne et une batterie, un facteur d’équivalence entre l’utilisation de la batterie (énergie électrique) et la consommation en carburant du moteur à combustion interne. L’enjeu, dans cette stratégie, est alors de trouver le facteur d’équivalence qui permet d’atteindre un minimum de consommation sur un cycle donné tout en respectant les contraintes des différentes sources de puissance. On trouvera des détails sur cette stratégie, par exemple, dans l’article « Equivalent Consumption Minimization Strategy , Energy management controller for P0-P4 hybrid electric vehicles », qu’on pourra trouver en suivant le lien suivant : https://fr.mathworks.com/help/autoblks/ref/equivalentconsumptionminimizationstrategy.html citant les publications suivantes : [1] Balazs, A., Morra, E., and Pischinger, S., Optimization of Electrified Powertrains for City Cars . SAE Technical Paper 2011-01-2451. Warrendale, PA: SAE International Journal of Alternative Powertrains, 2012. [2] Onori, S., Serrao, L., and Rizzoni, G., Hybrid Electric Vehicles Energy Management Systems . New York: Springer, 2016. Cette stratégie, basée sur le principe heuristique d’une équivalence entre énergie électrique et carburant consommé est en fait dérivée du Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) évoqué plus haut. Dans la théorie du PMP, le facteur que l’on nomme dans l’ECMS « facteur d’équivalence » correspond à ce qu’on appelle un état adjoint associé à la variable d’état du système (en l’occurrence l’état de charge de la batterie, SoC (pour « State of Charge » en Anglais), dans le cas de la gestion d’énergie des véhicules hybrides). Cet état adjoint est a priori variable au cours du temps. En particulier, lorsque les contraintes sur l’état de charge de la batterie sont actives (c’est-à-dire que l’état de charge à un instant donné se rapproche d’un état de charge minimum SoCmin ou maximum SoCmax), il est censé voir sa valeur varier pour éviter de dépasser ces contraintes. Jusqu’à présent, les algorithmes de PMS en ligne se basant sur le principe du PMP/ECMS font l’hypothèse, pour simplifier le problème, d’un état adjoint / facteur d’équivalence constant. Dans ces cas-là, l’optimisation réalisée est donc aveugle aux contraintes sur l’état de charge de la batterie SoC : le contrôle optimal est calculé sans « savoir » que l’état de charge de la batterie SoC ne doit pas dépasser certaines valeurs. Cependant, sur certains cycles (trajets), notamment avec des grosses variations de pente, cette hypothèse d’un état adjoint / facteur d’équivalence constant peut cependant se révéler limitative, et aboutir à des répartitions entre les différentes sources d’énergie qui ne sont pas optimales. Le but de l’invention est d’améliorer ces procédés de gestion d’alimentation en énergie pour des véhicules hybrides, notamment pour des véhicules hybrides tout électriques avec un système de stockage d’électricité et un système de conversion de carburant, par exemple de gaz, en électricité. Il s’agit notamment de mettre au point un tel procédé de gestion d’alimentation qui soit plus performant, notamment qui permette de dimensionner au plus juste les sources d’électricité (les batteries notamment), et/ou qui soit plus robuste aux aléas, et/ou qui ne nécessite pas - ou moins- de mise au point en amont du trajet à parcourir, et/ou qui prenne davantage en compte les limitations du système global, qu’il s’agisse de contraintes sur les commandes ou sur les états de charge. L’invention a tout d’abord pour objet un procédé de gestion d’énergie d’un véhicule hybride équipé d’un système de navigation et d’une chaîne cinématique électrique comprenant au moins une machine électrique (MEL) qu’on alimente en électricité par des sources d’énergie électrique (BAT,FC) comprenant au moins un système de conversion de carburant en électricité, et au moins un système de stockage d’énergie électrique, tel que ledit procédé comprend : a) une étape de renseignement d’une destination dans un système de navigation qui récupère et exploite en temps réel des données de navigation par satellite, b) une étape de calcul par le système de navigation du trajet à parcourir à partir de données de navigation, c) une étape d’application d’un modèle prédictif du véhicule audit trajet, à partir d’au moins certaines desdites données de navigation et à partir de paramètres du véhicule, pour prédire la trace de vitesse du véhicule (Vvh) sur le trajet et en déduire la trace de puissance requise prédite (Preq) pour la machine électrique (MEL) pendant ledit trajet, d) une étape de gestion de l’alimentation en électricité de la machine électrique (MEL) par les sources d’énergie électrique, qui comprend d0) une sous-étape de mesure de l’état de charge (SoC) du/des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT), d1) une sous-étape de calcul de commande optimal des sources d’énergie électrique (BAT,FC) en boucle, notamment dite boucle lente, à partir de la trace de puissance prédite (Preq) à l'étape c), ledit calcul se basant sur le Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) et prenant en compte - l'état de charge (SoC) du/des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) mesuré à l’étape d0) comme état de charge initial, - et les contraintes sur les limitations des commandes des sources d'énergie (BAT,FC) et sur les limitations de l'état de charge (SoC) du/(des) systèmes de stockage d’énergie électrique (BAT), pour déterminer à chaque position du véhicule sur le trajet prédit à l’étape b) la trace optimale de l'état de charge (SoC) et des états adjoints (p i ) optimaux, d2) une sous-étape de détermination en temps réel de la commande de la part d’électricité provenant du ou des systèmes de stockage d’énergie électrique (BAT) et de la part d’électricité provenant du ou des système de conversion de carburant (FC) pour alimenter la machine électrique (MEL) pendant ledit trajet, en minimisant l’Hamiltonien du problème de commande optimal qui est défini par le Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) et qui dépend des états adjoints (p i ) optimaux calculés à l’étape d1). La boucle de calcul réalisée à l’étape d1) est réalisée de préférence selon une certaine fréquence, et de préférence pas en temps réel. Selon l’invention, le ou au moins un des (ou tous les) systèmes de stockage d’énergie électrique est de préférence de type batterie (BAT) et/ou supercondensateur. Selon l’invention, le ou au moins un des (ou tous les) systèmes de conversion de carburant en électricité est de préférence de type pile à combustible (FC), ou de type turbogénérateur (à gaz généralement) ou de type moteur thermique associé à un alternateur. On comprend donc le terme « carburant » comme un fluide, notamment un gaz comme l’hydrogène (pour une pile à combustible notamment) ou un liquide comme de l’essence (pour un moteur thermique couplé à un alternateur notamment, qui pourra aussi, en complément ou à la place de l’essence être alimenté en gaz type hydrogène). L’invention ainsi définie est basée sur la théorie du contrôle optimal avec utilisation du Principe du Maximum de Pontryagin (PMP). Elle prend en compte les contraintes sur l’état de charge du système de stockage de l’électricité (type batterie) dans le calcul de la commande optimale, et permet ainsi de dimensionner au plus juste l’architecture véhicule : on peut ainsi prévoir des batteries plus petites pour des applications équivalentes. Elle présente la même utilité dans des applications avec stockage hybride associant une ou des supercapacité(s) et une ou des batteries par exemple. L’invention prend en compte les limitations du système global de gestion de l’énergie, notamment les contraintes sur les commandes ou sur les états de charge. L’invention peut être mise en œuvre en ligne, et elle est robuste aux aléas (par exemple un aléa de circulation ou encore un aléa de comportement de conduite). Un autre point avantageux de l’invention est qu’elle nécessite seulement des données issues d’un système de navigation avec géolocalisation, et qu’elle ne nécessite pas de mise au point particulière avant de la mettre en œuvre. Avantageusement, on peut réitérer les étapes c), d0) et d1) pour opérer la détermination de la commande de la sous-étape d2) selon un pas de temps Δt donné, constant ou variable, selon la durée du trajet. Relancer ainsi le calcul permet d’obtenir une meilleure précision, dans la mesure où il peut s’avérer que la trace de puissance prédite n’ait la précision souhaitée que sur un horizon de temps donné, qui peut être un horizon assez court (par exemple de 1 minute à quelques dizaines de minutes, notamment de quelques minutes ou au plus 10 minutes). On peut ainsi prendre en compte une demande de puissance, un état de charge imprévus, par exemple du fait d’un changement de trajet, d’un ou plusieurs arrêts du véhicule pendant le trajet etc…en refaisant le calcul de l’étape d1) à une fréquence donnée (fréquence constante ou évoluant de façon prédéterminée ou non au long du trajet, notamment selon sa durée prévisionnelle et/ou selon le type de trajet ou de portions de trajet). De préférence, cette fréquence peut être fixe, mais il est également possible de découper le cycle (le trajet) en fonction de la trace de puissance prédite : pour donner un exemple, si le cycle prévoit une portion de trajet stabilisé, notamment sur autoroute, on peut éviter de relancer le calcul pendant cette portion stabilisée. Alternativement, on peut avantageusement réitérer les étapes c), d0) et d1) pour opérer la détermination de la commande de la sous-étape d2) quand est atteint un écart donné ΔSoC entre l’état de charge (SoC) mesuré et l’état de charge optimal prédit à la sous-étape d1) . Là encore, on vient prendre en compte une demande de puissance, et/ou un état de charge imprévus, mais seulement quand un écart est constaté entre le taux de charge optimal prédit et le taux de charge réel : on peut ainsi limiter les itérations de calcul pour ne les effectuer que lorsque cela est jugé nécessaire, que quand il y a une déviation jugée trop importante par rapport aux prédictions. Avantageusement, les données de navigation peuvent comprendre des informations de trafic, notamment l’état de circulation, les limites de vitesse et les pentes des voies de circulation possibles pour réaliser le trajet. De préférence, dans l’étape d), on peut minimiser la consommation en carburant du ou des système(s) de conversion de carburant en électricité (FC) (notamment en gaz type hydrogène quand il s’agit d’une pile à combustible). Cumulativement ou alternativement à cette minimisation de consommation en carburant, on peut aussi minimiser le vieillissement du système de stockage (batterie(s)) ou celui de conversion de carburant en électricité (pile à combustible). On peut évaluer/quantifier ce vieillissement, notamment par la mesure de la tension aux bornes des systèmes en question. Dans l’étape d), les contraintes sur les limitations des commandes des sources d'énergie (BAT,FC) et sur les limitations de l'état de charge peuvent être choisies parmi au moins une des contraintes suivantes, notamment l’ensemble des contraintes suivantes : - De préférence, dans l’étape d), on impose un état de charge (SoC) du ou d’au moins un des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) compris entre un état de charge minimal (SoCmin) et un état de charge maximal (SoCmax). - De préférence, dans l’étape d), on impose un état de charge (SoC) du ou d’au moins un des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) en fin de trajet égal audit état de charge au début du trajet. - De préférence, dans l’étape d), on impose un état de charge donné (SoCfin) du ou d’au moins un des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) en fin de trajet. - De préférence, dans l’étape d), on impose un courant IFC généré par le système de conversion de gas en électricité (FC) compris entre un courant minimal IFCmin et un courant maximal IFC max. - De préférence, dans l’étape d), on impose un courant IBAT généré par le système de stockage d’électricité (BAT) entre un courant minimal IBATmin et un courant maximal IBATmax. - De préférence, dans l’étape d), on impose un gradient de courant gamma FC généré par le système de conversion de carburant en électricité (FC) compris entre un gradient minimal gamma FCmin et un gradient maximal gamma FCmax. Les paramètres du véhicule utilisés à l’étape c) d’application d’un modèle prédictif peuvent comprendre au moins l’architecture de la chaine de traction du véhicule, et les caractéristiques de la machine électrique (MEL). Cela peut inclure, notamment, la prise en compte du poids et du dimensionnement du véhicule, des équipements auxiliaires consommateurs d’électricité, ou encore le dimensionnement et la conception de la machine électrique. Cela peut inclure également le dimensionnement/le nombre des convertisseurs de puissance qui sont généralement prévus pour adapter la tension électrique des divers composants électriques à la tension du réseau. De préférence, dans la sous-étape d1) et/ou dans la sous-étape d2), on peut utiliser une méthode dite des points intérieurs (MPI), notamment pour gérer les contraintes d’état de tension maximale du réseau électrique Umax et l’état de charge (SoC) du ou des systèmes de stockage d’électricité (BAT). C’est en effet une méthode très efficace pour résoudre des problèmes d’optimisation fonctionnelle sous contraintes. Cette méthode des points intérieurs utilisée de préférence à la fois dans les sous-étapes d1) et d2) correspond à la méthode de résolution du problème défini par le Principe du Maximum de Pontryaguin évoqué plus haut. On peut aussi utiliser pour les sous-étapes d1) et/ou d2) toute méthode primale-duale : Pour l'équilibrage en temps réel et le rejet de perturbation (lors de la sous-étape d2), l'algorithme proposé nécessite de calculer les variables duales des contraintes du problème. Alors, pour calculer la trajectoire optimale , il est possible d’utiliser aussi des méthodes dites primales-duales, soit dans un contexte discrétisation puis optimisation, soit dans un contexte optimisation puis discrétisation. Le choix de méthodes primales-duales dans le contexte optimisation puis discrétisation est privilégié pour des raisons de rapidité de temps de calcul. De préférence, dans l’étape d1) de calcul en boucle, dite lente, on réalise le calcul sur la totalité du trajet restant. L’invention a également pour objet un ordinateur, ou calculateur configuré pour mettre en œuvre le procédé tel que décrit précédemment. On peut envisager également tout moyen informatique, embarqué ou non. L’invention a également pour objet un véhicule de type hybride et équipé d’un système de navigation embarqué et d’une chaîne cinématique électrique comprenant au moins une machine électrique (MEL) alimentée en électricité par des sources d’énergie électrique (BAT,FC) comprenant au moins un système de conversion de carburant en électricité, notamment de type pile à combustible (FC) et au moins un système de stockage d’énergie électrique, notamment de type batterie (BAT) et/ou supercondensateur. Le véhicule comprend en outre des moyens de commande des systèmes électrique en alimentation électrique de la machine électrique (MEL) pilotés selon le procédé décrit précédemment ou avec l’ordinateur, ou le calculateur mentionnés précédemment et mettant en œuvre ledit procédé. Le véhicule selon l’invention peut être terrestre (véhicule léger, poids lourds, bus), mais aussi maritime ou aérien. De préférence, le système de navigation est intégré au véhicule, et dispose notamment d’un écran intégré au tableau de bord. Alternativement, le système de navigation est autonome, et connecté à l’ordinateur ou au calculateur mettant en œuvre le procédé selon l’invention mentionnés précédemment. L’invention a également pour objet tout produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par un ordinateur ou un calculateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé décrit précédemment, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur ou un calculateur. L’invention a également pour objet tout support de stockage lisible par ordinateur ou calculateur et stockant des instructions, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur, ou un calculateur, impliquent que l’ordinateur ou le calculateur met en œuvre le procédé décrit précédemment. Liste des figures FIG. 1 La FIG. 1 représente l’architecture énergétique générale d’un véhicule équipé d’une machine électrique alimentée en électricité par une batterie et par deux piles à combustible. FIG. 2 La FIG. 2 représente un exemple d’algorithme de pilotage énergétique d’un véhicule selon l’invention. FIG. 3 La FIG. 3 représente l’architecture énergétique d’un véhicule utilisant un algorithme selon l’invention. FIG. 4 La FIG. 4 est un zoom sur la partie piles à combustible du véhicule. FIG. 5 La FIG. 5 est un zoom sur la partie batterie du véhicule. FIG. 6 La FIG. 6 est un tracé de deux trajets identiques ( réalisés à des heures différentes) par un système de navigation type GPS, avec en abscisse la longitude et en ordonnée la latitude. FIG. 6 La FIG. 6 est une trace de puissance correspondante générée à partir du tracé des deux trajets selon la FIG. 6 . FIG. 7 La FIG. 7 est un tracé de l’état de charge SoC calculé « off line » de la batterie du véhicule pendant un trajet en fonction de la distance parcourue (en km). FIG. 7 La FIG. 7 est un tracé de la consommation en hydrogène (en kg) calculé « off line » de la pile à combustible du véhicule en fonction de la distance parcourue (en km). FIG. 8 La FIG. 8 représente en fonction du temps les traces de l’état de charge SoC de la batterie optimale prédites à certaines des itérations de la boucle lente (1ere et 37eme itérations représentées respectivement par la courbe en trait continu et la courbe en pointillés). FIG. 8 La FIG. 8 représente en fonction du temps la somme des segments de trace d’état de charge SoC prédites (graphe du bas) entre chaque réactualisation de la boucle lente ainsi que la trace d’état de charge effectivement réalisée (graphe du haut). FIG. 9 La FIG. 9 représente la trace de l’état de charge SoC optimale calculée hors ligne en fonction de la distance (en km). Elle sert de référence (c'est mathématiquement la solution la meilleure qu'on puisse trouver pour minimiser le critère fixé par l’invention (ici la consommation en carburant de type H 2 )). FIG. 9 La FIG. 9 représente la trace de l’état de charge SoC réellement faite durant le cycle (trajet) en fonction de la distance (km). FIG. 9 La FIG. 9 donne un exemple d'un résultat de trace d’état de charge SoC (effectivement faites durant le cycle) en fonction de la distance (en km) si on avait un algorithme qui ne prend pas en compte les limitations de l’état de charge SoC. Autrement dit, cette courbe permet de montrer ce qu'on aurait comme trace avec un algorithme de l’état de l’art antérieur. FIG. 10 La FIG. 10 est un graphe de consommation en carburant pour des batteries de dimensionnements différents sur un même trajet, avec en abscisse le % de diminution de la capacité de la batterie, et en ordonnée le % de surconsommation de carburant, la courbe en trait plein correspondant à la prise en compte des contraintes d’état de charge (selon l’invention donc) et la courbe en trait pointillé correspondant à l’état de l’art. Les figures, notamment celles qui ne sont pas des graphes, sont très schématiques, pas à l’échelle et concernent l’illustration de modes de réalisation à titre d’exemples non limitatifs de la mise en œuvre de l’invention. Chaque référence ou acronyme désigne le même composant, le même calcul d’une figure à l’autre et dans tout le présent texte. L’invention sera décrite ci-après à l’aide de modes de réalisation et d’exemples de façon non limitative et à titre d’illustration, avec l’aide des figures précitées. Par définition, un véhicule hybride possède plusieurs sources d’énergies. En l’occurrence, sur un véhicule équipé d’une ou d’au moins une pile à combustible et d’une ou au moins une batterie, une demande de puissance du moteur du véhicule peut être réalisée soit par la ou au moins une des batterie(s), notée BAT dans le présent texte, soit par la au moins une des pile(s) à combustible, notée FC dans le présent texte, soit à la fois par la batterie et par la pile à combustible. Par soucis de concision, sauf indication contraire, quand on mentionne le terme de batterie, ou, respectivement, de pile à combustible, il s’agit de la seule batterie, ou respectivement la seule pile à combustible équipant le véhicule, ou d’au moins une d’entre elles (ou toutes d’entre elles) quand le véhicule en a plusieurs (montées en parallèle). Le système de gestion d’énergie du véhicule (« Power Management System » en anglais avec son acronyme PMS), est l’organe de contrôle permettant d’arbitrer entre ces différentes sources, dans le but de maximiser l’efficacité énergétique du véhicule.( A noter que dans tout le présent texte et de façon connue, ce système peut être également désigné, de façon équivalente, par le terme anglais Energy Power Management, ou par son acronyme EMS). La FIG. 1 représente ainsi schématiquement l’architecture énergétique générale d’un véhicule équipé d’une machine électrique alimentée en électricité par une batterie et par deux piles à combustible : le système de gestion d’énergie EMS pilote le fonctionnement de la batterie BAT et du système de pile à combustible FC comprenant ici n empilements S1 à Sn. L’ensemble des équipements auxiliaires Aux permettant de faire fonctionner la pile à combustible, il s’agit notamment d’au moins un compresseur et d’au moins un radiateur, ces auxiliaires Aux nécessitent une puissance électrique P Aux pour fonctionner. La batterie BAT peut fournir une puissance électrique P BAT au moteur électrique MEL du véhicule, et le système de pile à combustible FC peut lui fournir une puissance électrique P FC . La puissance requise par le moteur électrique pour réaliser un trajet P req est donc la somme de ces deux puissances P BAT, P FC fournies, moins la puissance P aux dépensée pour les équipements auxiliaires. La somme des deux puissances P BAT, P FC fournies permet de fournir la puissance requise par les auxiliaires P aux et la puissance P req demandée par la machine électrique MEL. Le rôle du système de gestion EMS est de déterminer les valeurs optimales P BAT, P FC permettant de fournir la puissance requise P req tout en minimisant la consommation en carburant (hydrogène) de la pile à combustible et/ou le vieillissement de la pile et/ou de la batterie sur un cycle donné (c’est-à-dire sur un trajet donné du véhicule). A noter que le terme « carburant » au sens de l’invention, comme déjà vu, désigne le fluide, notamment du gaz, par exemple l’hydrogène, ou de l’essence à fournir au système de conversion de gaz en électricité. Dans les exemples décrits plus loin, le système de conversion est une pile à combustible dont le carburant est donc de l’hydrogène gazeux. L’objectif, pour un cycle de conduite donné, est de piloter les deux sources d’énergie (FC et Batterie) de manière à minimiser un critère : ici , dans un mode de réalisation non limitatif de l’invention, on choisit de minimiser la consommation de H 2 , tout en respectant les contraintes suivantes : - Le bilan de puissance doit être satisfait, c’est-à-dire que la puissance demandée par le moteur électrique doit être satisfaite à chaque instant du cycle. - Les limites des actionneurs sont à respectées dans ce mode de réalisation (limites minimale/maximale de l’état de charge SoC de la batterie) (limites minimale/maximal de courant provenant de la pile FC) (limites minimale/maximale du gradient de courant provenant de la pile FC) - L’état de charge final attendu doit être atteint : on peut par exemple imposer un état de charge SoC fin de la batterie à la fin du trajet/cycle qui soit égal à son état de charge initial :- afin de se rendre compte directement du gain en consommation d’hydrogène sans avoir à convertir en équivalent hydrogène l’énergie de la batterie utilisée. Mais on peut, dans un autre mode de réalisation, imposer un niveau de charge en fin de trajet SoC fin déterminé (et différent donc de l’état de charge initial). Ceci revient à un problème de commande optimal dont la formulation mathématique est (sur un cycle de T secondes): Minimisation d’un critère J Avec la contrainte sur l’état de charge finale de la batterie, et la consommation d’hydrogène. Avec les contraintes suivantes: (Qbat étant la capacité de la batterie) > Condition initiale et dynamique du système : avec le courant batterie dépendant du courant FC et de la puissance demandée par le moteur électrique > Contraintes Etats/commandes : > Contraintes globales : On cherche donc à minimiser le critère : Si on s’appuie, comme dans la présente invention, sur le Principe du Maximum de Pontryaguin pour résoudre ce problème, alors : Cela revient à minimiser l’Hamiltonien H associé au problème : Avec l’état adjoint associé à la variable d’état . L’état de l’art antérieur utilisant le PMP considérerait pour résoudre le problème l’hypothèse suivante : En faisant l’hypothèse que , on a et donc: Après changement de variables : , et On trouve que la commande optimale est obtenue en minimisant à chaque instant une fonction de pondération entre puissance thermique et électrique: Cette fonction de pondération dépend d’un paramètre λ 0 que l’on appelle en général « facteur d’équivalence » et qui correspond en fait à l’état adjoint p 0 associé à la variable d’état soc. Tout l’enjeu est alors de trouver le λ 0 (ou le p 0 ) qui permet, pour un cycle donné, de respecter les différentes contraintes que l’on s’est fixées, en particulier les contraintes aux deux bouts (Soc(t=0) = Soc_init et Soc(t=T) = Soc_init). Prenons le cas « off line », quand le cycle est connu à l’avance : Le plus simple est alors de déterminer itérativement de façon à respecter la contrainte d’état de charge final ( ) Prenons le cas « on line », quand le cycle est inconnu à l’avance : Le facteur d’équivalence λ sera très dépendant du cycle de conduite ainsi que des aléas (circulations, comportement de conduite, etc.). Par conséquent, trouver un λ adéquat est l’enjeu principal dans les algorithmes on line si on veut avoir des performances proches de l’optimum global. Beaucoup de méthodes existent, on peut citer notamment : - les méthodes basées sur une régulation du λ : un λ initial est calculé en amont. Au cours du cycle, le λ est ensuite régulé par un contrôleur PI pour faire en sorte que le SoC reste proche du SoC cible final. - les méthodes basées sur de la reconnaissance de « pattern » : en amont, un réseau de neurones est entraîné pour reconnaître des « pattern » de cycle de conduite (autoroute, montagne, ville, etc.) et y associer le λ adéquat. - les méthodes basées sur de la prédiction de charge : grâce aux données de navigation, on arrive à estimer la puissance demandée sur un horizon de temps plus ou moins long. On réalise alors sur cette fenêtre temporelle un calcul d’optimisation, qui va donner une trace d’état de charge SoC de référence à suivre, et on adapte le λ en conséquence. Ces méthodes qui se basent sur le principe de l’ECMS ou du PMP et visent à adapter en temps réel le λ pour prendre en compte les aléas du cycle sont souvent appelées A-ECMS ou A-PMP (pour « Adaptative » ECMS / PMP). Les méthodes dites « Model Predictive Control » (MPC) s’inscrivent dans la lignée des méthodes basées sur la prédiction de charge et l’optimisation. Le principe général est d’utiliser les informations passées, les données temps réel du véhicule et les données de navigation pour en déduire le pilotage des sources d’énergie. Parmi toutes les méthodes de MPC, certaines se basent sur le principe du PMP. Leur principe est de prédire la puissance sur un horizon de temps donné, et de réaliser alors un calcul d’optimisation basé sur le PMP pour en sortir un état adjoint p correspondant. Cet état adjoint peut être mis à jour au cours du cycle si les conditions de route, et donc la prédiction de puissance change. Cette démarche est intéressante, car, étant basée sur la théorie du contrôle optimal, elle garantit de s’approcher de l’optimum global pour peu que les aléas du cycle soit correctement prédits, et ce, pour une puissance de calcul nécessaire relativement faible. La présente invention s’inscrit dans ce type de démarche (MPC – PMP), avec - Prédiction de la demande de puissance à partir des données GPS - Réalisation d’un calcul de commande optimale sous contrainte par utilisation du PMP. - Calcul de l’état adjoint p, calcul de l’Hamiltonien à partir de p, minimisation de l’Hamiltonien. - Réactualisation au cours du cycle de la trace de puissance prédite et de l’état adjoint p. Plusieurs publications ont déjà proposé des méthodes « on line » de type MPC – PMP ou A-ECMS, on peut citer notamment : Musardo C., Staccia B., Bittanti S., Guezennec Y., Guzzella L.,Rizzoni G. (2004a) An adaptive algorithm for hybrid electric vehicles energy management, FISITA 2004 World - Automotive Congress, Barcelona, Spain R. Schmid, J. Bürger and N. Bajcinca, "Efficient Optimal Control of Plug-in-Hybrid Electric Vehicles including explicit Engine on/off Decisions," 2018 European Control Conference (ECC), Limassol, Cyprus, 2018, pp. 596-601, doi: 10.23919/ECC.2018.8550516 : J. Buerger and M. Cannon, "Nonlinear MPC for supervisory control of hybrid electric vehicles," 2016 European Control Conference (ECC), Aalborg, Denmark, 2016, pp. 135-140, doi: 10.1109/ECC.2016.7810276: Simona Onori, Laura Tribioli, Adaptive Pontryagin’s Minimum Principle supervisory controller design for the plug-in hybrid GM Chevrolet Volt, Applied Energy, Volume 147, 2015, Pages 224-234, ISSN 0306-2619, https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.01.021. Ces travaux promettent tous des résultats satisfaisants et peu éloignés de l’optimum global (en général autour de +1% sur les cycles considérés). Une limitation qu’ils ont cependant tous en commun concerne la prise en compte des contraintes d’état de charge de la batterie SoC: En effet, dans tous ces travaux, l’hypothèse prise est que l’Hamiltonien : ne dépend pas de l’état de charge SoC Et donc que : et donc Même dans les algorithmes de l’art antérieur qui mettent à jour l’état adjoint p, celui-ci est considéré constant entre chaque mise à jour et ces mises à jour ne font pas de manière à prévoir les variations de p. Les algorithmes qui régulent l’état adjoint pour suivre une référence de l’état de charge SoC, sont quant à eux nécessairement éloignés de la solution optimale. La plupart du temps, cette hypothèse est justifiée comme le relève la publication Simona Onori and al. précitée, car bien que le courant batterie dépende de paramètres de la batteries qui dépendent eux même de l’état de charge SoC, en réalité cette évolution au cours du temps est faible. Cependant lorsque les bornes minimale ou maximale sont atteintes, l’hypothèse de l’état adjoint constant n’est plus valable : en effet, si le contrôle optimal prenait en compte les contraintes d’état liées à l’état de charge SoC, l’état adjoint lié audit état de charge SoC évoluerait au cours du cycle pour éviter de sortir des limites. Dans l’art antérieur, l’optimisation réalisée est donc aveugle aux contraintes sur l’état de charge SoC : le contrôle optimal est calculé sans « savoir » que l’état de charge SoC ne doit pas dépasser certaines valeurs. Pour que l’état de charge SoC reste tout de même dans les limites admissibles, une fonction de pénalisation est en général appliquée sur l’Hamiltonien, mais ceci ne peut conduire qu’à des résultats sous-optimaux lorsque les limites d’état de charge SoC sont atteintes. Certaines études, comme la publication J Buerger and al. précitée, considèrent que sur les véhicules hybrides à moteur à combustion interne (dits « HEV »), les limites de SoC ne sont que rarement atteintes car la batterie est dimensionnée en conséquence, l’hypothèse de p constant n’est alors pas un problème. Cet argument peut être recevable la plupart du temps, mais peut devenir faux sur certains cycles de type montagne avec de grosses variations de pentes ou si on veut dimensionner la batterie au plus juste. D’une manière plus générale, prendre en compte les contraintes d’état liées à l’état de charge SoC dans le contrôle optimal peut permettre de dimensionner plus justement l’architecture véhicule, avec par exemple des batteries plus petites pour des applications équivalentes. Cela est également utile dans des applications avec stockage hybride supercapacité / batterie. L’invention propose donc un algorithme pour un système de gestion d’énergie EMS d’un véhicule hybride afin de piloter la répartition de la puissance provenant de la batterie et celle provenant de la pile à combustion pour alimenter le moteur électrique d’un véhicule, ledit système ayant les propriétés suivantes : - basé sur la théorie du contrôle optimal avec utilisation du Principe du Maximum de Pontryagin PMP - qu’on peut mettre en œuvre en ligne (« on line »), qui soit robuste aux aléas (conditions de circulation, modifications d’itinéraire…) avec pour seul besoin des données issues d’un système de géolocalisation de type GPS. - prenant en compte toutes les limitations du système qu’elles soient sur les commandes (par exemple: , , etc.) ou sur les états (ici ) - ne nécessitant pas de mise au point en amont (si ce n’est renseigner les paramètres du véhicule nécessaires aux modèles utilisés par l’algorithme) On décrit ci-après un mode de réalisation de l’algorithme selon l’invention d’un point de vue méthodologique, avec la description du modèle de l’architecture véhicule, la définition du problème de commande optimal, et la description précise des algorithmes de résolution : - Avant le départ, on renseigne une destination dans le GPS qui donne le trajet à parcourir, les limitations de vitesses et l’altitude - Un modèle prenant en compte les paramètres véhicules permet de prédire à partir des données de navigation (circulation, vitesse limites, pentes, etc.) la trace de vitesse et donc la trace de puissance demandée par le moteur électrique à chaque instant - Le PMS prend en entrée l’état de charge SoC mesuré et la puissance prédite pour réaliser deux types de calcul: > un calcul dit en boucle « lente » : dans cette boucle, on réalise un calcul « off line » à partir de la trace de puissance prédite en prenant comme état de charge SoC initial l’état de charge SoC mesuré à l’instant où on lance le calcul. Ce calcul se base sur le PMP et prend en compte les contraintes sur les commandes et sur les état (ici état de charge SoC). Il permet de déterminer la trace de SoC optimale et les états adjoints correspondants à chaque position dans le cycle. > un calcul dit en boucle « rapide (temps réel) » : à chaque pas de temps, la puissance effectivement demandée peut être différente de la puissance prédite. Cette boucle permet de s’assurer que le besoin en puissance est respecté, tout en minimisant le critère choisi (ici la consommation de H 2 ). On écrit donc l’Hamiltonien à l’instant t à partir des états adjoints calculés par la boucle lente : On résout alors un problème d’optimisation numérique: On peut chercher les commandes qui minimisent à l’instant t en respectant les contraintes : Les solutions seront les commandes effectives envoyées au véhicule. La boucle rapide intervient à chaque pas de temps. La boucle dite lente pourra être recalculée au cours du cycle lorsque la trace d’état de charge SoC réelle s’éloigne de la référence calculée, ou plus simplement à intervalle de temps régulier (ex: toutes les 10 minutes). C’est ce que représente la FIG. 2 , avec certaines de références de la FIG. 2 déjà décrites plus haut dans le présent texte. Les autres références correspondent respectivement à : - 1 : trajet = origine et destination - 2 : informations de trafic - 3 : calcul du trajet à faire - 4 : donnée de limite de vitesse, altitude - 5 : calcul de vitesse atteignable - 6 : contrôle optimal (calcul des co-états ou états adjoints p mentionnés plus haut) - 7 : calcul de la répartition de puissance entre batterie et les deux piles à combustible - Pm : puissance mesurée - Ppred : puissance prédite sur tout le cycle (le trajet) - VH : véhicule - Dr : distance réelle - SoCm : état de charge mesuré de la batterie La boucle rapide est décrite plus en détails ci-après : Il s’agit là d’un problème d’optimisation numérique sous contraintes, c’est-à-dire que les solutions recherchées appartiennent à un espace numérique. Une des méthodes les plus efficaces pour résoudre ce type de problème est la méthode dite des points intérieurs. Cette méthode consiste à ajouter des pénalités logarithmiques au coût initial pour relaxer les contraintes inégalités. Autrement dit, le problème original qui est de minimiser sous contraintes inégalités l’Hamiltonien (ici les contraintes inégalités sont les contraintes sur le , et ), se réécrit comme une minimisation sans contraintes inégalités de l’hamiltonien auquel on a ajouté des pénalités correspondant à chaque contrainte. On transforme donc un problème sous contraintes difficile à résoudre en un problème sans contraintes que l’on sait résoudre et dont la solution est la même que la solution du problème original. La boucle lente est décrite plus en détails ci-après : Cette fois, le problème qu’on veut résoudre ne correspond pas à un problème d’optimisation numérique (solution appartenant à un espace numérique) mais à un problème d’optimisation fonctionnelle (solution appartenant à un espace de fonctions). Autrement dit, on cherche à minimiser une fonction de fonction. Ici il s’agit de la consommation en H 2 qui est entre autres une fonction du SoC (lui-même étant une fonction de ). Une des raisons pour lesquelles les contraintes d’état n’étaient pas prises en compte dans les algorithmes « on line » jusqu’à maintenant est que cela complexifie grandement les équations à résoudre et qu’il n’existait pas d’algorithmes de résolutions (et dont la convergence vers une solution était prouvée) assez efficaces pour permettre une implémentation temps réel. Récemment P.Malisani, dans les publications P. Malisani, “Interior point methods in optimal control of affine systems: Convergence results and solving algorithms,” to appear in SIAM Journal on Control and Optimization, 2023, et P. Malisani. Interior point methods in optimal control. ESAIM COCV (in review), 2023, a démontré qu’il était possible d’appliquer les méthodes de points intérieurs pour les problèmes d’optimisation fonctionnelle et que celles-ci fournissaient une solution exacte. En se basant sur ces travaux, on peut donc écrire le système d’équations différentielles et algébriques définissant les conditions nécessaires d’optimalité (donné par le PMP) en un nouveau système sans contraintes selon la méthode du point intérieur. On peut donc résoudre rapidement ce système en utilisant un algorithme des points intérieurs. Pour rendre le calcul sur tout le cycle encore plus rapide, nous définissions 3 variables : - le « Start_time_undersampling » : temps sur le cycle prédit à partir duquel on sous-échantillonne - le « Under_sampling_steps » : nouveau pas d’échantillonnage - l’ « Actualization_horizon », qui permet de régler le temps au bout duquel on relance le calcul Pour que les valeurs des états adjoints calculées soient proches de l’optimal, on a besoin de connaître la tendance de la puissance demandée sur tout le cycle. En effet, pour être optimal, le contrôle a besoin de savoir si, plus tard sur le cycle, une très forte demande aura lieu (exemple montagne en montée) ou, à l’inverse, s’il y aura un fort potentiel de récupération d’énergie (montagne en descente). C’est pourquoi le calcul de la boucle lente se fait avantageusement sur la totalité du cycle restant. Cependant, comme le calcul est relancé au bout d’un certain horizon de temps (afin de prendre en compte les aléas et corriger les erreurs de prédiction), on n’a besoin d’avoir une prédiction précise (et donc avec un fort échantillonnage), seulement sur un horizon de temps relativement court. Le reste du cycle peut être échantillonné plus grossièrement, le principal étant de garder assez d’information sur la moyenne. On prend donc de préférence un échantillonnage beaucoup plus faible au-delà de l’« actualization_horizon ». Ceci permet de résoudre le problème en seulement quelques dizaines de secondes. Exemple 1 Architecture énergétique véhicule Comme évoqué précédemment, on considère une architecture hybride munie de deux piles à combustible FC identiques et d’une batterie BAT alimentant un bus DC sur lequel un onduleur prélève de la puissance pour faire fonctionner le moteur électrique MEL. Cet exemple correspond à la FIG. 3 , avec les références supplémentaires suivantes par rapport aux figures précédentes : - PFC1 :la puissance fournie par la première pile à combustible FC1 - PFC2 :la puissance fournie par la deuxième pile à combustible FC1 - Paux1 : la puissance demandée par les auxiliaires de la 1 ère pile à combustible - Paux2 : la puissance demandée par les auxiliaires de la 2 ère pile à combustible - Ubus : la tension aux bornes du bus DC sur lequel est connectée la machine électrique MEL Les études les plus récentes tendent à montrer que si, sur des véhicules légers, l’électrique complet non hybridé reste plus rentable, sur des véhicules plus lourds en revanche ce type d’architecture deviendrait beaucoup plus intéressante. On considère donc ici par exemple un véhicule de type poids lourd de 44 tonnes. Ce choix est d’autant plus intéressant pour la mise en œuvre de l’invention que ce genre de véhicule peut nécessiter de très fortes puissances et réalise des cycles longs mais relativement prévisibles (obligation de respecter les limitations de vitesse, tracé GPS forcément connu). Caractéristiques de la batterie: Capacité cellule : 113520 A.s Courant min : (taux de charge rate jusqu’à 3 fois) Courant max : ici supposé infini pour simplifier mais une contrainte max pourrait être prise en compte sans problème Pas de DC/DC tension bus (on notera par la suite U la tension du bus DC) Tension batterie / bus nominale : 780 V Caractéristiques des modules FC : Nombre d’empilements S1-SN: 4 Nombre de cellules par empilement = 200 Courant min : Courant max : Gradient de courant min : Gradient de courant max : Pour pouvoir fonctionner, la pile à combustible FC consomme une puissance . Les modules pile à combustible Comme représenté à la FIG. 4 , qui est une partie de l’architecture représentée à la figure précédente, chaque module FC est composé de 4 empilements (« stacks » en anglais) avec un équipement auxiliaire Aux comprenant un compresseur . Le système de refroidissement est commun aux deux modules FC. Chaque module FC est connecté au bus par un convertisseur DC/DC. - Calcul du courant DC/DC côté bus : L’empilement est défini par sa courbe de polarisation qui donne la tension cellule en fonction de la densité de courant : A partir de cette courbe de polarisation, et du modèle DC/DC ( qui prend en compte les pertes par conduction et commutation), on définit une relation analytique entre le courant tiré sur la FC et le courant fourni sur le bus DC : avec (a 1 , a 2 , a 3 , a 4 , a 5 , a 6 ) des constantes - Calcul de la puissance auxiliaire : La puissance auxiliaire totale (des deux piles à combustible FC) est composé de la puissance compresseur pour FC 1 et FC 2 et de la puissance du système de refroidissement pour les deux piles . Là encore une expression analytique donne la relation : Avec ( des constantes On obtient finalement : Avec P heat la puissance dissipée sous forme de chaleur par les piles Calcul de la consommation en H 2 : La consommation totale (des deux piles) en H 2 s’écrit: Avec une constante dépendant des paramètres de l’empilement (« stack ») et de la stœchiométrie en H 2. La batterie Comme représenté à la FIG. 5 , qui est une partie de l’architecture représentée à la FIG. 2 , le système utilise une batterie BAT. - Calcul du courant batterie : Le courant batterie s’exprime en fonction de , , et via le bilan de puissance : On introduit en plus à cette équation une puissance qu’on appelle puissance de freinage. En effet, il peut arriver que le bilan de puissance ne puisse pas être résolu seulement avec et à piloter. Par exemple, si sur une phase de freinage récupératif on a alors la batterie ne sera capable d’absorber qu’une partie de l’énergie. Dans la réalité, le reste de l’énergie se dissiperait en freinage. Pour que le contrôle puisse trouver une solution dans ces cas-là on lui ajoute comme commande avec pour contrainte : . On a donc finalement : soit Et donc - Calcul de la tension batterie: Lorsque du courant est tiré sur la batterie, sa tension et donc la tension du bus DC va s’en retrouver impactée. Celle-ci est régie par l’équation différentielle suivante : Avec C f (capacité de filtrage), OCV (tension en Open Circuit) et R ohm (Résistance interne) des constantes. Définition du système d’équations à résoudre : boucle lente Le problème à résoudre est le suivant : On considère x le vecteur des variables d’état : et le vecteur des états adjoints associés. Et c le vecteur des variables de commande : On note le vecteur des puissances demandées à chaque pas de temps sur tout le long du cycle prédit. Les variable d’état x sont soumises aux équations différentielles suivantes : Les variables d’états sont soumises aux contraintes : Les contraintes mixtes état / commande sont : sont les variables duales associées à chaque contrainte. L’Hamiltonien du problème s’écrit : Le PMP et la méthode du point intérieur nous donnent les Conditions Nécessaires d’Optimalité à travers le système d’équations à résoudre suivant : - ODE ( pour “Ordinary Differential Equation” en anglais ou équation différentielle ordinaire en français) - Equations algébriques * - Conditions aux deux bouts Avec Le « solver » ( terme anglais qu’on peut traduire par résolveur) utilise les systèmes d’équations définis précédemment pour trouver les vecteurs solution x* (vecteur d’états) , p* (vecteur d’états adjoints) et z* (vecteur des commandes contraintes) par algorithme des points intérieurs et algorithme de Newton amorti. Définition du système d’équations à résoudre : la boucle rapide A chaque instant t, on veut trouver, pour la puissance demandée réelle et la tension réelle , le vecteur qui minimise la consommation de H 2 , donc d’après le PMP, qui minimise l’Hamiltonien du problème. On récupère le vecteur p optimal calculé par la boucle lente. On peut alors écrire à chaque pas de temps l’Hamiltonien à minimiser: Comme on se situe à un instant t donné = 0 et = 0, il suffit donc de minimiser : Ceci en respectant les contraintes : Egalité : Inégalité : Par un algorithme du point intérieur et un Newton amorti, on trouve à chaque instant t la solution et les commandes à envoyer aux deux piles. On considère deux cycles pour un trajet Lyon-Bordeaux : - un cycle « prédit » : LB_TrajPred - un cycle « réel » : LB_TrajReel Les deux cycles ont été générés par l’outil de génération de trace de puissance à partir de la trace GPS. Afin de simuler un cycle réel et prédit, on a simulé deux cycles dont le trajet est le même, mais les heures de circulation diffèrent : le but est de simuler des aléas de trafic. On considère donc : - le cycle « trajPred» comme le cycle « prédit » et utilisé par la boucle lente. - le cycle « trajReel » comme le cycle « réel » utilisé par la boucle temps réel. La FIG. 6 est un tracé du trajet réalisé par « TrajPred » et « TrajReel » par un système de navigation type GPS (avec la longitude en abscisse/ la latitude ordonnées ). La FIG. 6 (avec en abscisse la distance et en ordonnée la puissance demandée par la machine électrique en kW) est une trace de puissance correspondante générée à partir du tracé des deux trajets selon la FIG. 6 . Hypothèses de simulation: 2 piles à combustible FC1 et FC2 avec les caractéristiques indiquées ci-dessous (mêmes caractéristiques pour les deux piles: 4 empilements pour chaque pile à combustible i1m = i2m = 0 A (courant minimal de la pile) i1p = i2p = 600 A (courant maximal de la pile) gamma 1m = gamma 2m = - 120 A/S gamma 1p = gamma 2p = 120 A/S “Start_Time_Undersampling” = 500s (temps à partir duquel on sous-échantillonne le cycle prédit) “µUnder_sampling_steps” = 70s ( le pas de sous-échantillonnage) “Actualization_horizon” (ou actualisation d’horizon en français) = 500s Taux de charge de la batterie BAT = 3 (ce qui signifie qu’ici la batterie peut délivrer une puissance maximale égale à trois fois la puissance qu’elle pourrait délivrer pendant 1 heure si sa charge était pleine). La batterie est limitée par les intensités de courant minimales et maximales. Afin de calculer l’optimum global et avoir une trace d’état de charge SoC et une consommation de H 2 de référence, on réalise un calcul « off line » sur la trace « réelle » (trajReel) : La FIG. 7 est un tracé de l’état de charge SoC calculé « off line » de la batterie du véhicule sur la trace de trajet « réelle » (trajReel) (avec en abscisse la distance et en ordonnée l’état de charge SoC). La FIG. 7 est un tracé de la consommation en hydrogène calculé « off line » de la pile à combustible du véhicule sur la trace de trajet « réelle » (trajReel) (avec en abscisse la distance et en ordonnée la consommation d’hydrogène en kg). On obtient une consommation de référence de 29,27 kg de H 2 . On réalise le calcul « on line », avec la boucle lente qui prédit le cycle (trajPred) et la boucle temps réel qui suit le cycle (trajReel) : La FIG. 8 représente les traces de l’état de charge SoC de la batterie optimal prédites à plusieurs itérations de la boucle lente (dans un souci de lisibilité, seules deux itérations sont représentées): à chaque fois le calcul repart de la valeur de SoC courante pour recalculer une trace qui satisfait la contrainte finale tout en minimisant le critère. La FIG. 8 représente d’une part la somme des segments de trace d’états de charge SoC prédits entre chaque réactualisation de la boucle lente et d’autre part la trace d’état de charge SoC effectivement réalisée. On mesure la consommation réelle et on la compare à la référence ainsi qu’à un algorithme qui ne prend pas en compte les contraintes sur l’état de charge SoC et qui utilise une fonction de pénalisation à la place: La FIG. 9 représente la trace de l’état de charge optimal SoC de la batterie du véhicule sur le trajet (avec en abscisse la distance en km). Il s’agit mathématiquement de l’optimum global qui a été calculé off line. La consommation est de 29,27 kg d’hydrogène et sert de référence pour juger l’efficacité des algorithmes on line. La FIG. 9 représente la trace de l’état de charge SoC réel de la batterie BAT durant le trajet (donc on line): elle est de 29,3 kg d’hydrogène (soit + 0,1% par rapport à la consommation de référence). La FIG. 9 représente la trace de l’état de charge optimal SoC calculée sur le cycle, avec un algorithme qui ne prend pas en compte les limites d’’état de charge dans ses calculs et qui utilise une pénalisation d’hamiltonien à la place: elle est de 29,65 kg d’hydrogène (+ 1,3% par rapport à la consommation de référence). On voit ainsi que la solution selon l’invention ( FIG. 9 ) est très proche de l’optimum global ( FIG. 9 ) et fait de meilleurs résultats que la solution habituellement utilisée avec pénalisation de l’Hamiltonien ( FIG. 9 ). Exemple 2 Prendre en compte les contraintes liées au SoC dans le calcul de la commande optimal permet de mieux exploiter la capacité batterie et donc potentiellement d’optimiser son dimensionnement : On rejoue le cycle Lyon-Bordeaux en « off line » avec ou sans prises en compte des limitations de SoC en prenant des capacités batterie de plus en plus petites. On part du cas nominal où la capacité cellule de la batterie vaut 113 520 A.s. On réalise alors deux calculs off line sur le cycle considéré : l’un avec l’algorithme de la présente invention qui prend en compte les contraintes d’état liées au SoC batterie, l’autre avec un algorithme représentatif de l’art antérieur, qui ne prend pas en compte ces contraintes sur le SoC dans le contrôle optimal et qui utilise à la place une pénalisation de l’hamiltonien pour éviter que les bornes sur le SoC soient dépassées. On note la consommation finale en hydrogène dans les deux cas. Cette opération est renouvelée ensuite sur le même cycle mais avec une capacité batterie de plus en plus réduite. Réduire la capacité batterie entraine forcément une augmentation de la consommation sur un même cycle et donc une surconsommation par rapport au cas nominal (capacité cellule batterie à 113520 A.s). Sur la FIG. 10 , on trace pour chaque pourcentage de réduction de la capacité batterie (en abscisse), le pourcentage de surconsommation en hydrogène (en ordonnée) par rapport au cas nominal: - La courbe en trait plein est obtenue avec l’algorithme de la présente invention, qui prend en compte les contraintes d’état sur le SoC. - La courbe en pointillé est obtenue avec un algorithme représentatif de l’art antérieur qui se base également sur le PMP mais sans prise en compte des contraintes d’état liées au SoC. A mesure que la capacité de la batterie diminue, la courbe sans prise en compte des limites SoC (en pointillés) s’écarte de plus en plus de la courbe réalisée avec l’algorithme selon l’invention (en trait plein). Ceci est dû au fait que les limites sur les états de charge SoC sont atteintes de plus en plus fréquemment dans le cycle. En les prenant en compte, l’algorithme selon l’invention arrive à mieux gérer la surconsommation due à la réduction de capacité. Dans ce cas d’étude précis, on voit que la consommation de l’algorithme représentatif de l’art antérieur avec batterie nominale peut être obtenue avec une capacité batterie réduite de 25% si l’on utilise l’algorithme de la présente invention. On peut en conclure que l’algorithme selon l’invention peut aussi permettre de dimensionner de manière plus efficace l’architecture énergétique du véhicule : l’invention offre une plus grande marge de manœuvre pour réduire notamment la taille du système de stockage d’électricité (batterie). De plus, l’invention permet d’éviter de se retrouver sur des points où la batterie ne peut plus fournir de courant et où la puissance entière doit être fournie par les piles à combustible. Il n’est donc plus nécessaire d’avoir des piles à combustible dimensionnées pour fournir la totalité de la puissance à elles seules : la puissance des piles peut, elle aussi, être adaptée/ajustée à la baisse au besoin grâce à l’invention. Procédé de gestion d’énergie d’un véhicule hybride équipé d’un système de navigation et d’une chaîne cinématique électrique comprenant au moins une machine électrique (MEL) qu’on alimente en électricité par des sources d’énergie électrique (BAT,FC) comprenant au moins un système de conversion de carburant en électricité, notamment de type pile à combustible (FC) ou turbogénérateur ou moteur thermique associé à un alternateur, et au moins un système de stockage d’énergie électrique, notamment de type batterie (BAT) et/ou supercondensateur, caractérisé en ce que ledit procédé comprend : a) une étape de renseignement d’une destination dans un système de navigation qui récupère et exploite en temps réel des données de navigation par satellite, b) une étape de calcul par le système de navigation du trajet à parcourir pour le trajet à partir de données de navigation, c) une étape d’application d’un modèle prédictif du véhicule audit trajet, à partir d’au moins certaines desdites données de navigation et à partir de paramètres du véhicule, pour prédire la trace de vitesse du véhicule (Vvh) sur le trajet et en déduire la trace de puissance requise prédite (Preq) pour la machine électrique (MEL) pendant ledit trajet, d) une étape de gestion de l’alimentation en électricité de la machine électrique (MEL) par les sources d’énergie électrique, qui comprend d0) une sous-étape de mesure de l’état de charge (SoC) du/des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT), d1) une sous-étape de calcul de commande optimal des sources d’énergie électrique (BAT,FC) notamment en boucle, de type boucle lente, à partir de la trace de puissance prédite (Preq) à l'étape c), ledit calcul se basant sur le Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) et prenant en compte - l'état de charge (SoC) du/des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) mesuré à l’étape d0) comme état de charge initial, - et les contraintes sur les limitations des commandes des sources d'énergie (BAT,FC) et sur les limitations de l'état de charge (SoC) du/(des) systèmes de stockage d’énergie électrique (BAT), pour déterminer à chaque position du véhicule sur le trajet prédit à l’étape b) la trace optimale de l'état de charge (SoC) et des états adjoints (p i ) optimaux, d2) une sous-étape de détermination en temps réel de la commande de la part d’électricité provenant du ou des systèmes de stockage d’énergie électrique (BAT) et de la part d’électricité provenant du ou des système de conversion de carburant (FC) pour alimenter la machine électrique (MEL) pendant ledit trajet, en minimisant l’Hamiltonien du problème de commande optimal qui est défini par le Principe du Maximum de Pontryagin (PMP) et qui dépend des états adjoints (p i ) optimaux calculés à l’étape d1). Procédé selon la revendication précédente, caractérisé en ce qu’on réitère les étapes c) d0) et d1) pour opérer la détermination de la commande de la sous-étape d2) selon un pas de temps Δt donné, constant ou variable, selon la durée du trajet. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’on réitère les étapes c), d0) et d1) pour opérer la détermination de la commande de la sous-étape d2) quand est atteint un écart donné ΔSoC entre l’état de charge (SoC) mesuré et l’état de charge prédit à la sous-étape d1) . Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les données de navigation comprennent des informations de trafic, notamment l’état de circulation, les limites de vitesse et les pentes des voies de circulation possibles pour réaliser le trajet. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on minimise la consommation en carburant du ou des système(s) de conversion de carburant en électricité (FC). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on impose un état de charge (SoC) du ou d’au moins un des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) compris entre un état de charge minimal (SoCmin) et un état de charge maximal (SoCmax). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on impose un état de charge (SoC) du ou d’au moins un des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) en fin de trajet égal audit état de charge au début du trajet. Procédé selon l’une des revendications 1 à 6, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on impose un état de charge donné (SoCfin) du ou d’au moins un des système(s) de stockage d’énergie électrique (BAT) en fin de trajet. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on impose un courant IFC généré par le système de conversion de gas en électricité (FC) compris entre un courant minimal IFCmin et un courant maximal IFC max. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on impose un courant IBAT généré par le système de stockage d’électricité (BAT) entre un courant minimal IBATmin et un courant maximal IBATmax. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d), on impose un gradient de courant gamma FC généré par le système de conversion de carburant en électricité (FC) compris entre un gradient minimal gamma FCmin et un gradient maximal gamma FCmax. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que les paramètres du véhicule utilisés à l’étape c) d’application d’un modèle prédictif comprennent au moins l’architecture de la chaine de traction du véhicule, et les caractéristiques de la machine électrique (MEL). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans la sous-étape d1) et/ou dans la sous-étape d2), on utilise une méthode dite des points intérieurs (MPI), ou toute méthode primale-duale, notamment pour gérer les contraintes d’état de tension maximale du réseau électrique Umax et l’état de charge (SoC) du ou des systèmes de stockage d’électricité (BAT). Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, dans l’étape d1) de calcul en boucle lente, on réalise le calcul sur la totalité du trajet restant. Ordinateur, ou calculateur configuré pour mettre en œuvre le procédé selon l’une des revendications précédentes. Véhicule de type hybride et équipé d’un système de navigation embarqué et d’une chaîne cinématique électrique comprenant au moins une machine électrique (MEL) alimentée en électricité par des sources d’énergie électrique (BAT,FC) comprenant au moins un système de conversion de carburant en électricité, notamment de type pile à combustible (FC) et au moins un système de stockage d’énergie électrique, notamment de type batterie (BAT) et/ou supercondensateur, caractérisé en ce qu’il comprend des moyens de commande des systèmes électrique en alimentation électrique de la machine électrique (MEL) pilotés selon le procédé conforme à l’une des revendications 1 à 14 ou avec l’ordinateur, le calculateur de la revendication 15. Véhicule selon la revendication précédente, caractérisé en ce que le système de navigation est intégré au véhicule, et dispose notamment d’un écran intégré au tableau de bord, ou en ce que ledit système de navigation est autonome, ledit système de navigation étant connecté à l’ordinateur, ou au calculateur mettant en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 14. Produit programme d'ordinateur téléchargeable depuis un réseau de communication et/ou enregistré sur un support lisible par un ordinateur ou un calculateur et/ou exécutable par un processeur, comprenant des instructions de code de programme pour la mise en œuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 14, lorsque ledit programme est exécuté sur un ordinateur ou un calculateur. Support de stockage lisible par ordinateur, ou calculateur et stockant des instructions, qui, lorsqu’elles sont exécutées par un ordinateur ou calculateur, impliquent que l’ordinateur ou le calculateur met en œuvre le procédé selon l’une des revendications 1 à 14.