Brevet FR3152619A1 — publié le 20250307

L’invention concerne un procédé pour dimensionner un réseau de stations de recharge pour véhicules électriques, sur un réseau autoroutier comprenant une pluralité de configurations candidates de distribution de stations de recharge réparties sur le réseau autoroutier, comprenant : a - acquérir des trajets réels de véhicules effectués sur le réseau autoroutier, b - définir une flotte cible de véhicules affectés de trajets cibles basés sur les trajets réels, c - une planification des recharges, avec un agent de planification affecté à chaque véhicule, et un agent de station pour chaque station, lesdits agents échangeant des informations de manière itérative afin de construire une projection de planning des recharges pour tout ou partie de la pluralité de configurations candidates, d - calcul d’une fonction coût global, représentative des temps d’attente de véhicules dans la projection de planning des recharges et de coût d’infrastructure, e - une étape d’identification d’un minimum de la fonction coût global. Figure 1 PROCEDE POUR DIMENSIONNER UN RESEAU DE STATIONS DE RE CHARGE DE VEHICULES ELECTRIQUES L’invention concerne un procédé pour dimensionner un réseau de stations de recharge de véhicules électriques, les stations de recharge étant réparties sur un réseau autoroutier. La logique de déploiement des stations de recharge est actuellement faite selon une approche statistique tronçon par tronçon pour les réseaux d'autoroute. On constate actuellement que le nombre de véhicules électriques en circulation va croissant ainsi que la possibilité d'avoir recours à des recharges rapides avec des débits de 50kW, 75kW, 150kW, 300kW, 350kW. La recharge rapide est un besoin marqué lors des trajets longs où la distance parcourue est supérieure au rayon d’action permis par la capacité de la batterie. Il est souhaitable de permettre aux conducteurs de véhicules électriques de recharger les batteries de leur véhicule sans attendre ou sans trop attendre aux stations de recharge. Une recharge rapide dure typiquement 30 à 45 minutes. Le besoin de recharger les batteries des véhicules électriques est notamment critique lors de longs trajets sur autoroute, où les véhicules électriques parcourent des distances assez souvent supérieures à leur rayon d’action procurée par 100% de la capacité de la batterie. Pour passer les pics d'affluence des périodes de départ en vacances, il faudrait selon la logique actuelle surdimensionner de manière très significative le nombre de bornes et le nombre de stations de recharge, afin de limiter les temps d'attente pour accéder à une borne de recharge. Les inventeurs ont cherché à proposer une solution optimisée à ce besoin. À cet effet, la présente invention propose un procédé pour dimensionner, et le cas échéant installer et opérer, un réseau de stations de recharge pour véhicules électriques, sur un réseau autoroutier, le réseau autoroutier comprenant une pluralité de possibles configurations candidates de distribution de stations de recharge réparties sur le réseau autoroutier, chaque station de recharge comprenant un nombre candidat de bornes de recharge dépendant de la configuration candidate concernée, le procédé comprenant : a- une étape d'acquisition de trajets réels de véhicules électriques effectués sur le réseau autoroutier, b- une étape de définition d’au moins une première flotte cible de véhicules affectés de trajets cibles basés sur les trajets réels, représentative d’un niveau de d’affluence sur le réseau de stations de recharge, c- une étape de planification des recharges, le procédé faisant appel à un agent de planification véhicule affecté à chaque véhicule, et un agent de station pour chaque station de recharge, les agents de planification véhicule et les agents de station échangeant des informations de manière itérative afin de construire par récurrence une projection de planning des recharges pour la première flotte cible de véhicules, et ceci pour chacune de tout ou partie de la pluralité de configurations candidates, d- une étape de calcul d’une fonction coût global, représentative d’une somme de temps d’attente de véhicules dans la projection de planning des recharges et de coût d’infrastructure, pour les configurations candidates considérées à l’étape de planification, e- une étape d’identification d’au moins un minimum de la fonction coût global, en vue de déterminer une configuration candidate préférée la plus pertinente. Grâce aux dispositions promues ci-dessus, le réseau des stations de recharge peut être dimensionné de façon pertinente par rapport à des affluences particulièrement élevées par exemple lors des départs en vacances ou des retours de vacances. On minimise la fonction coût global FCG pour optimiser le rapport service rendu par rapport à un coût global. D’un autre point de vue, on minimise l'investissement à réaliser mais en garantissant simultanément un temps d'attente maximum toléré aux stations pour la recharge. Dans une configuration candidate, chaque station de recharge CSj d’indice j comprend Nj bornes, le procédé conduit à déterminer les Nj les plus pertinents, en accroissant Nj pour les MSC stations existantes, et y compris en proposant des installations nouvelles sur des aires non encore équipées. Dans le contexte du document, l’agent de station agit comme un gestionnaire local ayant pour fonction de gérer des séquences de recharge sur ses bornes et le planning à venir des séquences de recharge. Sous le vocable « pour chacune de tout ou partie de la pluralité de configurations candidates », il faut comprendre que les étapes c- et d- sont réalisées soit pour l’ensemble des configurations candidates possibles si cet ensemble reste dans des proportions raisonnables en terme de temps de calcul, soit pour un sous-ensemble (donc une partie seulement par échantillonnage) des configurations candidates possibles dans le cas où l’exploration systématique de toutes les configurations candidates possibles représente un temps de calcul rédhibitoire, par exemple plusieurs semaines. On pressent intuitivement que si on augmente le nombre total de bornes alors les temps d'attente vont être faibles ou nuls, mais en contrepartie l'investissement financier est très conséquent et les bornes vont être inoccupées la majeure partie du temps, alors que leur emprise au sol sera très importante. A l'inverse, si on diminue le nombre total de bornes alors l'investissement financier peut rester raisonnable ainsi que l'espace occupé par les bornes, mais les temps d'attente risquent d'être suffisamment grands pour mécontenter nombre de conducteurs et dissuader d’autres conducteurs potentiels de se convertir à la voiture électrique. La formule de FCG basée sur une simulation comportementale incarne la formulation mathématique de cette approche intuitive et permet en pratique d'identifier la meilleure solution en fonction d'une série de paramètres d'entrée qui seront détaillés plus loin. Comme nous le verrons plus loin, la combinatoire à étudier rend totalement irréaliste la réalisation des calculs nécessaires à la main. Selon une réalisation, on utilise un algorithme d’optimisation métaheuristique évolutionnaire pour rechercher le minimum de la fonction coût global, et les étapes c- à e- sont itérées un nombre NN de fois avec un autre sous ensemble de configurations candidates à chaque itération. Moyennant quoi on obtient une convergence de l’algorithme en un nombre NN d’itérations qui reste modeste avec un nombre raisonnable de configurations candidates simulées. Ceci est à comparer à une hypothèse où on fait tourner la simulation pour toutes les possibles configurations candidates, ce qui représente une combinatoire complète très importante. Selon une réalisation, l’algorithme d’optimisation est un algorithme de type meute de loups gris. Les inventeurs ont constaté que cet algorithme convergeait assez rapidement et qu'il présentait une bonne adéquation par rapport au problème posé des configurations candidates de stations de recharge. Selon une réalisation, le procédé comprend en outre une étape de déploiement de la configuration candidate sur le réseau autoroutier. Le résultat de la simulation et le résultat du calcul de la fonction d'optimisation conduisent à une application pratique, en l'occurrence l'installation de nouvelles bornes de recharge sur le réseau autoroutier. L'investissement financier élevé relatif à ces nouvelles installations de bornes doit être fait avec une motivation technique étayée, et c'est le but du procédé de dimensionnement que les inventeurs proposent. Selon une réalisation, les étapes b- à e- sont répétées avec au moins une deuxième flotte cible de véhicules, une troisième flotte cible de véhicules, une quatrième flotte cible de véhicules, les différentes flottes cible de véhicules étant représentatives de différentes fortes affluences. Ainsi, la fonction coût global FCG est moyennée avec des poids respectifs (identiques ou différenciés) pour obtenir une optimisation valable pour tous types de fortes affluences. La solution retenue peut ainsi être un optimum qui prend en compte des affluences pic comme le départ en vacances, le retour de vacances et certains week-ends accompagnant des jours de fête ou jours fériés. Selon une réalisation, la fonction de coût global FCG s’exprime comme suit pour la première flotte : FCG = pour une flotte d’indice k, C FCI représentant le coût d’installation, d’exploitation et de maintenance des stations de recharge, et penalty étant une pénalité représentative d’un temps d’attente supérieur à un temps d’attente prédéterminé. WTS est considéré comme un temps d'attente admissible. Selon une réalisation, la fonction de coût global FCG s’exprime comme suit pour un nombre NF de flottes : FCG = pour un ensemble de NF flottes. C FCI représentant le coût d’installation, d’exploitation et de maintenance des stations de recharge, et penalty incarnant une pénalité représentative d’un temps d’attente WT supérieur à un temps d’attente prédéterminé WTS. Selon une réalisation, la valeur de penalty s’écrit comme suit : penalty = K x max(WT - WTS,0), max étant la fonction maximum conventionnelle, K étant un coefficient multiplicateur prédéterminé et WT étant le temps d'attente le plus important sur un trajet complet d'un véhicule. Selon une réalisation, C FCI est l’addition de trois termes C1,C2,C3, soit C FCI = C1+C2+C3, C1 représentant une charge journalière relative à un loyer mensuel à régler ainsi que des abonnements auprès d’un fournisseur d’électricité et au frais de maintenance, C2 représentant un coût d’installation d’une nouvelle borne dans une station déjà existante, C3 représentant un coût d’installation d’une nouvelle station de recharge sur une aire de service non encore équipée de station de recharge. L'invention concerne en outre une installation d’un réseau de stations de recharge pour véhicules électriques sur un réseau autoroutier dimensionnée selon le procédé tel que décrit précédemment. L’invention sera davantage détaillée par la description de modes de réalisation non limitatifs, et sur la base des figures annexées illustrant des variantes de l’invention, dans lesquelles : FIG. 1 est une représentation schématique d’un exemple de réseau autoroutier, FIG. 2 est une représentation schématique d’une flotte de véhicules électriques, FIG. 3 est une représentation schématique d’une station de recharge pour véhicules électriques, FIG. 4 représente un exemple de logigramme montrant les échanges entre les agents de planification véhicules et les agents de station, FIG. 5 représente un logigramme illustrant un exemple de construction de de la fonction de coût global, FIG. 6 représente un exemple de logigramme illustrant les étapes du procédé, FIG. 7 représente un exemple de construction de plan de recharges pour une station de recharge. Sur les différentes figures, les mêmes références désignent des éléments identiques ou similaires. Pour des raisons de clarté de l'exposé, certains éléments ne sont pas nécessairement représentés à l'échelle. Réseau autoroutier On décrit à présent, en références à la FIG. 1 , un schéma général d'un réseau autoroutier 100 selon un exemple non limitatif. La topologie du réseau autoroutier d'intérêt peut être plus ou moins complexe. Dans un cas très simple, le réseau autoroutier peut être monolithique sans branche ou dérivation ni raccordement à une autre autoroute. Dans l'exemple illustré, le réseau autoroutier 100 comprend plusieurs branches, les points d'entrée d'extrémité ont été représentés, les échangeurs intermédiaires d'entrée et sortie n'ont pas été représentées. Sur la gauche du schéma, le réseau autoroutier présente trois points d'extrémité A, B, C et sur la droite du schéma le réseau autoroutier présente trois autres points d'extrémité F, G, H. On trouve des intersections à trois branches dans les cas illustrés, bien qu'une intersection en croix à quatre branches soit aussi possible. En fait, la présente invention s'applique à n'importe quelle topologie de réseau autoroutier, avec ou sans péages. À titre illustratif, on peut prendre pour exemple les réseaux d'autoroutes français ASF, APRR, SANEF, sans que ces exemples soient limitatifs. Pour l’étude d'optimisation promue ici, on peut considérer soit des parties de réseau uniquement ou soit un sur-ensemble de réseaux c'est-à-dire une réunion de réseaux d'autoroutes. Chaque branche du réseau comporte des voies de circulation dans une première direction et des voies de circulation dans une deuxième direction opposée à la première. Le réseau s’étend sur au moins 100 km, dans la pratique le réseau s’étend sur plusieurs centaines de kilomètres. Le long des branches du réseau autoroutier, il est prévu des aires de service aussi appelées parfois ‘aires de repos’. Les aires de service équipées d'une station de recharge pour véhicules électriques sont repérées génériquement par 1. La plupart de ces aires sont doublées, c'est-à-dire qu'il y a une aire 1a accessible par les voies de circulation selon la première direction de circulation et une autre aire 1b distincte, accessible par les voies de circulation selon la deuxième direction de circulation. Chaque station de recharge 1 comprend une pluralité de bornes de recharge comme il sera vu en détails plus bas. Il faut noter qu’on parle de ‘bornes de recharge’, mais on peut tout aussi bien parler de ‘bornes de charge’, il n'y a pas de différence au sens de la présente invention entre ‘ charge’ et ‘ recharge’ . Les aires de service équipées de bornes de recharge sont représentées par un petit point noir plein sur la FIG. 1 . Par ailleurs, certaines aires de service équipées de station de recharge sont accessibles depuis les deux côtés de l'autoroute. Ces aires de service particulières à double accès sont repérées 12 à la FIG. 1 , et représentées par un petit rectangle à cheval sur le trait symbolisant la voie autoroutière. Généralement, les aires de service qui sont équipées de stations de recharge pour véhicules électriques sont aussi équipées de pompes à essence. En outre, le réseau autoroutier 100 comprend d'autres aires de services repérées 10 qui ne sont pas équipées de stations de recharge, mais qui pourraient en être équipées à l’avenir. Ces aires sont représentées par un petit carré blanc sur la FIG. 1 . Pour fixer les idées, selon chaque direction de circulation, les aires de service 1 équipées de stations de recharge sont espacées de quelques dizaines de kilomètres. Le trafic autoroutier présente des variations journalières, des variations hebdomadaires, des variations saisonnières et des variations annuelles. Il existe quelques journées dans l'année où le trafic est à son sommet annuel. C'est par exemple le cas des journées de départ en vacances ou de retour de vacances. Il y a même des journées dites de chassé-croisé où le trafic est important dans toutes les directions de transit. Les journées de forte affluence sont critiques du point de vue de la recharge des véhicules électriques. Si l'offre de service de recharge est insuffisante, cela va provoquer des temps d'attente importants dans les stations de recharge pour pouvoir disposer d'une borne de recharge libre. Un dimensionnement du réseau de recharge qui permettrait d’être sûr d’éviter les temps d’attente au cours des journées d’affluence les plus élevées, représenterait un coût prohibitif et une emprise au sol très conséquente. Par conséquent, le but poursuivi par la proposition faite dans le présent document est de dimensionner l’infrastructure au juste nécessaire de façon réaliste. En partant d'un réseau existant, comme celui illustré à la FIG. 1 , la question est de savoir comment il faut le faire évoluer pour accepter correctement les fortes affluences dans le futur. En partant d’une feuille blanche, on peut définir l’offre de service idéale optimisée, par exemple pour un réseau autoroutier défini par un modèle informatique ou mathématique. Si on considère que le nombre de stations de recharge peut être assez élevé par exemple plusieurs dizaines, la combinatoire des possibilités de nombre de bornes dans chacune des stations de recharge s'avère gigantesque. Si on rajoute à cela le fait que certaines aires de service peuvent rentrer dans le jeu, c'est à dire faire l'objet d'une décision d'installation de bornes de recharge pour créer une nouvelle station de recharge, alors cela décuple encore le nombre de possibilités. On repère par la variable cc une configuration candidate parmi l'ensemble des possibles configurations candidates. Dans une configuration candidate cc, avec un nombre MSC de stations de recharge, chaque station de recharge SCj d’indice j comprend Nj bornes. Le procédé conduit à déterminer le nombre Nj les plus pertinents, par exemple en accroissant Nj pour certaines des MSC stations existantes, et y compris en proposant des installations nouvelles sur des aires non encore équipées. Pour la démarche d'optimisation, l'ensemble des possibles configurations candidates cc se trouve dans un espace vectoriel à plusieurs dimensions, par exemple autant de dimensions que le nombre de stations de recharge équipées de bornes, à savoir MSC. Pour la démarche d'optimisation, on peut se donner une contrainte concernant le nombre total de bornes de recharge TNj = , et c'est la répartition géographique qui sera le résultat. Il peut y avoir aussi un nombre maximum Njmax de bornes possibles, spécifique à chaque station de recharge CSj, en raison de la limitation de l'espace disponible ou de la limitation de la puissance électrique disponible. Flottes Afin de déterminer la ou les configurations candidates cc les plus pertinentes, on définit des flottes de véhicules électriques, telle que l’exemple illustré à la FIG. 2 . Il s'agit ici de flottes logiques et non pas de flottes physiques. Le nombre de véhicules dans la flotte est typiquement compris entre 250 et 1000. Bien entendu, la taille de la flotte peut être supérieure à 1000. Selon une option, le nombre de véhicules dans la flotte est représentatif d'un nombre de véhicules électriques utilisant le réseau autoroutier sur une journée et parcourant plus de 300 km sur ce réseau. Le nombre de véhicules compris dans la flotte peut être rendu dépendant d'une projection sur l'accroissement du parc de véhicules électriques et de l'horizon temporel que l'on veut couvrir, c'est-à-dire par exemple une projection à 3 ans, une projection à 5 ans, une projection à 10 ans. L'accroissement du parc de véhicules électriques peut être estimé par les ventes de véhicules électriques neufs du moment ou par des hypothèses liées par exemple aux aides fiscales à l’achat présentes ou annoncées pour le futur. On remarque qu'on peut le cas échéant inclure certains véhicules hybrides plug-in dans les flottes de véhicules électriques considérées dans le présent document. Lorsqu'on manipule plusieurs flottes, chacune est repérée par un indice k, la flotte concernée étant notée FLk. Une flotte FLk donnée contient un nombre de véhicules noté PFk. On note NF le nombre de flottes considérées dans l'étude d'optimisation. Les véhicules sont désignés par un indice v. Pour une flotte FLk, l’indice v va de 1 à PFk. Chaque véhicule VEv possède un identifiant et des caractéristiques intrinsèques, telles que la capacité de la batterie, la consommation moyenne aux 100 km, la puissance maximum acceptable en recharge (respectivement les colonnes nommées BatCap, Conso et Max Pow Recharge du tableau de la FIG. 2 ). Par ailleurs, dans la flotte logique, des informations auxiliaires sont liées au véhicule, notamment relatives au trajet. Pour chaque véhicule de la flotte (une ligne du tableau) sont définis un point d’entrée sur le réseau autoroutier, une horodate d'entrée et un point de sortie du réseau. Parmi les informations auxiliaires, on trouve aussi le niveau de charge de la batterie au moment de l’entrée du véhicule (nommé %charge départ dans le tableau FIG. 2 ). On affecte à chaque véhicule un agent de planification véhicule APV qui est un modèle comportemental du véhicule et de son conducteur au cours d'un trajet sur le réseau autoroutier, notamment pour la ou les décision(s) sur les arrêts de recharge de batterie. On définit également un temps d'attente seuil WTS, au-delà duquel le conducteur est insatisfait. WTS peut être choisi entre 5 et 20 min par exemple autour de 10 minutes ou 15 minutes. Pour les trajets considérés dans une flotte, on se base sur des trajets réels de véhicules (électriques ou non) réellement effectués sur le réseau autoroutier. Par exemple, on peut collecter les parcours et trajets effectués l'été précédent au cours de la journée la plus chargée sur le réseau autoroutier, tous véhicules confondus, e.g. électrique, hybride et thermique. On peut toutefois exclure les camions et les véhicules utilitaires des trajets collectés. Selon une autre option, on collecte les parcours et trajets effectués au cours des 3 ou 5 journées connues les plus chargées sur le réseau autoroutier. Le processus de collecte des trajets réels forme l'étape a- du procédé promu dans le présent document. Le processus de définition des flottes forme l'étape b- du procédé. Stations de recharge Comment illustré à la FIG. 3 , chaque station de recharge 1,12 comprend des bornes de recharge Bi, certaines d'entre elles sont des bornes de recharge rapide, leur calibre peut être de 50kW, 75kW, 150kW, 300kW ou 350kW. D’autres calibres sont aussi possibles. On parle ici de recharge rapide, c'est-à-dire utilisant un vecteur à courant continu entre la borne de recharge et le véhicule. Pour chaque station CSj, on compte un nombre Nj de bornes satisfaisant aux critères de puissance ci-dessus définis. On néglige les bornes de puissance inférieure. On utilise l’indice i pour les bornes de 1 à Nj. On utilise l’indice j pour les stations CSj, j de 1 à MSC stations. Le cas Nj = 0 correspond au cas d'une aire de service candidate qui n'est pas encore équipée. Si on part d'un réseau autoroutier existant, on peut faire l'hypothèse que la configuration candidate pour une station de recharge comprenant déjà Nj1 bornes explore seulement les cas où le nombre de bornes est supérieur au nombre actuel Nj1. Chaque station de recharge est caractérisée par son identifiant idSC, sa position géographique ‘Geoloc’, son lien routier c'est à dire si elle est accessible depuis un seul côté de l'autoroute, ou bien des deux côtés de l'autoroute. Par ailleurs, chaque station de recharge dispose d'un nombre Nj de bornes de recharge rapides, c'est-à-dire d'une puissance supérieure ou égale à 50 kilowatts. On note que ce nombre de bornes Nj peut évoluer au cours du temps et est considéré comme une variable au sens de la présente invention. Au lieu d'un seuil à 50 kilowatts pour considérer une station comme à charge rapide, on peut aussi prendre un seuil à 100 kilowatts. Chaque station de recharge indique en outre son état courant dans ses communications envers les entités demandeuses. Chaque borne Bi est caractérisée par sa puissance maximum délivrable Pi. Chaque borne Bi indique également son état de fonctionnement. La somme des puissances des bornes est . La puissance totale installée pour une station, notée PM(j) est limitée. Celle-ci peut être plafonnée, le plafond peut être dépendant de l’heure courante dans la journée. En pratique, la somme des puissances délivrables des bornes peut être supérieure à la puissance totale installée pour la station et dans ce cas la puissance des bornes peut être écrêtée à un pourcentage de la puissance maximum délivrable. Dans l’autre cas, si On remarque de plus que le prix facturé au kWh de recharge peut être indiqué par la borne ou par la station de recharge, cette information peut être rendue disponible à distance pour les tiers en particulier les futurs utilisateurs du service de recharge. On note que l'agent de planification véhicule APV peut agir en fonction du prix au kWh. Le critère de prix peut être pris en compte au premier ordre ou au second ordre derrière le temps de trajet. On affecte à chaque station de recharge CSj un agent de station APS. L’agent de station APS est un gestionnaire local en charge de gérer des séquences de recharge et le planning à venir des séquences de recharge. L’agent de station APS reçoit les requêtes en provenance des agents de planification des véhicules. L’agent de station APS peut retourner une table de temps d’attente actualisée. On note que l’agent de station peut pratiquer une politique de premier arrivé premier servi. Selon une variante, l’agent de station peut accepter une logique de réservation à horizon court, par exemple jusqu'à 15 ou 20 min après l’instant courant. Simulation et Optimisation L'étape c- du procédé promu ici comprend une étape de planification des recharges. Les agents de planification véhicule APV et les agents de station APS échangent des informations de manière itérative afin de construire par récurrence une projection de planning des recharges. Ce processus est décrit en référence aux figures 4 et 7. Pour une flotte de véhicule par exemple la première flotte cible de véhicules FL1, on fait tourner une simulation à événements discrets basée sur le temps et l'avancement des états et transitions en fonction du temps. On réalise cette simulation pour chacune de tout ou partie de la pluralité de configurations candidates cc, c'est-à-dire sur un sous-ensemble qui peut être dans l'hypothèse maximum l'ensemble complet des configurations candidates possibles. Selon une hypothèse de calcul systématique dite de ‘force brute’, on balaye en une seule passe l'ensemble des possibilités de configurations candidates. Le temps de calcul est raisonnable seulement pour un réseau autoroutier de petite dimension avec un faible nombre de stations de recharge et total de nombre de bornes limité. Selon une autre possibilité, la plus utilisée en pratique au vu de la grande combinatoire à étudier, on ne conduit les simulations que sur un sous-ensemble de la pluralité des configurations candidates. Plus précisément on sélectionne un sous-ensemble par un choix d'échantillons. Cette sélection peut être faite selon les préconisations des algorithmes dits métaheuristiques. Après avoir fait tourner le moteur de simulation sur le premier sous-ensemble, on définit un deuxième sous-ensemble de configurations candidates puis on fait tourner un nouveau le moteur de simulation, et ainsi de suite. On utilise un algorithme d’optimisation métaheuristique évolutionnaire pour rechercher le minimum de FCG, et les étapes c- à e- sont itérées un nombre NN de fois avec un autre sous ensemble de configurations candidates à chaque itération. On a illustré aux figures 4 et 7 le processus de planification par itération. On décrit ci-après une itération générique. Chaque véhicule de la flotte VEv envoie, via son agent de planification APV, des requêtes vers les différentes stations de recharge qui se trouvent sur son parcours pour connaître leur occupation ou leur temps d'attente à prévoir en fonction des véhicules qui s'y trouvent déjà en train de charger. Cette étape est appelée Step1 à la FIG. 4 . Généralement pour la figure 4, la logique de légende est la suivante : est le temps d’attente estimé à la station de recharge CSj, A.T . est une estimation de l’horodate d’arrivée à la station de recharge CSj, et C.T. est une estimation de la durée de recharge en station de recharge. Le logigramme illustré à la FIG. 4 est réalisé pour chaque véhicule de la flotte considérée, l’un après l’autre, dans un ordre quelconque ou dans un ordre particulier lié à l’horodate d’entrée ou bien encore lié à un critère de priorité d’un véhicule par rapport à un autre. En réponse à cette requête, l'agent de station APS de chacune des stations de recharge sollicitée envoie au véhicule qui l’a demandé une table des temps d'attente WT i , actuels et à court terme. Cette étape est appelée Step2 à la FIG. 4 . En fonction des réponses obtenues, l'agent de planification véhicule APV calcule l'ensemble des schémas possibles ou hypothèses de plan de recharge ω v sur son trajet pour le véhicule en question. Parmi ces schémas possibles, il sélectionne celui qui donne le temps de trajet total le plus court noté . Cette étape est appelée Step3 à la FIG. 4 . Ensuite, l'agent de planification APV envoie, vers les stations de recharge qui sont mises en jeu dans le plan de recharge donnant le trajet le plus court, les données de charge prévues du véhicule VEv. Pour finir le processus d'un cycle de base, chacune des stations de recharge ayant reçu les données de charges prévues du véhicule VEv met à jour son tableau des temps d'attente WT i . Cette étape est appelée Step5 à la FIG. 4 . Ce processus est répété individuellement pour chacun des véhicules VEv de la flotte de 1 à Nj. Ensuite, la simulation considère que le temps avance d’une unité de temps. On passe de t-1 à t sur la FIG. 4 . Le cycle de base décrit au-dessus est répété à nouveau pour chacun des véhicules de la flotte. L'itération se poursuit ainsi jusqu'à la fin de la journée, ou bien optionnellement jusqu'à la fin de trajet du véhicule ayant un trajet le plus long. À la FIG. 7 , on se place à l'instant t z , après avoir effectué un certain nombre de cycle de simulation, la borne B 1 a vu la recharge du véhicule VE 1 puis la recharge du véhicule VE 5 , qui se termine. La borne B 2 a vu la recharge du véhicule VE 3 puis la recharge du véhicule VE 4 . La borne B 3 a vu la recharge du véhicule VE 8 puis la recharge du véhicule VE 7, puis la recharge du véhicule VE 3 . La borne B 4 a vu la recharge du véhicule VE 2 puis la recharge du véhicule VE 6 . Les traits de recharge en pointillés correspondent à des données de charge prévues pour des véhicules qui sont censés arriver sur les bornes dans un futur proche par rapport à t z . Le temps d'attente actuel pour la première borne B 1 est quasiment 0. Le temps d'attente actuel pour la première borne B 2 est quasiment WT2. Le temps d'attente actuel pour la première borne B 3 est quasiment WT3. Le temps d'attente actuel pour la première borne B 4 est quasiment WT4. On remarque que cette simulation a été réalisée pour une configuration candidate donnée cc. La simulation est différente pour une autre configuration candidate. Plus précisément, les plans de recharge ω v calculés par les agents de planification du véhicule sont différents car les nombre de bornes Nj dans les stations de recharge sont différents, et donc les affectations de véhicules aux bornes diffère dès le début. Selon le procédé présenté, il est prévu une étape d- de calcul d’une fonction coût global notée FCG, représentative d’une somme de temps d’attente de véhicules dans la projection de planning des recharges et de coût d’infrastructure, pour chaque configuration candidate ayant fait l'objet de la simulation grâce aux agents véhicule et station. La fonction de coût s’exprime comme suit : FCG = pour une flotte d’indice k. La fonction de coût s’exprime comme suit pour plusieurs flottes: FCG = pour un ensemble de NF flottes. Dans cet exemple, il s'agit d'une moyenne simple. Selon une variante, on peut prévoir une moyenne pondérée avec des poids spécifiques. C FCI représente le coût d’installation, d’exploitation et de maintenance des stations de recharge. Plus précisément, C FCI est la somme de plusieurs composantes, i.e. C FCI = C1+C2+C3. C1 représente une charge journalière relative à un loyer mensuel à régler ainsi que des abonnements auprès d’un fournisseur d’électricité et au frais de maintenance. C2 représente un coût d’installation d’une nouvelle borne dans une station déjà existante. C3 représente un coût d’installation d’une nouvelle station de recharge sur une aire de service non encore équipée de station de recharge. Le terme ‘penalty’ incarne une pénalité représentative d’un temps d’attente WT supérieur à un temps d’attente prédéterminé WTS. La pénalité peut être directement proportionnelle au temps d'attente, penalty = K x WT ou proportionnelle au temps d'attente au-delà du seuil WTS, donc penalty = K x max(WT-WTS,0). La FIG. 5 illustre les fonctions conduisant au calcul de la fonction de coût global. Le moteur de simulation prend en entrée les flottes de véhicules susmentionnées FLk (ici trois flottes FL1,FL2,FL3) et un espace vectoriel des configurations candidates cc avec les variables de nombre de bornes comme déjà exposé plus haut. Dans l'exemple illustré à la FIG. 5 , on s'intéresse aux bornes de recharge rapide à partir de 100 kilowatts, mais bien entendu on peut considérer les bornes de recharge rapide à partir de 50 kilowatts ou un autre seuil à définir. La simulation remonte pour chaque véhicule électrique le temps d'attente qu'il a eu à subir au cours de son trajet. Par exemple, si un véhicule électrique a attendu au moins une fois plus de WTS, alors le score de pénalité est appliqué, sinon aucune pénalité n'est appliquée. Sur la FIG. 6 est repris en synthèse la suite des étapes du procédé proposé. On remarque notamment la flèche de rebouclage après l'étape e- qui retourne sur l'étape c-, ceci s'applique pour les algorithmes d'optimisation récursifs à sous-ensembles de candidats, comme exposé plus haut. Le procédé peut comprendre en outre une étape de déploiement ou installation de la configuration candidate sur le réseau autoroutier, cette étape est appelée f-. Pour donner un exemple illustratif numérique simple, dans un réseau autoroutier comprenant dix stations de recharge, chacune ayant dix bornes de recharge, alors la combinatoire a étudié et de l'ordre de 10 10 , ce qui est déjà considérable. Les algorithmes évolutionnaires sont des algorithmes dont le principe s'inspire de la nature vivante pour résoudre une problématique d’une fonction multidimensionnelle à optimiser. Il s’agit donc de méthodes de calcul bio-inspirées où on fait évoluer le sous-ensemble de configuration considéré au regard d’un comportement biomimétique, en s'inspirant par exemple des fourmis, des abeilles des meutes de loups. Concernant l’algorithme de type meute de loups gris, le lecteur pourra consulter l’article suivant : S. Mirjalili, S. M. Mirjalili, A. Lewis, « Grey Wolf Optimizer, Advances in Engineering Software», vol. 69, pp. 46-55, 2014, DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2013.12.007. Procédé pour dimensionner un réseau de stations de recharge pour véhicules électriques (VE), sur un réseau autoroutier (100), le réseau autoroutier comprenant une pluralité de possibles configurations candidates de distribution de stations de recharge (1,12) réparties sur le réseau autoroutier, chaque station de recharge comprenant un nombre candidat (Nj) de bornes de recharge (Bi) dépendant de la configuration candidate concernée, le procédé comprenant : a- une étape d'acquisition de trajets réels de véhicules électriques effectués sur le réseau autoroutier, b- une étape de définition d’au moins une première flotte cible de véhicules affectés de trajets cibles basés sur les trajets réels, représentative d’un niveau de d’affluence sur le réseau de stations de recharge, c- une étape de planification des recharges, le procédé faisant appel à un agent de planification véhicule (APV) affecté à chaque véhicule, et un agent de station (APS) pour chaque station de recharge, les agents de planification véhicule (APV) et les agents de station échangeant des informations de manière itérative afin de construire par récurrence une projection de planning des recharges pour la première flotte cible de véhicules, et ceci pour chacune de tout ou partie de la pluralité de configurations candidates (cc), d- une étape de calcul une fonction coût global, représentative d’une somme de temps d’attente de véhicules dans la projection de planning des recharges et de coût d’infrastructure pour les configurations candidates considérées à l’étape de planification (c-), e- une étape d’identification d’au moins un minimum de la fonction coût global, en vue de déterminer une configuration candidate préférée la plus pertinente. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu’on utilise un algorithme d’optimisation métaheuristique évolutionnaire pour rechercher le minimum de la fonction coût global (FCG), et les étapes c- à e-, i.e. de l’étape de planification des recharges à l’étape d’identification d’au moins un minimum de la fonction coût global, sont itérées un nombre NN de fois avec un autre sous ensemble de configurations candidates à chaque itération. Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que l’algorithme d’optimisation est un algorithme de type meute de loups gris. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 3, comportant en outre : f - une étape de déploiement de la configuration candidate sur le réseau autoroutier. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que les étapes b- à e-, i.e. de l’étape de définition d’au moins une première flotte cible de véhicules à l’étape d’identification d’au moins un minimum de la fonction coût global, sont répétées avec au moins une deuxième flotte cible de véhicules, une troisième flotte cible de véhicules, une quatrième flotte cible de véhicules, les différentes flottes cible de véhicules étant représentatives de différentes fortes affluences. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, dans lequel la fonction de coût global FCG s’exprime comme suit pour la première flotte: FCG = C FCI représentant le coût d’installation, d’exploitation et de maintenance des stations de recharge, penalty étant une pénalité représentative d’un temps d’attente supérieur à un temps d’attente prédéterminé. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel la fonction de coût global FCG s’exprime comme suit pour un nombre NF de flottes FCG = C FCI (cc) + C FCI représentant le coût d’installation, d’exploitation et de maintenance des stations de recharge, penalty étant une pénalité représentative d’un temps d’attente supérieur à un temps d’attente prédéterminé. Procédé selon la revendication 6 ou la revendication 7, caractérisé en ce que la valeur de penalty s’écrit comme suit : penalty = K x max((WT - WTS),0), max étant la fonction maximum conventionnelle, K étant un coefficient multiplicateur prédéterminé et WT étant le temps d'attente le plus important sur un trajet complet d'un véhicule. Procédé selon la revendication 6 ou la revendication 7, caractérisé en ce que le terme C FCI est l’addition de trois termes C1,C2,C3, soit C FCI = C1+C2+C3, C1 représentant une charge journalière relative à un loyer mensuel à régler ainsi que des abonnements auprès d’un fournisseur d’électricité, C2 représentant un coût d’installation d’une nouvelle borne dans une station déjà existante, C3 représentant un coût d’installation d’une nouvelle station de recharge sur une aire de service non encore équipée de station de recharge. Installation d’un réseau de stations de recharge pour véhicules électriques (VE) sur un réseau autoroutier (100) caractérisé en ce que l’installation est dimensionnée selon le procédé selon l’une des revendications 1 à 9.