Brevet FR3160012A1 — publié le 20250912

L’invention concerne un procédé réalisé par unité de calcul pour déterminer un trajet optimal (TRJ) d’un véhicule électrique sur un itinéraire prédéfini, au regard d'une pondération entre un critère de temps de parcours minimal et un critère de coût énergétique minimal, à l’aide de données de référence comprenant des informations de cartographie routière et des informations relatives à la position et à la puissance installée de stations de recharge, un coefficient de pondération (γ), incarnant une préférence entre le critère de temps de parcours minimal et le critère de coût énergétique minimal, défini par l’utilisateur, l’unité de calcul étant configurée pour identifier un minimum d’une fonction d’optimisation utilisant un coût virtuel de temps passé sur l’itinéraire prédéfini et un coût virtuel ou réel de l’énergie électrique dépensée, par une méthode de programmation dynamique multi domaines ou par une méthode de programmation non linéaire de type point intérieur. PROCEDE POUR DETERMINER UN PARCOURS OPTIMISE D’UN VEHICULE ELECTRIQUE AU REGARD DU TEMPS DE PARCOURS ET DU COÛT ENERGETIQUE L’invention concerne un procédé pour déterminer un parcours optimal d'un véhicule électrique au regard du temps de parcours et du coût énergétique, et en fonction notamment d’une pondération de préférence renseignée par l'utilisateur du véhicule. Le parcours optimal est ainsi personnalisé selon le souhait et les préférences de l'utilisateur. On s’intéresse ici aux véhicules de type tout électrique à savoir sans moteur à combustion interne. De plus, on s’intéresse ici à des trajets de longueur conséquente, par exemple d’au moins 400 km, ou plus, ce qui nécessite généralement un ou plusieurs arrêts pour recharger la batterie du véhicule. Dans un cas typique, la majorité du trajet planifié est à effectuer sur le réseau autoroutier, équipé d’une pluralité de stations de recharge. Le procédé peut inclure la réalisation effective du trajet selon les indications et préconisations issues du calcul du parcours optimal. Concernant la quantité d'énergie stockée dans la batterie, on parle en pratique de plusieurs dizaines de kWh. Une batterie de véhicule 100% électrique présente une capacité de stockage énergétique comprise typiquement entre 40 kWh et 100 kWh, sans que ces valeurs soient limitatives. Pour fixer les ordres de grandeurs, un véhicule électrique de type automobile classique ou utilitaire dépense entre 15 kWh et 25 kWh aux 100 kilomètres parcourus. Dans ce type de véhicule, il est nécessaire de recharger la batterie. La recharge peut être réalisée à partir d'une prise électrique disponible dans l'habitation habituelle de l'utilisateur du véhicule (prise dite ‘domestique’) ou à partir d’une station de recharge située dans le domaine public ou semi-public. Pour les trajets d’intérêt considérés ici, hormis le cas échéant aux points de départ et d'arrivée, le véhicule utilise les stations de recharge disponibles dans le domaine public le long du trajet à effectuer. Généralement, on dispose d’une base de données de référence comprenant des informations de cartographie routière et des informations relatives à la position et à la puissance installée de stations de recharge. Les données cartographiques comprennent des données statiques (longueur et déclivité sur chaque tronçon de trajet, altitude, …) et des données non statiques (par exemple les vitesses moyennes constatées sur chaque tronçon de trajet, le vent habituel ou le vent du jour, les prévisions météorologiques du jour du trajet, notamment la température extérieure …). Concernant le véhicule d'intérêt, on dispose par ailleurs de paramètres relatifs au véhicule, comprenant notamment au moins sa masse et un coefficient de pénétration dans l'air qui caractérise les forces de traînée aérodynamique qui peuvent s'avérer importantes voire prépondérantes à des vitesses de croisière supérieures à 110 km/h. Comme il sera vu plus loin, les paramètres relatifs au véhicule comprennent aussi des paramètres liés à la batterie, à son comportement thermique, sachant qu'il est nécessaire de la refroidir efficacement pendant une recharge à forte puissance dite recharge rapide. Au vu de ce qui précède, on comprend intuitivement que la consommation énergétique nécessaire à la réalisation du parcours dépend non seulement des vitesses de croisière mais aussi de la nécessité de refroidir la batterie pendant l'exécution d'une charge rapide. Aussi, on peut limiter la vitesse de croisière et opter pour des charges plus lentes, mais ceci se fera au détriment du temps de parcours. Pour un trajet long avec de multiples possibilités de recharge, on comprend qu'il est impossible d’arriver à une optimisation souhaitée par l'utilisateur via un calcul simple et même à l'aide d'un outil basique de calcul. Seule une unité de calcul, performante et bien documentée, embarquée ou utilisant pour partie un service déporté à distance, peut identifier efficacement la meilleure solution, dans un temps de réponse de quelques secondes, compatible avec ce qui est attendu d’un agent planificateur qui peut être amené à replanifier à tout moment le trajet, ou qui peut être amené à réagir à une indisponibilité de station de recharge. À cet effet, la présente invention propose un procédé pour déterminer un trajet optimal d’un véhicule électrique sur un itinéraire prédéfini entre un point de départ et un point d’arrivée, au regard d'une pondération entre un critère de temps de parcours minimal et un critère de coût énergétique minimal, le procédé comprenant : EA- disposer d’une base de données de référence comprenant des informations de cartographie routière et des informations relatives à la géo-position et à la puissance installée de stations de recharge, EB- disposer d’un modèle comportemental du véhicule du véhicule électrique, comprenant une pluralité de paramètres notamment au moins une masse et un coefficient de pénétration dans l'air, EC - choisir un coefficient de pondération γ, incarnant une préférence entre le critère de temps de parcours minimal et le critère de coût énergétique minimal, γ étant compris entre 0 et 1, et optionnellement un état de charge souhaité au point d’arrivée, ED- définir une fonction de coût virtuel notée J dont un minimum correspond à un trajet optimal, Où L t représente un coût virtuel de temps passé et L e représente un coût virtuel d’énergie électrique dépensée, t o est l’instant de départ et t f est l’instant d’arrivée du parcours, EF- identifier, grâce à au moins une unité de calcul (4), au moins un minimum de la fonction de coût virtuel J, formule dans laquelle la vitesse courante vv et la puissance de charge Pch sont des variables d’entrée de calcul, dans laquelle la position courante du véhicule notée s, l’état de charge courant noté SOC sont des états, t o représente l’instant de départ connu et t f représente l’instant d’arrivée inconnu à priori, SOC f est une information d’état charge désiré au point d’arrivée, EG- en déduire les stations de recharge où le véhicule doit s’arrêter pour recharger et avec quels paramètres de charge, et les vitesses de roulage de consigne sur chaque tronçon du trajet, Grâce aux dispositions promues ci-dessus, il est possible d'identifier le parcours optimal avec les vitesses cibles et les arrêts pour recharger les plus pertinents au regard du coefficient de pondération γ choisi, γ étant choisi par l'utilisateur. Par exemple lorsque l'utilisateur choisit γ=0, il privilégie le temps de parcours le plus faible, alors qu'à l'inverse lorsque l'utilisateur choisit γ=1, il privilégie la dépense énergétique la plus faible. Il faut remarquer que le procédé prévoit ensuite d’effectuer réellement le trajet selon les indications et préconisations issues du calcul précédent, ce qui met en oeuvre une application concrète et pratique du calcul précédent. Il faut comprendre ici que le terme « état de charge » doit être compris ici au sens large, à savoir il peut désigner l'état de charge proprement dit («SOC ») ou l'état d'énergie («SOE ») de la batterie suivant le mode de calcul retenu. Il faut comprendre ici que l’information « d’état charge désiré au point d’arrivée », peut être une information étroite comme une cible à atteindre, ou bien une information plus souple comme un intervalle d'états de charge dans lequel doit se trouver la batterie au point d'arrivée du trajet, ou encore une expression encore plus souple avec une seule inégalité par exemple l'utilisateur souhaite que l'état de charge au point d'arrivée soit supérieur ou égal à un état de charge minimum souhaité point d'arrivée du trajet. Il faut comprendre concernant l’étape EG-, que les « paramètres de charge » comprennent notamment le courant de recharge cible, c'est-à-dire la puissance de recharge cible, notamment la puissance cible au début de la séquence de charge, cette puissance pouvant diminuer avec la progression de la charge suivant le comportement électrochimique de la batterie et son comportement en température . Comme il sera vu plus loin, il faut noter que la quantité de « coût virtuel d’énergie électrique dépensée » peut être valorisée économiquement ou non. De préférence, le modèle comportemental du véhicule du véhicule électrique comprend un modèle comportemental dynamique comportant généralement des coefficients de résistance à l'avancée du véhicule dont notamment mais pas exclusivement le coefficient de pénétration dans l'air. Selon une réalisation, le modèle comportemental du véhicule comprend en outre un modèle comportemental de la batterie, notamment du point de vue thermique. Ainsi, les calculs faits pour la fonction J prennent en compte, d'une part, lors des phases de charge, l'échauffement de la batterie en fonction du courant de recharge, et d'autre part lors des phases de roulage, en fonction de la température maximum tolérable dans la batterie, avec le cas échéant une réduction de puissance délivrée. Selon une réalisation, le coût virtuel d’énergie électrique dépensée (L e ) est exprimé en kWh, i.e. en consommation énergétique non valorisée économiquement. Moyennant quoi, l’utilisateur peut mettre l’accent sur la minimisation de l’empreinte carbone de son trajet, sans prendre en compte le coût d'acquisition de l'énergie électrique nécessaire. Selon une réalisation, le coût virtuel d’énergie électrique dépensée (L e ) est exprimé en valeurs monétaires, la consommation énergétique étant valorisée économiquement en fonction des coûts d’achat respectifs de l’énergie électrique auprès de chaque borne de recharge sollicitée pour la réalisation du trajet optimal. Avantageusement, le critère énergétique est alors exprimé en valeur monétaire de la dépense à effectuer en énergie électrique sur le trajet. Dans ce cas, l'utilisateur préfère le critère financier au critère d'empreinte carbone. Selon une réalisation, le minimum de la fonction de coût virtuel est obtenu par une méthode de programmation dynamique multi domaines. Avantageusement, le domaine d'exploration du calcul dépend de la phase du trajet à savoir si une séquence de recharge est en cours ou à l'inverse si aucune recharge n'est en cours et que le véhicule est en situation générale de roulage. Selon une réalisation, on a ainsi une réduction d’un degré de liberté. Le courant de recharge est nul en situation de roulage alors que la position géographique est fixée (variable distance figée) lorsque le véhicule est en situation de charge. Selon une réalisation, le calcul de la fonction J présente une distinction entre une situation de séquence de charge où le modèle comportemental de batterie s’applique au premier ordre et une situation de roulage où le modèle comportemental dynamique du véhicule s’applique au premier ordre. Selon une réalisation, le minimum de la fonction de coût virtuel est obtenu par une méthode de programmation non linéaire de type point intérieur. Selon une réalisation, le calcul introduit au moins une variable supplémentaire et utilise une formulation dite du Lagrangien pour identifier les valeurs de variables correspondant aux minimums de la fonction J. Selon une réalisation, la méthode de programmation dynamique utilise des lignes et/ou des surface limites. Selon une réalisation, l’itinéraire prédéfini présente une longueur d’au moins 500 km et nécessite au moins deux arrêts de recharge électrique. La présente invention vise aussi un système comprenant au moins une unité de calcul configurée pour mettre en œuvre le procédé tel que décrit précédemment. La présente invention vise aussi un véhicule comprenant au moins une unité de calcul configurée pour mettre en œuvre 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 de profil d’un véhicule automobile ; FIG. 2 montre un exemple de schéma fonctionnel du système de traction/propulsion et de l’interface utilisateur mis en œuvre dans la présente invention ; FIG. 3 montre un diagramme illustrant les résultats possibles en fonction du coefficient de pondération choisi par l’utilisateur ; FIG. 4 représente schématiquement un trajet de véhicule depuis un point de départ s o jusqu’à un point d’arrivée s f , avec des stations de recharge CS i le long du trajet ; FIG. 5 montre un exemple de schéma fonctionnel du procédé mis en œuvre dans la présente invention ; FIG. 6 représente schématiquement un trajet de véhicule depuis un point de départ s o jusqu’à un point d’arrivée s f , avec différentes solutions identifiées suivant la valeur du coefficient de pondération choisi par l’utilisateur. Sur les différentes figures, les mêmes références désignent des éléments identiques ou similaires. Généralités Sur la FIG. 1 , un véhicule VH est représenté de manière schématique. Le véhicule en question peut être un véhicule de tourisme, un véhicule utilitaire, un fourgon, un véhicule de loisir, un minibus, un autocar, etc. Le véhicule en question VH comprend une chaîne de traction électrique avec un groupe électromoteur qui comprend une machine électrique 1, de traction ou de propulsion, selon que le train avant ou le train arrière est concerné. Comme visible à la FIG. 2 , la machine électrique 1 est commandée par un module de puissance 2 aussi appelé en pratique ‘inverter’ (noté en bref INV). Un calculateur de commande 3 pilote la machine électrique via 1 le module de puissance 2. Selon les circonstances d'utilisation, la machine électrique 1 peut être pilotée en moteur ou pilotée en génératrice comme connu en soi, dans le cas d'une décélération ou d'un freinage récupératifs. Le véhicule VH est un véhicule 100% électrique. La chaîne de traction comprend une batterie de traction 5. La batterie de traction 5 présente une capacité de stockage énergétique comprise typiquement entre 40 kWh et 100 kWh, sans que ces valeurs soient limitatives. Dans le contexte de la présente invention, la batterie 5 du véhicule est équipée d'un calculateur de gestion batterie 15, autrement appelé dans le métier BMS de l'anglais ‘Battery Management System’. L'architecture générale et les fonctions d'un calculateur BMS sont connues en soi, cette unité peut déterminer la quantité d'énergie qui entre dans la batterie au moyen d'un ou plusieurs capteurs de courant et d'une ou plusieurs mesures de tension aux bornes. Cette unité BMS surveille la température interne de la batterie et peut décider de limiter le courant entrant ou sortant en cas de température trop élevée. Le véhicule VH comprend un chargeur embarqué repéré 12, autrement appelé dans le métier OBC de l'anglais ‘On Board Charger’ raccordé à la prise de charge 11 accessible à l’extérieur du véhicule. L'architecture générale et les fonctions du chargeur embarqué sont connues en soi, cette unité assure la protection électrique par rapport à divers branchements externe possibles. Cette unité assure notamment la conversion AC/DC (alternatif vers continu) dans le cas de charge à partir d'une source de courant alternative. Par ailleurs, la recharge rapide est un besoin lors des trajets longs où la distance parcourue est supérieure (voire très supérieure) au rayon d’action permis par la capacité de la batterie. On constate actuellement un accroissement du nombre de stations de recharge rapide avec des bornes capables de délivrer des puissances de 50kW, 75kW, 150kW, 300kW, 350kW, sans exclure d'autres calibres intermédiaires. On note que ces recharges rapides utilisent une transmission d'énergie électrique sous forme de courant continu et requiert l'utilisation d'un câble de recharge spécifique ayant des conducteurs de forte section. Le courant fourni par la borne entre directement dans la batterie sans passer par un transformateur, i.e. sans conversion AC/DC (alternatif vers continu), avec un meilleur rendement de transfert d’énergie. Suivant la puissance transférée l'échauffement de la batterie 5 peut être assez conséquente et il est nécessaire d'évacuer les calories en faisant tourner une pompe et un ventilateur qui consomment de l'électricité, et donc dégradent le bilan énergétique de la recharge. La batterie 5 est équipée d'au moins un capteur de température 51 relié au BMS 15. Le véhicule comprend un afficheur multifonctions 6, incluant notamment comme connu en soi une fonction de navigation routière. Le véhicule peut comprendre en outre un calculateur superviseur 4 dont les fonctions seront discutées plus loin. Le calculateur superviseur 4, le calculateur de commande 3 de la machine électrique, le calculateur de gestion batterie 15, l’afficheur multifonctions 6, et le chargeur embarqué 12 sont des entités appelées ici calculateurs embarqués car ils sont situés dans le véhicule, ils sont reliés entre eux par un bus multiplexé 44 de manière connue en soi. Par opposition, certains autres moyens informatiques et électroniques ne sont pas situés à bord du véhicule, notamment dans le contexte de la présente invention, il s'agit du contrôleur de borne placé dans la borne de recharge. Par ailleurs il peut être prévu un (ou plusieurs) serveur(s) d’application 18, et un smartphone 19 autrement appelé ici terminal portable multifonction communicant, qui peuvent être impliqués dans les calculs qui sont exposés ci-dessous. Les équipements du véhicule communiquent avec ces moyens externes via une ou plusieurs liaisons sans fil 45. On remarque que le véhicule est habituellement équipé d’une fonction air conditionné. Lorsque la température extérieure est élevée, la fonction air conditionnée est activée et son fonctionnement nécessite une consommation d'énergie électrique. On s’intéresse ici à des trajets TRJ de longueur conséquente, par exemple d’au moins 400 km, ou plus, ce qui nécessite généralement un ou plusieurs arrêts pour recharger la batterie du véhicule. Dans l'exemple illustré à la FIG. 6 , le trajet présente une longueur de 1200 km. C'est le cas par exemple d’un trajet depuis la ville de Brest jusqu'à la ville d’Avignon. Dans un cas typique, la majorité du trajet planifié est à effectuer sur le réseau autoroutier, équipé d’une pluralité de stations de recharge. À la FIG. 4 , on a représenté les sept premières stations de recharge sur le parcours, à savoir CS 1 , CS 2 , CS 3 , CS 4 , CS 5 , CS 6 , CS 7 . Le nombre total de stations est noté ch. Chaque station de recharge comprend un certain nombre de bornes individuelles indépendantes. Le trajet optimal TRJ du véhicule est formé comme un itinéraire prédéfini entre un point de départ s o et un point d’arrivée s f . A la FIG. 4 , on a repéré les cinq premiers points d’extrémité de tronçons s 1 , s 2 , s 3 , s 4 . Le découpage en tronçons permet d’avoir une certaine homogénéité de paramètres sur chaque tronçon. Besoin fonctionnel et procédé associé Le conducteur du véhicule, ou plus généralement un utilisateur, peut choisir de donner la priorité à un temps de parcours le plus petit possible ou bien de donner la priorité à une consommation d'énergie électrique la plus faible possible, ou bien avantageusement dans le cas de la présente invention il peut choisir un paramètre d'équilibrage entre les deux critères. Ainsi l’utilisateur choisit un coefficient de pondération γ, incarnant une préférence entre le critère de temps de parcours minimal et le critère de coût énergétique minimal. γ étant compris entre 0 et 1. Lorsque l'utilisateur choisit γ=0, il privilégie le temps de parcours le plus faible, alors qu'à l'inverse lorsque l'utilisateur choisit γ=1, il privilégie la dépense énergétique la plus faible. Lorsque l'utilisateur choisit par exemple γ=0,40, il souhaite un compromis entre le temps de parcours le plus faible et la dépense énergétique est la plus faible. La FIG. 3 illustre un exemple de résultats obtenus grâce au procédé promu ici, au moyen de 3 points 81, 82, 83 représentant respectivement trois solutions distinctes. Le point 81 illustre le résultat du calcul d'optimisation lorsque l'utilisateur a entré un coefficient de pondération γ petit, le critère privilégié étant alors un faible temps de parcours. A l'inverse, le point 83 illustre le résultat du calcul d'optimisation lorsque l'utilisateur a entré un coefficient de pondération γ proche de 1, le critère privilégié étant alors une faible consommation énergétique (ou bien un faible prix d'achat de l'énergie électrique consommée). Le point 82 illustre le résultat du calcul d'optimisation lorsque l'utilisateur a entré un coefficient de pondération γ médian proche de 0,5. La droite verticale TTmin représente le temps de parcours minimum théorique lorsque la vitesse pratiquée est égale à la vitesse maximum réglementaire, respectivement sur chaque tronçon. De plus l’utilisateur choisit optionnellement un état de charge souhaité au point d’arrivée noté SOC f . L’information au sujet de l’état charge désiré au point d’arrivée SOC f est une information donnée par l’utilisateur. L’information au sujet de SOC f peut être une information étroite comme une cible à atteindre, par exemple 50%, ou bien une information plus souple comme un intervalle d'états de charge dans lequel doit se trouver la batterie au point d'arrivée du trajet, par exemple entre 30% et 60%, ou encore une expression encore plus souple avec une seule inégalité par exemple l'utilisateur souhaite que l'état de charge au point d'arrivée soit supérieur ou égal à un état de charge minimum souhaité point d'arrivée du trajet, par exemple > 25%. Le véhicule a à sa disposition une base de données de référence comprenant d’une part des informations de cartographie routière, comme connu en soi dans les systèmes de navigation, et d’autre part, des informations relatives aux stations de recharge DB-CS. Les informations relatives aux stations de recharge (CS ch ) comprennent pour chaque station de recharge la géo-position et la puissance collective installée, et la puissance individuelle installée pour chaque borne de charge de la station. La disponibilité générale de chaque borne peut être aussi incluse, tout comme le planning des réservations du jour le cas échéant. Les informations de cartographie routière comprennent pour chaque tronçon des données statiques (longueur et déclivité sur chaque tronçon de trajet, altitude, …) notées Map-St à la FIG. 5 , et des données non statiques, notées Map-nSt à la FIG. 5 . Les données non statiques Map-nSt peuvent être par exemple les vitesses moyennes constatées sur chaque tronçon de trajet, le vent habituel ou le vent du jour, les prévisions météorologiques du jour du trajet, notamment la température extérieure. On dispose par ailleurs d’un modèle comportemental du véhicule MDV. Le modèle comportemental du véhicule comprend notamment au moins sa masse courante (masse roulante du moment) et un coefficient de pénétration dans l'air qui caractérise les forces de traînée aérodynamique. Comme il sera vu plus loin, il y a aussi d'autres coefficients représentant le comportement dynamique du véhicule. Le modèle comportemental du véhicule repose sur les équations suivantes. Le bilan de puissance électrique instantané au cours du roulage posséderait comme suit. représente la puissance électrique impliquée par le déplacement mécanique du véhicule, P BTM (t) est la puissance consommée par la gestion thermique de la batterie, exprimé en Watts. représente la consommation électrique des équipements auxiliaires (par exemple le compresseur de climatisation, les projecteurs, les essuie-glace, les équipements électriques intérieurs, etc.) exprimé en Watts. représente un paramètre de rendement entre la machine électrique et la batterie avec , est la vitesse d’avance en [m/s]. est la force de traction, exprimée en newtons [N]. sont des paramètres calibrables positifs et sont des coefficients relatif à une cartographie de consommation électrique de la machine électrique. Plus précisément, exprimé en [W/m/s] représente les pertes par friction, représente le terme électromécanique principal et exprimé en [W/N^2] représente les pertes par effet Joule. Plus précisément, le déplacement du véhicule est défini par les équations dynamiques longitudinales qui suivent. où s est la coordonnée de position le long de l’itinéraire, v v est la vitesse d’avance. est la masse du véhicule [kg], chargé et tractant le cas échéant une remorque, est le rendement de la transmission, sans dimension est la vitesse du vent en [m/s] est le coefficient de trainée aérodynamique [N/(m²/s²)] est le coefficient de résistance au roulement [N/(m/s)] est le coefficient frottement [N] représente la gravité [m/s²] est la déclivité de la route [deg] α1, α2 et α3 sont des paramètres calibrables. La force de traction put être calculé comme suit. Où le véhicule est supposé maintenir une vitesse constante vv sur chaque tronçon, donc à savoir dvv/dt voisin de 0. Il faut aussi remarquer que la force de traction ou de décélération régénérative est limitée par les formules suivantes. Où , et sont respectivement les limites de régénération et les puissances minimum et maximum de la machine électrique. and sont respectivement les limites de force de la machine électrique. Le modèle comportemental du véhicule comprend aussi un modèle comportemental de la batterie refroidie par une plaque froide. Un exemple de modèle comportemental de la batterie est donné ci après. est la tension de cellule en [V] est la résistance interne de la batterie en [Ohms] est la température de la batterie [°C] est la masse de la cellule de batterie [g] est la chaleur spécifique de la cellule de batterie [J/K/kg] est la puissance générée par l'échauffement de la batterie [W] sont les puissances de refroidissement et de chauffage du système de commande thermique de la batterie t [W] est la puissance d'échange thermique avec l'environnement [W] En particulier on peut écrire : où sont respectivement les températures du circuit de refroidissement et de l'ambiante, et sont respectivement les coefficient de transfert par rapport à la plaque froide et à l'environnement, exprimé chacun en [W/K/mˆ2] , où en [m] est la surface de contact de la cellule batterie par rapport à la plaque froide. La puissance électrique impliquée par la gestion thermique de la batterie peut s'écrire comme suit est la puissance consommée par la pompe du système de gestion thermique de la batterie. En plus de ces modélisations, le trajet peut être divisé entre des phases de roulage et des phases de charge, et le comportement de la batterie va suivre les logiques suivantes selon lesdites phases dans chaque phase. Avec ces éléments, la dynamique de batterie s’écrit come suit. Identification du parcours optimal On définit une fonction de coût virtuel notée J, exprimée comme suit. Un minimum de J correspond à un trajet optimal. L t représente un coût virtuel de temps passé et L e représente un coût virtuel d’énergie électrique dépensée, t o est l’instant de départ et t f est l’instant d’arrivée du parcours. On identifie, grâce à au moins une unité de calcul 7 (calculateur superviseur 4 ou autre unité de calcul), au moins un minimum de la fonction de coût virtuel J, exprimé mathématiquement comme suit. La vitesse courante vv et la puissance de charge Pch sont des variables d’entrée de calcul. La position courante du véhicule notée s, l’état de charge courant noté SOC(/SOE) sont des états. t o représente l’instant de départ connu et t f représente l’instant d’arrivée inconnu à priori, SOC f est une information d’état charge désiré au point d’arrivée. Deux méthodes distinctes sont proposées pour identifier un ou plusieurs minima de la fonction J. Grâce à l'identification d'un ou plusieurs minima, on peut en déduire les stations de recharge CS ai où le véhicule doit s’arrêter pour recharger et avec quels paramètres de charge, et les vitesses de roulage de consigne vv j sur chaque tronçon du trajet, comme représenté à la FIG. 5 . Selon toute logique, l'utilisateur effectue ensuite réellement le trajet prévu selon les indications et préconisations issues du calcul précédent, avec affichage préférentiellement sur l'écran multifonction 6 du véhicule, voire sur le smartphone 18. Selon une option, le coût virtuel d’énergie électrique dépensée L e est exprimé en kWh, i.e. en consommation énergétique non valorisée économiquement Selon une autre option, avec financiarisation, le coût virtuel d’énergie électrique dépensée L e est exprimé en valeurs monétaires, par exemple en euros, la consommation énergétique étant valorisée économiquement en fonction des coûts d’achat respectifs de l’énergie électrique auprès de chaque borne de recharge sollicitée pour la réalisation du trajet optimal. Sur ce thème, on constate généralement que le prix du kilowattheure est proportionnel à la puissance installée de la borne de recharge. Moyennant quoi, suivant si on veut minimiser le coût du trajet, il vaut mieux recharger sur des bornes ayant une puissance faible ou moyenne, mais au détriment du temps de parcours performant. Pour les phases de roulage les variables sont exprimées selon dans le domaine des distances selon l'abscisse curviligne. À l'inverse, pour les phases de recharge, on utilise des variables exprimées dans le domaine, de l'état de charge SOC. Ces transformations de variables donnent les expressions suivantes Il faut noter que le terme est ajouté pour représenter la dégradation de la batterie qui reste à température élevée. Toutefois, cette fonction peut être représentée par n'importe quelle fonction qui représente le vieillissement de la batterie. Si s(t) correspond à une position de stations de recharge : Si s(t) ne correspond pas à une position de stations de recharge : Tout en satisfaisant les conditions suivantes : Discrétisation On pose pour les phases de roulage. On pose pour les phases de charge. On peut aussi écrire et Programmation Dynamique multi domaine Dans cette méthode, les entrées et les états sont quantifiés dans des grilles de maillage couvrant la plage de valeurs réalisables pour chaque variable. Cela permet d'évaluer de nombreuses combinaisons possibles de transitions d'état en fonction des valeurs d'entrée utilisées. Un algorithme de programmation dynamique est composé de deux étapes : une boucle arrière où les calculs sont effectués pour trouver les stratégies de contrôle optimales, et une boucle avant où les stratégies résultantes sont appliquées au système sur la base des valeurs de l'état initial. Le principal avantage de l'algorithme multi-domaine proposé est l'adaptation de ces étapes pour "réduire" l'une des dimensions du problème lors du passage de la phase de conduite à la phase de charge. Dans une programmation dynamique classique, la boucle arrière est exécutée à rebours le long de la variable indépendante (temps, distance, SOC, etc.), en partant de la fin de l'horizon jusqu'au début. En considérant x comme état, u comme entrée et k comme indice de la variable indépendante. où est la fonction de coût marginal au point with étant un coût final et le coût instantané. Ici, les calculs sont effectués pour toutes les valeurs d'état et d'entrée dans les grilles de maillage. Cependant, la méthodologie proposée nécessite de passer d'une variable indépendante à une autre, qui fait partie de la grille d'état, par exemple, être dans le domaine de la distance avec SOC et T b comme états et passer au domaine SOC tout en gardant T b comme état de grilles de maillage, chaque variable qui est regroupée, par exemple, dans le problème de la gestion des déplacements, une boucle principale en amont est définie dans le domaine des distance tandis qu'une boucle intérieure SOC est ajoutée lorsqu'on atteint une station de recharge. Dans ces cas, les boucles amont et aval sont modifiées en créant des boucles imbriquées pour chaque variable qui est comprimée. Par exemple, dans le problème de la gestion des déplacements, une boucle amont principale est définie en fonction de la distance, tandis qu'une boucle interne SOC est ajoutée lorsque l'on atteint une station de recharge. Une duplication des emplacements des stations de recharge est ajoutée à l'horizon de distance pour tenir compte des étapes précédant et suivant une éventuelle recharge. Afin de préserver la précision numérique de la stratégie, l'utilisation de lignes de frontière (aussi appelée lignes de limite) est incorporée dans l'algorithme. La construction des lignes de frontière commence à partir des bords de l'ensemble terminal, où la transition de l'étape k N à k N - 1 est définie avec les entrées qui génèrent les variations maximales et minimales du SOE selon la dynamique de la batterie inversée. Ensuite, si une contrainte est violée, l'entrée à la limite de cette contrainte est sélectionnée et l'état correspondant est modifié. Cette procédure est répétée dans le sens inverse jusqu'à k = 0. En outre, la ligne de frontière inférieure est réinitialisée à SOEmin à chaque station de charge pour tenir compte des recharges possibles. En outre, les performances de l'algorithme sont encore améliorées par l'utilisation de grilles de maillage variables pour la discrétisation des espaces d'état et d'entrée. Grâce à ces grilles, les valeurs des mailles sont adaptées en fonction des limites d'entrée et de SOE données par les contraintes et les lignes de frontière au niveau de l'espace d'entrée à chaque pas de distance. Programmation non linéaire Comme alternative, le problème peut être résolu en utilisant des techniques de programmation non-linéaire pour améliorer les performances de calcul de la solution. Il est proposé d'utiliser ici une méthode de points intérieurs. Dans une méthode du point intérieur, les contraintes d'inégalité sont transformées en contraintes d'égalité par l'ajout de variables molles, qui sont gérées dans le problème à l'aide d'une fonction de barrière ou de pénalité. À titre d'exemple, considérons le problème d'optimisation suivant : Le Lagrangien est défini comme suit : Ensuite, une solution au problème est obtenue en satisfaisant les conditions de Karush-Kuhn-Tucker™ (KKT) à l'aide d'une méthode de recherche linéaire. Il existe plusieurs résolveurs de points intérieurs sur le marché, tels que la fonction « fmincon™ » de Matlab™ ou d'autres résolveurs libres comme « IPOPT™ ». Dans la présente invention, le résolveur dit « IPOPT » est privilégié en raison de ses performances de calcul, mais des résultats similaires peuvent être obtenus avec d'autres solveurs. En se tournant vers la FIG. 6 , la partie supérieure du graphique représente l'état de charge SOC en fonction de la distance (abscisse s) pour trois solutions distinctes résultant de calculs avec des paramètres différents notamment le la pondération γ, mais pour un itinéraire identique. La partie basse du graphique représente le profil de température de batterie pour un des parcours identifiés. La partie du milieu de graphique représente la vitesse d'avance vv du véhicule le long du trajet pour un des trajets parcourus. La courbe 91 représente un trajet assez rapide avec 4 arrêts pour recharger la batterie du véhicule. La courbe 92 représente un trajet plus lent en vitesse de croisière mais avec seulement 2 arrêts (plus longs) pour recharger la batterie du véhicule. La courbe 93 représente un trajet un peu particulier où le véhicule s'arrête pour recharger à chacune des stations de recharge disponibles sur le trajet. Entre les instants respectifs initiaux et finaux t 0 ,t f , les instants tr 1 ,tr 2 , tr 3 ,tr 4 , matérialisent les instants de début de chaque séquence de recharge. On remarque que, pour les besoins de la modélisation, notamment en distance, la position qui représente la station de recharge est dupliquée, à savoir un point correspondant à l'état d'arrivée du véhicule et un autre point correspondant au redépart du véhicule. On remarque que la température de batterie, illustrée par la courbe en bas correspondant au premier trajet assez rapide (courbe 91) fait apparaître des pics de température à chaque endroit de recharge. Procédé pour déterminer un trajet optimal (TRJ) d’un véhicule électrique sur un itinéraire prédéfini entre un point de départ (s o ) et un point d’arrivée (s f ), au regard d'une pondération entre un critère de temps de parcours minimal et un critère de coût énergétique minimal, le procédé comprenant : EA- disposer d’une base de données de référence comprenant des informations de cartographie routière et des informations relatives à la géo-position et à la puissance installée de stations de recharge, EB- disposer d’un modèle comportemental du véhicule (MDV) du véhicule électrique, comprenant une pluralité de paramètres notamment au moins une masse et un coefficient de pénétration dans l'air, EC - choisir un coefficient de pondération γ, incarnant une préférence entre le critère de temps de parcours minimal et le critère de coût énergétique minimal, γ étant compris entre 0 et 1, et optionnellement un état de charge souhaité au point d’arrivée, ED- définir une fonction de coût virtuel notée J, dont un minimum correspond à un trajet optimal, Où L t représente un coût virtuel de temps passé et L e représente un coût virtuel d’énergie électrique dépensée, t o est l’instant de départ et t f est l’instant d’arrivée du parcours, EF- identifier, grâce à au moins une unité de calcul (7), au moins un minimum de la fonction de coût virtuel J, formule dans laquelle la vitesse courante vv et la puissance de charge Pch sont des variables d’entrée de calcul, dans laquelle la position courante du véhicule notée s, l’état de charge courant noté SOC sont des états, t o représente l’instant de départ connu et t f représente l’instant d’arrivée inconnu à priori, SOC f est une information d’état de charge désiré au point d’arrivée, EG- en déduire les stations de recharge où le véhicule doit s’arrêter pour recharger et avec quels paramètres de charge, et les vitesses de roulage de consigne sur chaque tronçon du trajet. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le modèle comportemental du véhicule (MDV) comprend en outre un modèle comportemental de la batterie, notamment du point de vue thermique. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que le coût virtuel d’énergie électrique dépensée (L e ) est exprimé en kWh, i.e. en consommation énergétique non valorisée économiquement. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 2, caractérisé en ce que le coût virtuel d’énergie électrique dépensée (L e ) est exprimé en valeurs monétaires, la consommation énergétique étant valorisée économiquement en fonction des coûts d’achat respectifs de l’énergie électrique auprès de chaque borne de recharge sollicitée pour la réalisation du trajet optimal. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le minimum de la fonction de coût virtuel est obtenu par une méthode de programmation dynamique multi domaines. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 5, caractérisé en ce que le calcul de la fonction J présente une distinction entre une situation de séquence de charge où le modèle comportemental de batterie s’applique au premier ordre et une situation de roulage où le modèle comportemental dynamique du véhicule s’applique au premier ordre. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que le minimum de la fonction de coût virtuel est obtenu par une méthode de programmation non linéaire de type point intérieur. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce que la méthode de programmation non linéaire utilise des lignes et/ou des surface limites. Système comprenant au moins une unité de calcul (4,19,18), configurée pour mettre en œuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 8. Véhicule comprenant au moins une unité de calcul (4,19,18) configurée pour mettre en œuvre le procédé selon l'une des revendications 1 à 8.