FR 3005296 A1 20141107 FR 1354089 A 20130503 PROCEDE D'OPTIMISATION DE LA CONSOMMATION ENERGETIQUE D'UN VEHICULE HYBRIDE La présente invention se rapporte au domaine de la 5 gestion énergétique des véhicules d'hybrides, disposant d'au moins une source d'énergie thermique et une source d'énergie électrique. Plus précisément, elle a pour objet un procédé d'optimisation de la consommation énergétique d'un véhicule 10 hybride sur un parcours en fonction des lois de gestion de l'énergie de ce véhicule, de l'état de charge de ses batteries de traction, et du parcours prévu. Cette invention trouve une application privilégiée, mais non exclusive, sur des véhicules hybrides 15 rechargeables, dont les batteries de traction peuvent être rechargées directement à partir d'une prise d'alimentation sur le réseau électrique. Un mode de gestion habituel de l'énergie sur un véhicule hybride rechargeable, consiste à privilégier dans 20 un premier temps la décharge électrique des batteries, puis à en maintenir l'état de charge lorsque la batterie est faiblement chargée. Cette méthode est généralement incompatible avec un objectif de réduction des dépenses énergétiques et de protection de l'environnement. Selon la 25 distance et le profil du parcours prévu, il peut en effet être plus avantageux de rouler en mode hybride, quitte à rejoindre sa destination avec des batteries déchargées. Pour pouvoir utiliser de façon judicieuse les ressources énergétiques (électrique et thermique) du 30 véhicule, le système de gestion de l'énergie du véhicule doit connaître le besoin énergétique du véhicule et la quantité d'énergie récupérable sur le trajet prévu. Ce besoin dépend d'un grand nombre de paramètres, comme le style de conduite, l'environnement (urbain, autoroute, 35 profil altimétrique), ainsi que diverses perturbations, propres au véhicule (chargement) ou externes (pluie, vent, densité du trafic, etc.). Par la publication US 2010/0305839, on connaît une méthode de prédiction énergétique reposant sur des modèles de consommation des véhicules en fonction des conditions de circulation. Cette méthode n'intègre pas les particularités propres à chaque conducteur. Elle est donc difficilement compatible avec un système de gestion énergétique embarqué. La présente invention vise à prédire la catégorie énergétique des tronçons empruntés par un véhicule sur un parcours donné, afin d'optimiser l'exploitation de ses 10 ressources énergétique en fonction des particularités du véhicule et du parcours. Dans ce but, elle propose que la répartition entre l'apport de couple d'origine thermique et l'apport couple d'origine électrique sur le parcours, repose sur 15 prédiction de la consommation énergétique globale parcours établie en fonction d'une estimation de de une du la consommation, et de la répartition énergétique entre ces deux apports, sur différents tronçons composant ce parcours. 20 De préférence, le parcours est décomposé en tronçons dans une base de données enrichie d'une estimation de la catégorie énergétique de chaque tronçon. La présente invention sera mieux comprise à la lecture de la description suivante d'un mode de réalisation 25 non limitatif de celle-ci, en se reportant aux dessins annexés, sur lesquels : la figure 1 montre un réseau de courbes représentant la consommation de carburant en fonction du pourcentage d'énergie électrique utilisée pour faire un 30 kilomètre, de la pente moyenne du tronçon, de la catégorie énergétique du tronçon la figure 2 illustre le classement des tronçons routiers dans la base de données utilisée, la figure 3 montre les résultats d'une 35 « régression logistique » sur quatre catégorie énergétiques de tronçons, et la figure 4 résume le procédé d'optimisation. L'invention propose d'exploiter des courbes de consommation d'un véhicule hybride, en fonction du pourcentage d'énergie électrique utilisée. La figure 1 regroupe, à titre d'exemple et de comparaison, un réseau courbes de consommation pour un même véhicule hybride sur un cycle autoroutier, un cycle routier, un cycle urbain, et en embouteillage, pour effectuer lkm avec différente dénivellations moyennes. L'invention utilise un système de navigation embarqué d'un véhicule est toujours apte à indiquer la position et le parcours du véhicule. Le système renseigne en plus, des informations sur des tronçons de parcours, telles que : la vitesse moyenne, le nombre de voies, les feux, les panneaux etc., lui permettant de calculer le parcours le plus court, le plus rapide, et surtout, le plus intéressant du point de vue de la gestion énergétique. La méthode proposée repose pour cela sur l'exploitation d'une base de données cartographique spécifique, par le système de navigation. Cette base de données est établie à partir de données cartographiques existantes en répertoriant un nombre suffisant de parcours pour établir un modèle de prédiction. Un répertoire permet de classer des tronçons routiers, donnés par le fournisseur de cartographie : en général un tronçon correspond à un segment de route aux caractéristiques identiques. Les tronçons peuvent être de quelques mètres à plusieurs kilomètres. Ils sont classés en fonction de la répartition optimale sur une même distance trouvée par un algorithme d'optimisation utilisant un modèle de calcul, basé sur le principe fondamental de la dynamique, à partir d'informations de parcours données par les véhicules, notamment les vitesses et les pentes enregistrées. Ces informations incluent également un réseau de courbes telles que celles de la figure 1, montrant la consommation de carburant en fonction du pourcentage d'énergie électrique utilisée pour faire un kilomètre, sur quatre catégories différentes de tronçons. Les tronçons sont ainsi classés en catégories énergétiques, selon l'allure de la courbe de consommation en fonction du pourcentage d'énergie électrique utilisée. Pour caractériser l'allure nous pouvons par exemple nous appuyer sur des fonctions de corrélation. L'optimisation de la consommation énergétique d'un véhicule hybride est effectuée de sur l'ensemble d'un parcours, en fonction des lois de gestion de l'énergie de ce véhicule, de l'état de charge de ses batteries de traction et du parcours prévu. Un algorithme du système de navigation calcule pour cela une répartition optimale de l'énergie entre les sources thermiques et électriques sur l'ensemble du trajet prévu pour prédire les besoins énergétique du véhicule sur celui-ci. La prédiction consiste à estimer la catégorie énergétique des tronçons qu'empruntera le véhicule, grâce à la base de base de données enrichie. Cette demande classe par exemple le parcours prévu, dans l'une des quatre catégories citées : embouteillage, urbain, routier et autoroutier. La base de données se construit avantageusement en enregistrant sur des véhicules témoins leur position GPS (« Global position System »), et leur vitesse. Chaque parcours de test est alors décomposé en tronçons dans la base de données, qui s'enrichit d'une estimation de la dépense énergétique du véhicule sur chaque tronçon. A partir des coordonnées GPS et des tronçons empruntés, certaines caractéristiques relatives à ces derniers, sont également notées. L'algorithme d'optimisation sait alors trouver, sur chacun des tronçons, la répartition optimale d'énergie, minimisant le coût du déplacement. Comme indiqué plus haut, les tronçons sont classés selon l'allure de leur courbe se rapprochant le plus de l'une de catégories préétablie, par exemple les quatre catégories citées (embouteillage, urbain, routier et autoroutier). La construction de la base de données est illustrée de manière non limitative par la figure 2 sous la forme de nuages de points matriciels. Dans cet exemple les tronçons sont classés en fonction de dix informations caractéristiques : - le type de tronçon (parmi six catégories), - la vitesse maximale autorisée sur le tronçon, - la vitesse moyenne constatée actualisée avec l'info trafic (vitesse par défaut), - les « attributs » de la route : présence de rond-point, pont, urbaine, intersection, etc., - la « classe » du tronçon (donnant un renseignement sur son débit maximum), - une vitesse de référence (« catégorie de vitesse »), - le nombre de voies (dans le sens de circulation), - le trafic (présence ou non de ralentissements, actualisée avec l'info trafic) - la présence de stop, - la présence de feux tricolores. Dans cet exemple, on voit que toutes les variables sont pertinentes pour trier les catégories énergétiques. Par exemple une vitesse réglementaire élevée montre une bonne corrélation avec les catégories autoroute et routier. Elle peut être complétée par les roulages effectués par le client s'il le souhaite (enregistrement de ses trajets). L'invention prévoit de mettre en oeuvre à partir de ces données, un modèle statistique permettant de prédire la classe énergétique du parcours. Ce modèle se construit avantageusement en utilisant la technique de « régression logistique » utilisée dans de nombreux domaines, comme la médecine et le domaine bancaire. Cependant d'autres méthodes de classification/discrimination peuvent convenir (comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, etc.), et être appliquées, pour réaliser l'invention. Le modèle de la régression logistique est par exemple de la forme : 1° pr(G - 1 X x) -3 ± gac g Pr(\G = = x) Pr(G-2X=x) _ 1°g Pr(G = KIX = x) 320 ± x Pr(G = K = x) log PG = ,3(1,,_1)0 /73T(-_, x. r( = K X = Le modèle est spécifié en K 1 fonction logarithme reflétant la contrainte que la somme des probabilités doit 5 être égale à 1. Un calcul simple donne : Pr(C = kIX = = efe;,0+,3,7z) K-1 1 + E e(,3,0-he.)) 1=1 Pr(G = KIX = = K-1 1 + E ,(3,0+e)) /=1 L'estimation du modèle de régression logistique se fait notamment par la méthode du maximum de vraisemblance popularisée par le statisticien et biologiste R.A. Fisher. 10 Comme Pr(Glx) satisfait les conditions de distribution, la fonction log-vraisemblance pour N observations s'écrit : AT 1(3) 1'd log pgi (x: - ,(3) i=1 Une fois que l'algorithme d'optimisation a identifié 15 les paramètres du modèle (équation 1) sur les données d'identification, il faut vérifier sa validité sur des données de validation. La Figure 3 montre les résultats de la régression logistique pour les quatre catégories sur les données de validation. Les lignes continues représentent 20 les iso-probabilités d'appartenir à une classe donnée. Les prédictions de catégorie des tronçons obtenus par cette méthode sont fiables à 97%. En résumé, la répartition entre l'apport de couple d'origine thermique et l'apport de couple d'origine 25 électrique sur le parcours repose sur une prédiction de la consommation énergétique globale du parcours établie en fonction d'une estimation de la consommation et de la 1 répartition énergétique entre ces deux apports sur différents tronçons composant ce parcours. La mise en oeuvre de l'invention nécessite de disposer d'une base de données suffisante pour classer les tronçons et prédire la catégorie d'un parcours. Cette base de données peut s'enrichir en permanence à partir des données collectées sur des véhicules en roulage, de manière à alimenter un modèle de prédiction énergétique fiable. Ce modèle est de préférence de type « classifieur », par exemple un modèle de régression logistique. Il est de préférence embarqué sur véhicule dans un système de navigation, de manière à communiquer au calculateur réalisant l'optimisation énergétique, les probabilités des futures demandes énergétiques. La base de données peut aussi être mise à jour à partir d'un apprentissage du conducteur utilisant le véhicule, en vue d'optimiser la stratégie pour ce dernier. Comme indiqué sur la figure 4, le calculateur GPS embarqué, ou d'un outil de communication mobile du type « Smartphone », est capable d'établir un futur de parcours en le décomposant en tronçons empruntés, pour prédire la consommation énergétique du trajet. L'information « catégorie de parcours », est ensuite exploitée au sein du calculateur du véhicule (HEVC), pour déterminer la répartition entre l'apport d'énergie électrique et thermique sur le trajet. Avec d'autres informations, pente, longueurs des tronçons, ce dernier est en mesure en application des lois de gestion énergétiques du véhicule (LGE), la quantité d'énergie électrique à utiliser sur les tronçons pour minimiser la consommation du véhicule et optimiser l'énergie stockée dans les batteries du véhicule. De préférence, la courbe de décharge de la batterie sur le parcours, minimise la consommation globale d'énergie du véhicule. Les avantages de l'invention sont nombreux. Parmi ceux-ci, on peut citer : - la possibilité d'adapter la prédiction énergétique au conducteur et à son style de conduite, grâce à la possibilité d'apprentissage, - la réduction de la consommation des véhicules hybrides rechargeables, et - la possibilité de provisionner de l'énergie 5 électrique pour des zones urbaines réglementées aux véhicules « zéro émission ». Enfin, il faut souligner que l'application de l'invention est principalement automobile, mais que les supports utilisables pour sa mise en oeuvre sont multiples 10 (« Smartphone », tablette, calculateur de navigation débarqué, GPS portable, calculateur d'infrastructure etc.). REVENDICATIONS1. Procédé d'optimisation de la consommation énergétique d'un véhicule hybride sur un parcours en 5 fonction des lois de gestion de l'énergie de ce véhicule, de l'état de charge de ses batteries de traction et du parcours prévu, caractérisé en ce que la répartition entre l'apport de couple d'origine thermique et l'apport de couple d'origine électrique sur le parcours, repose sur une 10 prédiction de la consommation énergétique globale du parcours établie en fonction d'une estimation de la consommation et de la répartition énergétique entre ces deux apports sur différents tronçons composant ce parcours. 2. Procédé d'optimisation selon la revendication 1, 15 caractérisé en ce que le parcours est décomposé en tronçons dans une base de données enrichie d'une estimation de la catégorie énergétique de tous les tronçons. 3. Procédé d'optimisation selon la revendication 2, caractérisé en ce que les tronçons sont classés en fonction 20 de différents critères, permettant de déterminer la répartition optimale du besoin énergétique sur chacun d'eux. 4. Procédé d'optimisation selon la revendication 3, caractérisé en ce que les tronçons sont classés selon 25 l'allure de leur courbe de consommation en fonction de l'énergie électrique utilisée. 5. Procédé d'optimisation selon la revendication 4, caractérisé en ce que les tronçons sont classés en quatre catégories qualifiées de autoroutier, routier, urbain et 30 embouteillage selon l'allure de leur courbe de consommation. 6. Procédé d'optimisation selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le cumul des tronçons détermine, à l'aide d'un modèle statistique, 35 l'appartenance du parcours à une catégorie énergétique permettant de prédire les besoins énergétiques du véhicule sur celui-ci. 7. Procédé d'optimisation, selon la revendication 6, caractérisé en ce que la catégorie du parcours est exploitée au sein du calculateur du véhicule pour déterminer la répartition entre l'apport d'énergie électrique et thermique sur le trajet. 8. Procédé d'optimisation selon la revendication 5, 6 ou 7, caractérisé en ce que la courbe de décharge de la batterie sur le parcours minimise la consommation globale d'énergie du véhicule. 9. Procédé d'optimisation selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que la base de données est mise à jour à partir d'un apprentissage du conducteur.