FR 3045217 A1 20170616 FR 1562275 A 20151214 1 « CARACTERISATION D'UNE CELLULE ELECTROCHIMIQUE DE BATTERIE EN VIEILLISSEMENT » [0001] Contexte technique L'invention porte sur un procédé de caractérisation d'un modèle de cellule électrochimique de batterie en vieillissement. Ce procédé est appliqué en particulier pour la modélisation des batteries Lithium-ion (Li+ ou Li-ion), ainsi que pour l'étude du vieillissement des batteries et le recalage des paramètres de leur modèle. Le modèle considéré est un modèle de réponse en tension à la valeur d'intensité de courant sortant dans le circuit dans lequel est insérée la batterie. Il est qualifié de modèle dynamique, car la variation d'intensité est prise en compte dans le modèle. [0002] L'invention décrite s'inscrit dans le cadre du développement des moyens de stockage d'énergie électrique par exemple pour véhicule automobile. Dans un véhicule automobile, ces moyens de stockage permettent d'assurer l'alimentation en courant de l'ensemble des consommateurs électriques du véhicule, et du moteur dans le cadre d'une chaîne de traction hybride (électrique et thermique par exemple) ou seulement électrique. [0003] Les véhicules électriques et hybrides nécessitent l'usage d'une batterie dite batterie de puissance. Celle-ci représente une partie du surcoût de ce type de véhicule par rapport aux véhicules traditionnels. Afin de réduire autant que possible ce surcoût, la batterie doit être dimensionnée au juste nécessaire et munie d'un système de pilotage (ou BMS pour « Battery Management System » en anglais) efficace. La batterie est constituée de cellules. [0004] Une des tâches du BMS est de fournir précisément et en temps réel l'ensemble des indicateurs de performances de la batterie et de ses cellules. Par performances, on entend les grandeurs indispensables à la gestion de l'énergie et donc de la batterie au sein du véhicule qui vont permettre un usage optimisé du fonctionnement électrique du véhicule. [0005] À titre d'exemple, parmi les indicateurs fournis par le BMS, l'état de charge nommé SOC pour « State Of Charge » en anglais est utilisé pour le calcul de la 3045217 2 quantité d'énergie disponible dans la batterie ou dans une de ses cellules. De manière générale, les indicateurs fournis par le BMS sont basés sur une connaissance fine des caractéristiques physiques de la batterie, dynamiques, électriques et thermiques. 5 [0006] Parmi ces caractéristiques, la Courbe de Tensions à Vide (CTV) nommée aussi OCV pour « Open Circuit Voltage » est d'une grande importance. Elle permet de connaître la tension aux bornes de la batterie ou de l'une de ses cellules en l'absence de courant sortant. D'autres caractéristiques physiques, notamment la diffusion des espèces, sont également prises en compte au moyen d'un modèle 10 dynamique afin de rendre plus précises les informations produites par le BMS. Ainsi, l'énergie maximale récupérable d'une cellule dans les limites fixées par ses tensions de fonctionnement maximale et minimale peut être déterminée par la mise en oeuvre d'un moyen d'observation intégrant un modèle dynamique. La fiabilité de ces indicateurs dépend donc fortement de la précision du modèle dynamique à 15 reproduire le comportement du moyen de stockage. [0007] Or, les caractéristiques des cellules d'une batterie évoluent au cours du temps sous l'effet du vieillissement qui intervient alors que la durée de vie recherchée est pourtant celle du véhicule. Il s'ensuit alors une dégradation de l'aptitude de la batterie à délivrer du courant. 20 [0008] Ceci se traduit par une baisse de performance du véhicule liée à une perte de son rendement, défavorable au bilan de consommation du véhicule. D'autres surcoûts à l'usage pour l'utilisateur apparaissent, tel un changement de batterie, ainsi que pour le constructeur, qui doit fournir une nouvelle batterie, la batterie initiale pouvant faire l'objet d'une garantie. 25 [0009] Le modèle dynamique est propre à chaque cellule constituant la batterie. Ceci est en particulier dû aux dispersions de fabrication des cellules électrochimiques mais aussi au vieillissement différencié des cellules, les cellules d'une même batterie ayant chacune une histoire propre et donc un vieillissement spécifique. Il est donc nécessaire de savoir mettre à jour le modèle de chaque cellule 30 d'une batterie et ce quel que soit le niveau de vieillissement de celle-ci. 3045217 3 [0010] L'invention permet dans ce contexte de mettre en oeuvre un recalage des paramètres du modèle dynamique de chacune des cellules d'une batterie de technologie Lithium-ion. Cette invention ouvre la voie à la mise au point d'un système complet de contrôle et commande de la batterie prenant en compte le vieillissement. 5 [0011] L'invention est appliquée sur une batterie de technologie Lithium-Ion (Li-ion) pour véhicule automobile. Le développement de cette invention n'est cependant pas restrictif aux éléments de stockage d'énergie électrique destinés aux véhicules automobiles. Son caractère général permet de l'appliquer à l'ensemble des batteries de technologie Lithium, et ce indépendamment du dispositif embarquant la batterie 10 (batterie de démarrage, appareils de l'électronique grand public, stockage stationnaire de l'énergie, etc.). [0012] Dans les paragraphes qui suivent, nous passons en revue, avant de décrire l'invention, des méthodes de prise en compte du vieillissement des cellules, en particulier pour un contexte automobile, dans lequel les puissances de calcul sont 15 limitées et l'environnement potentiellement bruité. [0013] Des techniques d'estimation de l'état de charge SOC reposent sur une estimation conjointe des paramètres du modèle. L'identification des paramètres est délicate pour les modèles électrochimiques. La tension à vide, quant à elle, est prise en compte selon la nature du modèle. Dans les modèles électriques, la tension à 20 vide peut faire partie des variables d'état de la cellule. La courbe CTV n'est alors pas connue d'avance et sa valeur instantanée doit être réactualisée périodiquement selon l'évolution de l'état de charge. Le fait de ne pas disposer de la CTV peut induire des incertitudes. [0014] Certains auteurs évitent cet écueil en concevant des techniques de 25 prédiction de la tension à vide par exemple en exprimant la réponse en tension de la cellule durant une phase de relaxation par un modèle empirique. [0015] De manière générale, la littérature traite peu de l'évolution et de la reconstruction de la CTV avec le vieillissement, comme le confirme la revue de Unterrieder, C., M. Lunglmayr, S. Marsili, and M. Huemer. 2012. "Battery State-of- 30 Charge Estimation Using Polynomial Enhanced Prediction." Electronics Letters 48 3045217 4 (21): 1363. Or la tension à vide CTV est importante dans le modèle d'une cellule Li- ion. [0016] Une approche repose sur l'estimation de la CTV par mesure de la capacité entre ses deux tensions limites. Lorsque l'état de charge est défini par rapport à la 5 capacité réelle ()réel, ce qui est souvent le cas, une méthode d'estimation de la CTV repose sur la mesure de la capacité Qréel lors du vieillissement de la batterie. Cette mesure peut par exemple être réalisée en garage ou encore lors de la recharge du véhicule par l'utilisateur. Il est également supposé que la CTV ainsi définie est invariante avec le vieillissement à condition de réactualiser la capacité 0 -réel. 10 [0017] Un inconvénient de cette méthode réside dans la mesure de la capacité 0 -réel. Chaque cellule ayant sa propre CTV, il faut mesurer Qréel pour chaque cellule, ce qui nécessite, pour toutes les cellules d'une batterie, de charger et décharger complètement toutes les cellules. Le temps de mise en oeuvre de la mesure de Qréel peut donc être long et induire des dépenses énergétiques liées à la décharge 15 complète des cellules. Même si un cycle de charge et décharge complètes est possible dans le cas d'un véhicule électrique ou hybride plug-in (c'est à dire disposant d'un chargeur), la méthode est néanmoins difficile à mettre en oeuvre car il faut pouvoir équilibrer en tension toutes les cellules de la batterie à la tension minimale et encore à la tension maximale. Dans le cas d'un véhicule hybride 20 classique (HEV) il n'y a pas de chargeur, ce qui rend quasiment impossible la mesure de Qréel pour ces véhicules. Enfin, l'hypothèse faite sur la non dépendance au vieillissement de la CTV par rapport au SOC, le SOC étant défini ici par rapport à Qréel, ne tient pas pour tous les types d'électrochimie. [0018] Ainsi, si la méthode permet d'obtenir une CTV complète, elle présente des 25 défauts, parmi lesquels, la nécessité de deux phases d'équilibrage du fait de la mesure de Qréel, un temps de mise en oeuvre long du fait de la mesure de 0 dépenses énergétiques liées à la décharge complète des cellules, l'hypothèse sur la rhypothè--sréebudrels non dépendance au vieillissement de la CTV par rapport au SOC ou l'inapplicabilité de la méthode aux véhicules hybrides classiques (HEV). 30 [0019] Une deuxième approche repose sur l'estimation de la CTV par approche statistique, par décomposition en composantes principales. 3045217 5 [0020] La CTV peut être estimée comme la limite, lorsque le courant tend vers zéro, d'un modèle donnant la tension de la cellule en réponse à une sollicitation de type courant constant. Il est considéré le cas d'une cellule subissant plusieurs cycles de charge et décharge complets pour différentes valeurs de courant décroissantes. 5 [0021] Des courbes de charge et décharge sont associées aux différentes valeurs de courant. Chaque courbe de charge et de décharge est alors fonction du courant I, de l'état de charge, de la température T et des paramètres du modèle. [0022] L'idée dans cette approche est d'exprimer la dépendance de la tension en fonction du courant I et ceci sur une large plage de valeurs d'état de charge. Pour 10 obtenir la CTV il ne reste alors plus qu'à extrapoler la CTV en faisant tendre le courant I vers 0 dans le modèle précédemment obtenu. [0023] La modélisation est réalisée en trois temps : décomposition en composantes principales, modélisation de la dépendance au courant, puis extrapolation de la CTV. [0024] Mais alors que la CTV est obtenue de manière complète, la méthode 15 présente des défauts, tels que la lourdeur de la procédure de calcul à implémenter en temps réel, la difficile prise en compte du vieillissement, et la longueur de la procédure. De plus, la méthode semble inapplicable aux véhicules HEV. [0025] Enfin, une autre méthode estime la CTV par approche électrochimique. Cette méthode repose sur la connaissance du potentiel d'équilibre de chaque électrode. La 20 méthode est difficile à appliquer en temps réel. Ainsi, si la méthode permet l'obtention d'une CTV complète, elle présente des défauts tels que la nécessité de connaître le potentiel d'équilibre de chaque électrode, la mise en oeuvre difficile en temps réel et l'impossibilité de quantifier le vieillissement. [0026] Une revue sur les méthodes d'identification de la résistance interne peut être 25 trouvée dans Schweiger, H.-G. et al., 2010. « Comparison of several methods for determining the internai resistance of lithium ion cells » Sensors, 10(6), pp.5604-25. Les auteurs distinguent des méthodes d'application d'un échelon de courant, d'application d'un courant alternatif, de spectroscopie d'impédance et de mesure des pertes thermiques. 3045217 6 [0027] DE102007044798 décrit un procédé de caractérisation d'une batterie impliquant de placer initialement la batterie dans un état de charge peu dépendant du vieillissement, ce qui est contraignant. [0028] Définition de l'invention 5 [0029] Pour obtenir une caractérisation rapide, peu contraignante, pouvant être mise en oeuvre au cours de l'utilisation de la batterie, d'une cellule et ainsi surmonter les problèmes ainsi évoqués, il est proposé un procédé de caractérisation d'une cellule électrochimique de batterie comprenant une étape d'obtention d'un premier ensemble d'informations comprenant des mesures de tension aux bornes de la 10 cellule, lesdites mesures étant associées à des valeurs d'intensité de courant circulant aux instants de mesure de tension, une étape de génération avec un modèle prédéterminé d'un deuxième ensemble d'informations comprenant des valeurs de tension attendues aux bornes de la cellule en cas de circulation de courants d'intensité prises parmi lesdites valeurs d'intensité, une étape d'évaluation 15 d'un écart entre le premier ensemble d'informations et le deuxième ensemble d'informations, et en fonction de la position dudit écart par rapport à un seuil prédéterminé, une étape de modification dudit modèle prédéterminé ou de maintien inchangé dudit modèle. [0030] L'invention peut également inclure les caractéristiques suivantes, 20 avantageuses et optionnelles : - l'écart comprend une divergence de Kullback-Leibler entre des distributions représentatives, respectivement du premier et du deuxième ensemble d'informations ; - l'écart comprend une somme de valeurs absolues de différences entre les valeurs 25 des deux ensembles d'informations associées à une même valeur d'intensité de courant ; - les valeurs d'intensité de courant circulant sont des valeurs se suivant dans le temps sur un intervalle de temps de durée prédéterminée. 3045217 7 [0031] L'invention porte aussi sur un dispositif de caractérisation d'une cellule électrochimique de batterie comprenant des moyens d'obtention d'un premier ensemble d'informations comprenant des mesures de tension aux bornes de la cellule, lesdites mesures étant associées à des valeurs d'intensité de courant 5 circulant aux bornes de la cellule aux instants de mesure de tension, des moyens de génération avec un modèle prédéterminé d'un deuxième ensemble d'informations comprenant des valeurs de tension attendues aux bornes de la cellule en cas de circulation de courants d'intensité prises parmi lesdites valeurs d'intensité, comprenant de plus des moyens d'évaluation d'un écart entre le premier ensemble 10 d'informations et le deuxième ensemble d'informations, et des moyens de modification dudit modèle prédéterminé ou de maintien inchangé dudit modèle, mis en oeuvre en fonction de la position dudit écart par rapport à un seuil prédéterminé. [0032] L'invention porte aussi sur une batterie à cellule électrochimique comprenant de plus un dispositif de caractérisation pour adapter le pilotage de la batterie. 15 [0033] Liste des figures [0034] L'invention va maintenant être décrite en relation avec les dessins : La figure 1 présente un modèle de cellule électrochimique pour batterie ; la figure 2 présente des étapes d'une mise en oeuvre d'un procédé selon l'invention ; la figure 3 présente un aspect d'un mode de réalisation d'un procédé selon 20 l'invention ; la figure 4 présente un aspect du mode de réalisation, présenté en figure 3 ; la figure 5 présente un aspect d'un autre mode de réalisation d'un procédé selon l'invention ; la figure 6 présente un aspect du mode de réalisation de la figure 5. 3045217 8 [0035] Description détaillée [0036] Une procédure de recalage pouvant utiliser l'invention est basée sur un modèle de type mono-électrode. La structure de ce modèle est présentée sur la figure 1. Il s'agit d'un modèle mono-électrode d'une cellule lithium-ion. 5 [0037] La tension U aux bornes de la cellule est d'après le modèle égale à la somme du produit de l'intensité I circulant aux bornes de la cellule (ou sortante) par une résistance R de la cellule, et d'une tension E qualifiée de tension à vide. [0038] La résistance R est un agrégat de la résistance interne de la cellule et de la résistance surfacique de contact du collecteur de courant. 10 [0039] Le bloc CTV relie l'état de charge de la cellule (ou SOC pour « State Of Charge », en anglais) à sa tension à vide E par un polynôme de la forme E = no D k - (a - SOC + le . (1) dans lequel Dk, a et 13 sont des paramètres permettant de modeler la courbe induite par la relation (1). Le paramètre a est très sensible au vieillissement de la cellule. On 15 note qu'une valeur de a=1 indique l'état initial (à neuf) de la cellule, alors qu'une valeur de a>1 indique que la cellule a perdu en capacité restituable. La cellule peut alors être considérée comme ayant vieilli. C'est typiquement le cas rencontré en pratique. [0040] L'état de charge SOC est défini dans le modèle comme la somme d'une 20 charge due à la diffusion des ions SOCD et d'une charge correspondant à un simple comportement linéaire de type intégrateur de la cellule SOCc. SOCc intègre une charge à vide SOCo. [0041] La charge liée à la diffusion SOCD est définie dans le modèle à l'aide d'une fonction de transfert H dont la variable est l'intensité. 25 [0042] La fonction de transfert H(p) est définie par la relation H(p) = P 60 c ((1 + L'Y - 1). (2) 3045217 9 où Loc et K sont respectivement la pulsation prenant en compte les phénomènes de diffusion de la phase solide à la cathode, et l'inverse de la capacité de référence notée Qref et définie en A.s. [0043] La charge liée à l'effet capacitif SOCS est définie dans le modèle comme la 5 somme d'une charge initiale SOC() et du produit de l'intégrale de l'intensité par l'inverse de la capacité de référence de la cellule. [0044] Les principes de recalage décrits ici peuvent s'inscrire dans un procédé en trois étapes : - une étape de prise de décision de recalage, liée à une détection d'un écart entre le 10 comportement dynamique d'une cellule électrochimique de batterie et de son modèle initial ; - une étape de recalage de la loi de la courbe de tension à vide; et - une étape de recalage des paramètres du modèle dynamique de la cellule sur des signaux de courant et de tension mesurés lors de la recharge de la batterie selon un 15 profil de charge par exemple celui décrit dans le document FR 2988523. [0045] Des aspects avantageux de l'invention pour le recalage du modèle dynamique et leur agencement sont représentés sur la figure 2. [0046] La batterie 10 est composée de plusieurs cellules aux bornes desquelles on mesure la tension. Pour alléger les notations ainsi que les illustrations, les mesures 20 de courant et de tension ne sont considérées que pour une seule cellule. Cette considération n'est pas restrictive car le raisonnement est identique dans le cas pratique et pour n'importe quelle autre cellule de la batterie. [0047] Le bloc fonctionnel 20 correspond à une étape d'enregistrement des données et de prise de décision de recalage. Il utilise des informations 25 d'aide à la 25 prise de décision, comme le temps et l'instant de début d'un profil de charge. [0048] II comprend un sous-bloc d'obtention 21 (effectuant une étape d'obtention) d'un premier ensemble d'informations comprenant des mesures de tension aux 3045217 10 bornes de la cellule Ucem, lesdites mesures étant associées à des valeurs d'intensité de courant circulant, entrant ou sortant, Icem, les mesures de tension et d'intensité étant associées à des mêmes instants de mesure. [0049] II comprend aussi un sous-bloc de génération 22 (effectuant une étape de 5 génération) utilisant le modèle présenté en relation avec la figure 1 pour générer un deuxième ensemble d'informations comprenant des valeurs de tension attendues sur la base du modèle aux bornes de la cellule en cas de circulation de courants d'intensité prises parmi les valeurs d'intensité Icem. [0050] II comprend enfin un sous-bloc d'évaluation 23 (effectuant une étape 10 d'évaluation) évaluant un écart entre le premier ensemble d'informations et le deuxième ensemble d'informations. La décision de réévaluer les paramètres du modèle est prise sur la base de cet écart, par le bloc 20. [0051] Le bloc fonctionnel 20 transmet la décision de recaler le modèle, c'est-à-dire de ré-évaluer ses paramètres, à un bloc fonctionnel 29 dit de recalage. 15 [0052] Le bloc fonctionnel 29 reçoit du bloc fonctionnel 20 des données enregistrées qui sont les valeurs d'intensité de courant circulant Icell, de tension aux bornes de la cellule Ucell et éventuellement de température de la cellule Tcell. [0053] Le bloc fonctionnel 29 de recalage comprend un bloc fonctionnel 30 « Identification de la CTV ». 20 [0054] Le bloc fonctionnel 30 « Identification de la CTV » utilise les résultats d'un processus initial 35 de caractérisation de la tension des cellules neuves. Il ajuste la courbe de tension à vide, c'est-à-dire la courbe de tension aux bornes de la cellule en l'absence de courant circulant. [0055] Le bloc fonctionnel 40 ajuste les paramètres du modèle dynamique de la 25 figure 1, à savoir notamment les valeurs de a, R et (oc. [0056] En revenant plus précisément au bloc fonctionnel 20, le sous-bloc d'obtention 21 permet le stockage des informations de courant (Iceli), de tension (Uceii) 3045217 11 et éventuellement de température (Tcell) mesurées aux bornes de chaque cellule. Cela constitue un premier ensemble d'informations. [0057] À partir des mesures du courant Icen, une simulation par le modèle de la figure 1 produit une tension estimée aux bornes de la cellule, à l'aide du sous-bloc de 5 génération 22. Cela constitue un deuxième ensemble d'informations. [0058] Deux méthodes peuvent alors être utilisées pour évaluer l'écart de comportement de la cellule et de son modèle en utilisant la tension mesurée et la tension estimée, dans le cadre du sous-bloc d'évaluation 23. Deux modes de réalisation sont présentés ci-après. 10 [0059] En relation avec la figure 3, dans un premier mode de réalisation, on utilise la divergence de Kullback-Leibler, aussi appelée entropie relative (Kullback & Leibler 1951, On information and sufficiency. The Annals of Mathematical Statistics, 22(1), pp.79-86). Cette divergence de Kullback-Leibler est une mesure non symétrique de dissimilarité entre deux distributions continues de probabilités P et Q. Elle est utile 15 pour le calcul des performances d'un estimateur ou d'un test statistique. Typiquement P représente les données, les observations, ou une distribution de probabilités calculée avec précision, alors que la distribution Q représente une théorie, un modèle, une description ou une approximation de P. [0060] On note que la distribution P admet la densité p(x) et la distribution Q admet 20 la densité q(x). [0061] La divergence de Kullback-Leibler entre les distributions P et Q est, de manière connue, la quantité : DKL(P, Q) = L+oec° p(x) * log e i dx (3) ou encore DKL(P, Q) = E p(x) * log (p(x)). (x) ). 25 [0062] Le calcul de la densité des probabilités est par exemple mené en utilisant la méthode d'estimation de la densité de probabilité par noyau aussi appelée méthode de Parzen-Rozenblatt, décrite dans On estimation of a probability density function and mode. Annals of Mathematical Statistics, pp.1065-1076. 3045217 12 [0063] Le choix de la méthode d'estimation par noyau a l'avantage d'être une méthode non-paramétrique d'estimation de la densité de probabilité d'une variable aléatoire quand celle-ci ne suit pas une loi de probabilité normale. [0064] Cette approche pour mesurer un écart entre des mesures et un modèle est 5 appliquée à l'estimation du vieillissement de la cellule Li-ion, et plus précisément aux deux ensembles d'informations constitués à partir des mesures de tension et des simulations de tension. [0065] A titre d'illustration, les tensions mesurées sont issues de la sollicitation d'une cellule par un profil de courant routier dynamique. Ce profil est issu d'un 10 véhicule automobile hybride (thermique électrique) dont la batterie de puissance fait l'objet de la modélisation et du procédé de décision de recalage. [0066] Le profil de courant alterne courants de décharge (I>0) et de charge (I REVENDICATIONS1. Procédé de caractérisation d'une cellule électrochimique de batterie comprenant une étape d'obtention (21) d'un premier ensemble d'informations comprenant des mesures de tension aux bornes de la cellule, lesdites mesures étant associées à des valeurs d'intensité de courant circulant aux bornes de la cellule aux instants de mesure de tension, une étape de génération (22) avec un modèle prédéterminé d'un deuxième ensemble d'informations comprenant des valeurs de tension attendues aux bornes de la cellule en cas de circulation de courants d'intensité prises parmi lesdites valeurs d'intensité, caractérisé en ce que le procédé comprend de plus une étape d'évaluation (23) d'un écart entre le premier ensemble d'informations et le deuxième ensemble d'informations, et en fonction de la position dudit écart par rapport à un seuil prédéterminé, une étape de modification (29) dudit modèle prédéterminé ou de maintien inchangé dudit modèle. 2. Procédé de caractérisation selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'écart comprend une divergence de Kullback-Leibler entre des distributions représentatives, respectivement du premier et du deuxième ensemble d'informations. 3. Procédé de caractérisation selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'écart comprend une somme de valeurs absolues de différences entre les valeurs des deux ensembles d'informations associées à une même valeur d'intensité de courant. 4. Procédé de caractérisation selon l'une des revendications 1 à 3, caractérisé en ce que les valeurs d'intensité de courant circulant sont des valeurs se suivant dans le temps sur un intervalle de temps de durée prédéterminée. 5. Dispositif de caractérisation d'une cellule électrochimique de batterie comprenant des moyens d'obtention (21) d'un premier ensemble 3045217 18 d'informations comprenant des mesures de tension aux bornes de la cellule, lesdites mesures étant associées à des valeurs d'intensité de courant circulant aux bornes de la cellule aux instants de mesure de tension, des moyens de génération (22) avec un modèle prédéterminé d'un deuxième ensemble 5 d'informations comprenant des valeurs de tension attendues aux bornes de la cellule en cas de circulation de courants d'intensité prises parmi lesdites valeurs d'intensité, caractérisé en ce qu'il comprend de plus des moyens d'évaluation (23) d'un écart entre le premier ensemble d'informations et le deuxième ensemble d'informations, et des moyens de modification (29) dudit 10 modèle prédéterminé ou de maintien inchangé dudit modèle, mis en oeuvre en fonction de la position dudit écart par rapport à un seuil prédéterminé. 6. Batterie à cellule électrochimique comprenant de plus un dispositif de caractérisation selon la revendication 5 pour adapter le pilotage de la batterie. 15