FR 3102251 A1 20210423 FR 1911756 A 20191021 L’invention concerne un procédé de planification d’une recharge électrique d’un véhicule automobile électrique (2) visant à obtenir une recharge économique et efficace, comprenant des étapes de prétraitement, d’optimisation, et de post-traitement au cours de laquelle on génère des signaux de contrôle de la recharge. Figure à publier avec l’abrégé : Fig. 1 Procédé d’optimisation de la recharge et/ou de la décharge de batteries pour un véhicule automobile électrique L’invention concerne le domaine de la recharge des accumulateurs électriques de véhicules automobiles électriques ou hybrides. Les batteries au lithium sont aujourd’hui largement utilisées dans les véhicules électrique et hybride grâce à leur forte densité d’énergie et de puissance. De nos jours, la recharge des véhicules électriques est principalement faite de manière simpliste. Dès lors que le véhicule est branché sur le réseau électrique, la batterie est chargée au maximum de la puissance acceptée par la batterie ou fournie par le réseau, jusqu’à arriver à une charge complète. Aucune planification de la charge du véhicule n’est mise en œuvre. Avec la fluctuation des prix d’énergie sur la journée, la planification de la recharge et/ou de la décharge est un enjeu important, car elle va permettre la minimisation d’un critère de performance, comme le coût de la recharge. L’un des effets principaux étant l’augmentation de l’attractivité des véhicules électriques et la diminution du coût global d’exploitation de ces véhicules. Les températures extérieures extrêmes, supérieures de 40°C et inférieures de -10°C, accélèrent le vieillissement et la perte de capacité des batteries lithium. Ainsi, la recharge de batterie, en tenant compte de la température, est également un enjeu crucial, afin de prolonger la durée de vie des batteries des véhicules électriques. Il existe des algorithmes embarqués de planification de recharge, visant à déterminer les périodes optimales de recharges de batteries. Mais, dans un contexte où les tarifs d’énergie pour la recharge des véhicules électriques peuvent varier à la seconde près, les algorithmes embarqués de planification à pas de calcul constant s’avèrent incapables de mener cette tâche d’optimisation à cause du grand nombre de variables de décision impliquées par ces pas de temps trop nombreux. Aussi, il existe le besoin général d’optimiser la recharge des véhicules automobiles électriques afin d’obtenir une recharge économique. On connaît à cet effet le document EP3054552 A1 qui divulgue un appareil et une méthode de recharge économique de véhicule automobile. Ce document divulgue notamment un procédé dans lequel une pente de charge est calculée, qui représente la vitesse avec laquelle la batterie d’un véhicule électrique est chargée, sur la base d'une information d'état de charge réellement mesurée du véhicule. Ce procédé permet en outre de calculer un plan de charge basé sur la pente de charge et un taux de puissance de charge pour chaque créneau temporel. Toutefois ce procédé qui tient compte de la puissance de charge du réseau électrique, n’est pas optimal du point de vue du véhicule automobile. Il est connu qu’une recharge rapide a par ailleurs une incidence négative sur les considérations principales relatives aux objectifs de la durée de vie de la batterie et sur le réseau. La recharge des batteries haute performance implique de nombreux réglages pour maximiser les objectifs parfois contradictoires de durée de vie, de performance et de disponibilité maximale de la batterie. Pour la commodité de l'utilisateur, des chargeurs rapides ont été conçus et mis en œuvre pour les stations de recharge publiques. Ces chargeurs sont conçus pour rétablir rapidement l’accès des utilisateurs à leurs véhicules électriques. Cette vitesse de charge améliorée a un coût potentiel de dégradation de la durée de vie de la batterie. Pour de nombreux utilisateurs de véhicules électriques, recharger leurs véhicules aussi rapidement que possible est considéré comme extrêmement important, et ces utilisateurs choisissent l'option de charge la plus rapide chaque fois que possible, même lorsqu'une option de charge plus lente peut être plus économique, et/ou mieux pour la batterie. Aussi, il existe le besoin d’un système et d’un procédé économiques pour recharger un véhicule automobile, permettant une planification et une optimisation de la puissance de recharge en fonction des besoins de l'utilisateur. A cet effet, on propose un procédé de planification d’une recharge et/ou d’une décharge électrique d’un véhicule automobile électrique comprenant : Une étape de prétraitement comportant : Une sous-étape d’acquisition d’une pluralité de données de modélisation ; Une sous-étape de subdivision au cours de laquelle on subdivise une durée de disponibilité prédéterminée, en une séquence de segments de temps ; la subdivision étant calculée de telle sorte que, pour au moins une donnée de modélisation choisie, ladite donnée de modélisation choisie est constante dans chaque segment de temps ; la subdivision temporelle de ladite donnée de modélisation en un vecteur dont la dimension est égale au nombre de segments subdivisé formant vecteur de données de modélisation, Une étape d’optimisation au cours de laquelle on détermine un ensemble optimal de vecteurs de décision, par le calcul d’une fonction objectif en fonction desdits vecteurs de données de modélisation, lesdits vecteurs de décision comprenant des variables de décision c’est-à-dire des paramètres réglables aptes à modifier le coût de ladite recharge et/ou décharge électrique , et étant chacun de même dimension que lesdits vecteurs de données de modélisation, Une étape de post-traitement au cours de laquelle on génère des signaux de contrôle de la recharge et/ou de la décharge en fonction dudit ensemble optimal de vecteurs de décision et desdites données de modélisation. Par ce procédé on peut déterminer de manière relativement simple et rapide une planification économique et performante de la recharge électrique d’un véhicule automobile électrique. Avantageusement et de manière non limitative, une donnée de modélisation choisie comprend, pour la durée de disponibilité prédéterminée, les données représentatives : de la puissance de charge maximale de la puissance de décharge maximale possible; des tarifs d’énergie de recharge; et des rémunérations de décharge. Ainsi, les données de modélisation sont relativement simples à traiter et peu nombreuses. Avantageusement et de manière non limitative, l’étape d’optimisation est en outre fonction d’une pluralité de fonction de contraintes techniques et d’utilisation, l’étape d’optimisation comprenant une sous-étape de vérification de la conformité dudit ensemble optimal de vecteurs de décision avec lesdites contraintes. Ainsi, on peut s’assurer que la planification envisagée répond aux contraintes fonctionnelles du véhicule automobile. Avantageusement et de manière non limitative, on détermine ledit ensemble optimal de vecteurs de décision comme étant l’ensemble de vecteurs de décision minimisant ladite fonction objectif. Ainsi, l’étape de détermination dudit ensemble optimal de vecteurs de décision implique une optimisation relativement simple et peu coûteuse en temps de calcul. Avantageusement et de manière non limitative, ladite fonction objectif correspond à l’équation : Dans laquelle : une valeur de coût d’énergie de recharge une valeur de coût de décharge d’énergie c1 et c2 des coefficients de pondération prédéterminés, X est ledit ensemble de vecteurs de décision, T la taille dudit vecteur de décision, et t est l’indice correspondant à un segment de temps pour les valeurs correspondantes dudit ensemble de vecteurs de décision. Cette fonction permet en particulier de rendre la modélisation rapide et la planification obtenue particulièrement fiable et économique. L’invention concerne aussi un dispositif de planification d’une recharge et/ou d’une décharge électrique d’un véhicule automobile électrique comprenant : Des moyens de prétraitement aptes à : Acquérir une pluralité de données de modélisation ; Subdiviser une durée de disponibilité prédéterminée, en une séquence de segments de temps ; la subdivision étant calculée de telle sorte que, pour au moins une donnée de modélisation choisie, ladite donnée de modélisation choisie est constante dans chaque segment de temps ; la subdivision temporelle de ladite donnée de modélisation en un vecteur dont la dimension est égale au nombre de segments subdivisés formant un vecteur de données de modélisation, Des moyens d’optimisation aptes à déterminer un ensemble optimal de vecteurs de décision , par le calcul d’une fonction objectif en fonction desdits vecteurs de données de, lesdits vecteurs de décision comprenant des variables de décision c’est-à-dire des paramètres réglables aptes à modifier le coût de ladite recharge et/ou décharge électrique, et étant chacun de même dimension que lesdits vecteurs de données de modélisation, Des moyens de post-traitement aptes à générer des signaux de contrôle de la recharge et/ou de la décharge en fonction dudit ensemble optimal de vecteurs de décision et desdites données de modélisation. L’invention concerne aussi un véhicule automobile électrique comprenant au moins une batterie d’accumulateurs électriques, et un dispositif de planification tel que décrit précédemment. L’invention concerne aussi un ensemble électrique comprenant un véhicule automobile électrique tel que décrit précédemment et une borne de recharge et/ou de décharge. D’autres particularités et avantages de l’invention ressortiront à la lecture de la description faite ci-après d’un mode de réalisation particulier de l’invention, donné à titre indicatif mais non limitatif, en référence aux dessins annexés sur lesquels : est une vue schématique d’un ensemble électrique selon un mode de réalisation de l’invention ; est un organigramme schématique d’un procédé de planification selon un mode de réalisation de l’invention ; est un exemple de résultat de la mise en œuvre de la sous-étape de subdivision du procédé de la figure 2 ; est un organigramme des sous-étapes de l’étape d’optimisation du procédé selon la figure 2. Selon un premier mode de réalisation de l’invention, en référence aux figures 1 à 4, un ensemble électrique 1 comprend un véhicule automobile électrique 2 et une borne de recharge 3 apte à recharger les accumulateurs électriques 21 du véhicule automobile 2 ou à récupérer l’énergie accumulée dans le véhicule automobile, ce qu’on appelle dans la présente invention la décharge. Afin de permettre la recharge le véhicule automobile, celui-ci comprend des moyens de connexion à la borne de recharge comportant notamment un contrôleur de charge 22. Ce contrôleur de charge coopère avec un dispositif de planification de recharge 23 mettant en œuvre un procédé d’optimisation et de planification 30 de la recharge aussi appelé plus simplement procédé de planification 30. Dans les procédés embarqués de planification existant dans de l’état de l’art, le pas de calcul est fixe. En d’autres termes le pas de calcul Δt est prédéterminé et fixé au départ avant de lancer le procédé. Dans la présente invention le procédé de planification 30 comprend un pas de calcul variable, autrement dit un Δt variable, ce Δt est choisi de manière optimisée et peut varier d’un pas de calcul à l’autre. A cet effet, le procédé de planification 30 comprend une première étape de prétraitement 31 mettant en œuvre une première sous-étape d’acquisition de données utiles à l’optimisation et à la planification, aussi appelées données de modélisation. Ces données de modélisation comprennent notamment des données acquises du dispositif de gestion des batteries 21 du véhicule automobile 2 ainsi que de la borne de recharge 3. En particulier on acquiert du dispositif de gestion des batteries 21 la mesure de la température initiale des batteries, la température extérieure, l’état de charge initial, plus connu sous le nom anglais de State of Charge –(SoC), ainsi que la capacité de la batterie. On acquiert en outre de la borne de recharge 3 les valeurs (avec leur référence employée dans la description) : - La puissance de charge maximale disponible sur 24h : PG2V_max fonction du temps; - La puissance de décharge maximale possible ( Grid support ) sur 24h : PV2G_max fonction du temps; - Les tarifs d’énergie de recharge sur 24h : prix_G2V fonction du temps ; - Les rémunérations de décharge sur 24h : prix_V2G fonction du temps. La borne de recharge 3 envoie les données sur une durée de disponibilité maximale de 24 heures, cette étape restreint la base de temps à la période de disponibilité réelle du véhicule électrique sur la borne de recharge c’est-à-dire entre l’heure d’arrivée et de départ du véhicule. Toutefois ces durées sont données à titre non limitatif et peuvent être librement adaptées par l’homme du métier. En particulier la durée de disponibilité peut différer pour être supérieure ou inférieure à 24h. L’étape de prétraitement met ensuite en œuvre une deuxième sous-étape de subdivision 312 au cours de laquelle on subdivise 3121 l’intervalle de temps de charge en une séquence de segments de temps 3122 pour lesquels la puissance de charge maximale PG2V_max, la puissance de décharge maximale PV2G_max, le tarif d’énergie de recharge prix_G2V et la rémunération de décharge prix_V2G sont constants, tel que représenté en figure 3’. Cette étape de subdivision 312 calcule ainsi la taille T des vecteurs de décision, correspondant au nombre de segments 3122 déterminés. Dans l’exemple de la figure 3’, non limitatif et visant simplement à illustrer le procédé 30, on dénombre ainsi 10 segments 3122, formant des vecteurs de données de modélisation tels que ceux-ci : PG2V_max = [10, 10 10,10, 1, 3, 6, 6, 6, 6] ; PV2G_max = [5, 2 1,10, 10, 2, 2, 3, 3, 6] Prix_G2V = [0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.3, 0.04, 0.04] PrixV2G = [0.1, 0.1, 0.1, 0.25, 0.25, 0.3, 0.3, 0.3, 0.15, 0.15] Le nombre de créneaux de temps servant de base aux calculs est donc ici T = 10. Aussi, l’étape de prétraitement 31 permet de préparer la mise en œuvre des étapes suivantes en acquérant les données et les paramètres nécessaires. Dans cette étape, les bornes supérieures des variables de décision et des paramètres d’optimisations sont définies. On utilise une subdivision en segments de temps 3122 dans lesquels toutes les données de modélisation ont une valeur constante. Dans notre cas, les quatre données de modélisation suivantes doivent être constantes, à savoir : PG2V_max, PV2G_max, prix_G2V et prix_V2G. Il est toutefois possible d’étendre cette étape de prétraitement pour l’appliquer sur un problème avec plus de variables et de paramètres et sur une segmentation comprenant un plus grand nombre de paramètres. A la fin de cette étape de prétraitement 31, la base de temps est construite, les valeurs Δt_max, PG2V_max, PV2G_max sont déterminés, et les paramètres Prix_G2V, Prix_V2G sont alors connus. Δt_max est un vecteur de taille T comportant les T valeurs des intervalles de temps de la subdivision 3122. En effet l’étape suivante va déterminer sur chacun de ces intervalles une valeur optimisée d’intervalle de temps de charge ou de décharge dont la valeur sera inférieur à Δt_max t . Dans cette demande l’indice t correspond à l’indice d’une valeur correspondant à un créneau de temps t à l’intérieur d’un vecteur de taille T, t variant de 1 à T. Un fois l’étape de prétraitement 31 terminée, on met en œuvre une étape d’optimisation 32. L’étape d’optimisation 32 comprend la modélisation du problème de recharge/décharge du véhicule électrique en fonction des données utiles acquises précédemment et en fonction des vecteurs de données de modélisation calculés précédemment. On entend par modélisation la combinaison de paramètres d’entrées et de variables de décision, obtenus lors de l’étape de prétraitement, en une fonction objectif 42 ainsi qu’en un ensemble de contraintes imposées 43. L’objectif est ici d’optimiser 32 la sortie de ce modèle, autrement dit la valeur optimale obtenue par la fonction objectif 42. Dans une première partie de l’étape d’optimisation 32, on initialise 41 un ensemble de vecteurs de décision X 0 avec X 0 = [PG2V_max, 0, 0, 0]. Cet ensemble de vecteurs de décision X optimal est en effet un ensemble de 4 vecteurs de taille T, soit [ , le vecteur PG2V comportant T valeurs de puissance de charge, le vecteur PV2G comportant T valeurs de puissance de décharge, le vecteur comportant T valeurs d’intervalles de temps de charge, le vecteur comportant T valeurs d’intervalles de temps de décharge, qui optimisent la fonction objective décrite ci-après, Puis on cherche à évaluer la fonction objectif 42 suivante : Dans laquelle X =[ est un ensemble ou matrice de 4 vecteurs de taille T, et :X t = [ est un vecteur de taille 4, : La puissance de recharge : La puissance de décharge les pas de calcul en charge et en décharge Coût de d’énergie de recharge Coût de décharge d’énergie c1 et c2 sont des coefficients de pondération empiriques déterminés par l’homme du métier. T est ici la taille des vecteurs de décision, soit T=10 dans l’exemple de la figure 3. Ce problème d’optimisation est par exemple formulé en utilisant le solveur Fmincon de Matlab®, et la résolution est réalisée avec l’algorithme SQP (Sequential Quadratic Programming). Cette modélisation devant nécessairement répondre à des contraintes techniques et d’utilisation prédéfinies, on met en œuvre une étape de vérification des contraintes 43 qui sont dans ce mode de réalisation, et à titre non limitatif, les suivantes : - Adoption de la convention suivante (différence charge / décharge) : ; - Limitation en durée pour chaque segment 3122: ; et durée de chaque segment pour t variant de 1 à T - Durée minimale de fonctionnement du chargeur : = min des durées ou 0,1h. - Puissance maximales : ; : puissance maximale de recharge pour chaque segment : puissance maximale de décharge pour chaque segment - Puissance minimale du chargeur : ou ou - Recharge ou décharge : c à d ou - Limitation de puissance par la batterie : Ici la fonction « Powermap » une fonction qui permet d’estimer le montant de puissance acceptée par la batterie en fonction de la température de la batterie et du SOC. Par exemple à 5°C et un SOC de 10% la batterie peut accepter 15kW et à -10°C et le même SOC de 10% la batterie peut accepter que 5kW. Elle est indiquée plus en détail dans le brevet Renault EP2878034. Les valeurs de cette fonction dépendent du type de batterie. Bien sûr en variante on peut utiliser une cartographie. - Limitation de l’état de charge (SOC) : ; - Etat de charge minimal, déterminé en fonction de l’usage habituel du véhicule automobile, par exemple en fonction de la distance travail-maison pour un usage quotidien : = de 0 à 1 - Respect du besoin de mobilité : Le besoin de mobilité ici est la demande du client en termes de distance énergétique. Ce besoin peut être exprimé en fonction d’un pourcentage de SOC dont le client veut que sa batterie soit rechargée (par exemple : 20% du SOC, pour passer de 40% à 60% à la fin de la charge) ou en fonction d’un montant d’énergie à charger (par exemple : 10kWh pour passer de 30kWh à 40kWh à la fin de la charge.) = participation autorisée par le client La participation autorisée par le client est le montant d’énergie que le client autorise à utiliser pour participer dans le marché V2G (vehicle-to-grid). Par exemple : Un client avec une batterie de 52kWh peut autoriser que 5kWh de sa batterie soient utilisés pour faire du V2G. Ainsi, on peut obtenir une optimisation de la planification en résolvant le problème d’optimisation évoqué précédemment sous la forme de la minimisation de la fonction objectif. Si l’étape de vérification des contraintes permet de déterminer que la fonction objectif évaluée y répond, on vérifie alors si la fonction objectif 44 est minimale. - Si la fonction objectif est minimale 45, on retourne 46 la dernière valeur , ce qui correspond au minimum global. - Sinon 47, on choisit une autre valeur de X 48 puis on réitère le procédé depuis l’étape d’évaluation de la fonction objectif 42, sur la base de cette autre valeur de X. Ensuite le procédé de planification 30 met en œuvre une étape de post-traitement 33 comprenant la génération des signaux de contrôles (puissance de recharge / décharge), l’estimation de l’évolution de la température de la batterie et de l’état de charge (SoC) sur toute la durée de disponibilité du véhicule électrique. Les signaux sont générés par application de l’équation suivante : Avec : MCp, R, et Rthext des constantes thermiques dépendant de la chimie de la batterie T la température batterie Text la température ambiante I l’intensité batterie A partir de cette puissance, on en déduit l’énergie absorbée par la batterie : Et la valeur de l’état de charge : Il est à noter qu’en réalité une estimation de SOC et de température est faite également avant d’évaluer la contrainte de limitation de puissance par la batterie. Ce calcul implicite n’est pas mis en avant,car c’est un calcul intermédiaire juste pour avoir le SOCt+1 et Tt+1, le plus important étant la vérification de la contrainte de limitation de puissance qui traduit l’effet de la température sur la batterie. Pour conclure, on estime la température deux fois, instantanément après chaque tirage de solution potentielle et lors d’une estimation finale de la température qui donne l’évolution globale de la température de batterie pour la solution X optimale.Dans la modélisation du problème on a toutefois supposé que l’énergie absorbée est égale au besoin énergétique, par simplification de calcul. On n’a en outre pas pris en compte l’énergie consommée par les accessoires car on ne connaît pas exactement la quantité de cette énergie et on n’a pas un modèle global de batteries avec toutes les unités autour. Toutefois ces simplifications peuvent selon une alternative être traitées afin d’affiner le modèle. Cependant, de cette manière le procédé est relativement simple et rapide. Il suffit en effet de majorer le besoin énergétique réel avec un facteur de 1.1 à 1.25, afin de compenser l’énergie consommée par les accessoires. Avec l’ajout de ce facteur on peut ainsi atteindre, voire dépasser, l’état de charge final voulu par le client. On obtient ainsi le profil de puissance du véhicule optimisé à partir des prix et des puissances disponibles reçues en entrée. Selon une alternative de mise en œuvre de l’invention, la planification est réalisée en fonction de l’énergie, en prenant le produit de la puissance fois la durée pour G2V et V2G comme variable de décision, ce qui réduit le problème à deux variables de décision pour chaque segment de temps. Comme le besoin de mobilité est un besoin énergétique, la modélisation en énergie est possible et donne des résultats comparables au premier mode de réalisation. Toutefois il est alors nécessaire de planifier la distribution d’énergie sur chaque segment pour avoir la puissance de contrôle à envoyer au chargeur. Procédé de planification (30) d’une recharge et/ou d’une décharge électrique d’un véhicule automobile électrique (2) caractérisé en ce qu’il comprend : Une étape de prétraitement (31) comportant : Une sous-étape d’acquisition d’une pluralité de données de modélisation ; Une sous-étape de subdivision (312) au cours de laquelle on subdivise (3121) une durée de disponibilité prédéterminée, en une séquence de segments de temps (3122) ; la subdivision étant calculée de telle sorte que, pour au moins une donnée de modélisation choisie, ladite donnée de modélisation choisie est constante dans chaque segment de temps (3122) ; la subdivision temporelle de ladite donnée de modélisation en un vecteur dont la dimension est égale au nombre de segments subdivisé formant vecteur de données de modélisation, Une étape d’optimisation (32) au cours de laquelle on détermine un ensemble optimal de vecteurs de décision , par le calcul d’une fonction objectif en fonction desdits vecteurs de données de modélisation, lesdits vecteurs de décision comprenant des variables de décision c’est-à-dire des paramètres réglables aptes à modifier le coût de ladite recharge et/ou décharge électrique , et étant chacun de même dimension que lesdits vecteurs de données de modélisation, Une étape de post-traitement (33) au cours de laquelle on génère des signaux de contrôle de la recharge et/ou de la décharge en fonction dudit ensemble optimal de vecteurs de décision et desdites données de modélisation. Procédé de planification (30) selon la revendication 1, caractérisé en ce que ladite au moins une donnée de modélisation choisie comprend, pour la durée de disponibilité prédéterminée, les données représentatives de : de la puissance de charge maximale (PG2V_max) de la puissance de décharge maximale possible (PV2G_max) ; des tarifs d’énergie de recharge (prix_G2V) ; et des rémunérations de décharge (prix_V2G). Procédé de planification (30) selon la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce que l’étape d’optimisation (32) est en outre fonction d’une pluralité de fonction de contraintes techniques et d’utilisation, l’étape d’optimisation comprenant une sous-étape de vérification (43) de la conformité dudit ensemble optimal de vecteurs de décision avec lesdites contraintes. Procédé de planification (30) selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, caractérisé en ce qu’on détermine (44) ledit ensemble optimal de vecteurs de décision comme étant l‘ensemble de vecteurs de décision minimisant ladite fonction objectif. Procédé de planification (30) selon l’une quelconque des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que ladite fonction objectif correspond à l’équation : dans laquelle : J 1 une valeur de coût d’énergie de recharge ; J 2 une valeur de coût de décharge d’énergie ; c1 et c2 des coefficients de pondération prédéterminés ; X ledit ensemble de vecteurs de décision ; T la taille dudit vecteur de décision ; et t l’indice correspondant à un segment de temps pour les valeurs correspondantes dudit ensemble de vecteurs de décision. Dispositif de planification (23) d’une recharge et/ou d’une décharge électrique d’un véhicule automobile électrique (2) caractérisé en ce qu’il comprend : Des moyens de prétraitement (31) aptes à : Acquérir d’une pluralité de données de modélisation ; Subdiviser (3121) une durée de disponibilité prédéterminée, en une séquence de segments de temps (3122) ; la subdivision étant calculée de telle sorte que, pour au moins une donnée de modélisation choisie, ladite donnée de modélisation choisie est constante dans chaque segment de temps (3122) ; la subdivision temporelle de ladite donnée de modélisation en un vecteur dont la dimension est égale au nombre de segments subdivisés formant un vecteur de données de modélisation, Des moyens d’optimisation (32) aptes à déterminer un ensemble optimal de vecteurs de décision, par le calcul d’une fonction objectif en fonction desdits vecteurs de données de modélisation, , lesdits vecteurs de décision comprenant des variables de décision c’est-à-dire des paramètres réglables aptes à modifier le coût de ladite recharge et/ou décharge électrique , et étant chacun de même dimension que lesdits vecteurs de données de modélisation, Des moyens de post-traitement (33) aptes à générer des signaux de contrôle de la recharge et/ou de la décharge en fonction dudit ensemble optimal de vecteurs de décision et desdites données de modélisation. Véhicule automobile électrique (2) comprenant au moins une batterie d’accumulateurs électriques (21), et un dispositif de planification (23) selon la revendication 6. Ensemble électrique (1) comprenant un véhicule automobile électrique (2) selon la revendication 7 et une borne de recharge et/ou de décharge (3).