FR 3119895 A1 20220819 FR 2101563 A 20210218 L'invention concerne un procédé d’entraînement d’une pluralité de réseaux neuronaux configurés pour que chacun produise une estimation différente de l’état de charge d’un véhicule à partir d’un jeu de paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule, sur la base de données de charge réelles, ainsi qu’un procédé d’estimation de l’état de charge d’un véhicule et un dispositif pour estimer l’état de charge d’un véhicule selon ce procédé d’estimation. Figure 1 Estimateur d’État de charge d’un vÉhicule utilisant l’intelligence artificielle Domaine technique de l’invention L'invention concerne, de façon générale, le domaine technique de la charge de batterie pour véhicules par branchement à une source d’énergie électrique. L’invention se rapporte plus spécifiquement à l’estimation de la charge d’un véhicule branché par réseau de neurones. État de la technique antÉrieure Une des contraintes dans l’utilisation de véhicules électriques ou hybrides réside dans la charge de la batterie du véhicule. Le processus de charge de véhicule, nécessite de procéder à une estimation de l’état de charge du véhicule, aussi appelé SOC qui est l’acronyme de « state of charge ». Les solutions existantes consistent à réaliser une estimation linéaire de SOC. Afin de pouvoir affiner la charge de la batterie, l’estimation du SOC est régulièrement réinitialisée pour pouvoir ajuster la pente de l’estimation linéaire sur la base du SOC réel du véhicule. Pour obtenir le SOC réel du véhicule, celui-ci doit être réveillé à chaque fois durant la charge de la batterie. Ainsi, dans le cas d’une estimation linéaire du SOC, le véhicule doit être réveillé fréquemment pour obtenir son SOC réel. Les méthodes conventionnelles font donc appel à des réveils fréquents, voire très fréquents, du véhicule à charger. Ces réveils fréquents affectent la charge du véhicule étant donné que les réveils du véhicule consomment eux-mêmes de l’énergie. L’état de charge réel du véhicule n’est accessible que par réveil du véhicule ce qui consomme de l’énergie et retarde la charge complète du véhicule. Il existe donc un besoin d’estimer la progression de l’état de charge en fonction des paramètres initiaux influant sur la charge du véhicule pour obtenir un modèle donnant un profil de charge en fonction du temps dès l’état initial, en limitant au maximum les réveils du véhicule pour réinitialiser l’estimation du SOC par rapport au SOC réel obtenu à chaque réveil du véhicule. Il est donc nécessaire d’utiliser une approximation du modèle pour obtenir une estimation linéaire de l’état de charge, mais qui demande un réveil régulier du véhicule pour ajuster la pente de la fonction linéaire utilisée pour faire l’estimation du SOC. En pratique, il faut réveiller le véhicule au moins toutes les deux heures pour que l’erreur dans l’estimation du SOC reste inférieure à 3%. Afin d’optimiser la charge d’un véhicule branché à une source électrique, il est donc nécessaire de réduire le nombre de réveils du véhicule jusqu’à la charge complète tout en contenant l’erreur entre le SOC estimé et le SOC réel. L’invention vise à remédier à tout ou partie des inconvénients de l’état de la technique en proposant notamment une solution permettant une estimation fiable du SOC du véhicule tout en réduisant au maximum le nombre de réveils du véhicule, voire ne nécessitant aucun réveil dans certaines situations. Pour ce faire, il est proposé, selon un premier aspect de l'invention, un procédé d’entraînement d’une pluralité de réseaux neuronaux configurés pour que chacun produise une estimation différente de l’état de charge d’un véhicule à partir d’un jeu de paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule, sur la base de données de charge réelles. Avantageusement, chacun des réseaux neuronaux utilise un algorithme d’activation différent. Selon un deuxième aspect de l’invention, il est proposé un ensemble de modèles d’estimation de l’état de charge d’un véhicule mis en œuvre par ordinateur, obtenu selon le procédé d’entraînement défini ci-dessus. Selon un troisième aspect de l’invention, il est proposé un procédé d’estimation de l’état de charge d’un véhicule comprenant la mise en œuvre d’un ensemble de modèles obtenus selon le procédé d’entraînement défini ci-dessus. Ce procédé d’estimation produit : une moyenne de la pluralité d’estimations de l’état de charge du véhicule, une variance ou un écart-type de la pluralité d’estimations de l’état de charge du véhicule, et une programmation du réveil du véhicule lorsque la variance ou l’écart-type atteint un plafond prédéfini afin de réinitialiser le procédé d’estimation. Selon un quatrième aspect de l’invention, il est proposé un produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre de l’un des procédés d’entraînement et/ou d’estimation tels que définis ci-dessus. Selon un cinquième aspect de l’invention, il est proposé un dispositif pour estimer l’état de charge d’un véhicule selon le procédé d’estimation de l’état de charge d’un véhicule défini ci-dessus. Ce dispositif comprend : un module d’acquisition d’un jeu de valeurs représentatives de la pluralité de paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule, une pluralité de réseaux neuronaux entraînés selon le procédé d’entraînement défini ci-dessus, des moyens de calcul permettant d’obtenir la moyenne et la variance ou l’écart-type des estimations de l’état de charge du véhicule obtenues par pluralité de réseaux neuronaux, et des moyens de comparaison de cette variance par rapport au plafond prédéfini. Avantageusement, la pluralité de réseaux neuronaux consiste en une pluralité de perceptrons multicouches. Préférentiellement, les paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule forment l’entrée de ladite pluralité de réseaux neuronaux, et/ou les différentes estimations de l’état de charge du véhicule en forme la sortie, et/ou une estimation de l’état de la charge du véhicule est réalisée à des intervalles de temps fixes jusqu’à ce que la variance atteigne le plafond prédéfini. Avantageusement, un réveil du véhicule est programmé lorsque la variance ou l’écart-type atteint le plafond prédéfini pour une réinitialisation du procédé d’estimation de l’état de charge du véhicule jusqu’à la charge complète du véhicule Selon un sixième aspect de l’invention, il est proposé un support de stockage lisible par ordinateur apte à stocker des instructions qui lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif tel que défini ci-dessus permettent la mise en œuvre du procédé d’estimation de l’état de charge d’un véhicule tel que défini ci-dessus. Selon un septième aspect de l’invention, il est proposé un ensemble de réseaux neuronaux apte à produire une pluralité d’estimations différentes de l’état de charge d’un véhicule selon le procédé d’estimation de l’état de charge d’un véhicule tel que défini ci-dessus. D’autres caractéristiques et avantages de l’invention sont mis en évidence par la description ci-après d’exemples non limitatifs de réalisation des différents aspects de l’invention. brÈve description de la figure La description se réfère à la figure annexée qui est aussi donnée à titre d’exemple de réalisation non limitatif de l’invention : : La montre un schéma représentant la phase d’apprentissage pour un modèle i. description DÉTAILLÉE d’un mode de rÉalisation L’invention concerne un dispositif d’estimation de l’état de charge (ou SOC) d’un véhicule utilisant une mode de propulsion électrique alimenté par une batterie. Le véhicule peut être un véhicule 100% électrique ou un véhicule hybride de type plug-in dont la batterie est rechargée par branchement du véhicule à une source électrique, tel qu’une prise électrique domestique ou une borne de recharge spécifique pour véhicule. Le dispositif d’estimation de l’état de charge comprend plusieurs perceptrons multicouches aussi appelés MLP (acronyme de « multilayer perceptron »). Ces MLP sont en général de petite taille et sont entraînés sur des données de charges réelles afin d’obtenir en sortie de chacun une estimation de l’état de charge du véhicule par pas de temps fixe. Le dispositif d’estimation de l’état de charge (ou SOC) de l’invention utilise en entrée plusieurs paramètres influant sur la charge du véhicule ainsi que le SOC. Un module de traitement des différentes valeurs de SOC estimé obtenues en sorties des MLP du dispositif permet d’en calculer une moyenne de l’ensemble des estimations fournies en sorties des différents MLP comme estimation du SOC du véhicule, et la variance ou l’écart-type entre les estimations fournies par les MLP comme indicateur de fiabilité de l’estimation du SOC. Si, lorsque comparé à un plafond prédéterminé, l’indicateur de fiabilité du SOC estimé dépasse cette valeur seuil, un réveil du véhicule est réalisé pour calibrer à nouveau la courbe de charge du véhicule. L’avantage du dispositif de l’invention est que les réveils du véhicule ne sont opérés que si l’ensemble des estimations de SOC fournies par les MLP présente une variance ou un écart-type supérieur à une valeur plafond et donc que la moyenne des estimations de SOC n’est plus suffisamment sûre. Ce qui permet un nombre de réveils minimal, voire nul dans certaines situations. Le dispositif d’estimation du SOC comprend un ensemble de petits réseaux de neurones à l’architecture variable, tels que plusieurs MLP, comme indiqué ci-dessus. Les différences d’architecture entre les MLP permettent à chacun des MLP du dispositif de produire une estimation du SOC du véhicule légèrement différente de celles des autres. Ces petits réseaux neuronaux peuvent, par exemple, être des MLP à une ou deux couches cachées, avec un nombre différent de neurones sur chacune de ces couches, et utilisant différentes fonctions d’activations pour chacune de ces couches. À titre d’exemple, on utilise ici des tailles couches allant de seize à trente-deux neurones, et on utilise des activations tangentes hyperbolique, RELU ou encore SELU pour faire varier les architectures des différents MLP utilisés. Dans cet exemple, dix modèles avec chacun une fonction d’activation différente sont utilisés pour l’estimation du SOC. Afin de mettre en œuvre l’invention, il est nécessaire de disposer d’une base de données suffisante contenant des valeurs relevées représentatives de différentes courbes de charge de véhicule illustrant le taux de charge de la batterie en fonction du temps. Cette base de données est utilisée pour l’apprentissage des MLP comme expliqué ci-dessous et illustré à la . Ces courbes correspondent à des valeurs différentes de paramètres influant sur les courbes de charges. Ces paramètres comprennent les températures de la batterie, le vieillissement de la batterie, la puissance du chargeur, et la vitesse de charge. Cette liste de paramètres influant sur la charge d’un véhicule, et intégrés dans la base de données, n’est pas exhaustive, et d’autres paramètres peuvent être utilisés à la place ou en complément de ceux-ci. Pour constituer cette base de données, une multitude de cycles de charges sont réalisés pendant lesquels les valeurs des paramètres influant sur la charge du véhicule sont enregistrées, ainsi que l’état de charge réelle du véhicule à différents instants, par exemple à chaque seconde. On peut procéder par exemple en sélectionnant différentes températures de batterie, en faisant varier les autres paramètres pour chacune d’entre elles et en relavant le taux de charge de la batterie à chaque seconde. Une centaine de mesures avec variation des paramètres influant serait déjà relativement suffisante pour obtenir de bons résultats. Selon un premier aspect de l’invention, les différents modèles de MLP utilisés par le dispositif d’estimation du SOC du véhicule doivent être entraînés à partir de la base de données d’apprentissage décrite ci-dessus. L’architecture des MLP varie en ce que chacun utilise une fonction d’activation différente (par exemple tangente hyperbolique, RELU ou SELU). Comme indiqué ci-dessus, le présent exemple de mise en œuvre de l’invention utilise dix petits MLP représentant chacun un modèle différent basé sur une fonction d’activation différente. Ainsi, le dispositif dans son ensemble permet d’obtenir dix valeurs différentes d’estimation du SOC. Chacun de ces modèles est entraîné à partir de la base de données d’apprentissage constitué au préalable. Un algorithme d’apprentissage est utilisé pour l’apprentissage des différents MLP, tel qu’un algorithme Adam Optimizer. Il s’agit d’un algorithme classique d’apprentissage des réseaux de neurones. La montre un schéma de la phase d’apprentissage d’un MLP appelé modèle i de l’ensemble des MLP constituant le dispositif d’estimation du SOC. L’ensemble des valeurs des différents paramètres sélectionnés ayant une influence sur l’état de charge à un instant t représente l’entrée du modèle i. Il s’agit des valeurs à l’instant t correspondant par exemple à la température et à l’état de vieillissement de la batterie, la puissance du chargeur ainsi que la vitesse de charge. Ces valeurs des différents paramètres sélectionnés proviennent de la base de données d’apprentissage. À sa sortie, ou output du modèle, le modèle i produit l’actualisation de ces valeurs à un instant t+δ. δ peut être choisi de façon arbitraire, par exemple un δ de soixante secondes. Un optimisateur compare la sortie du modèle i aux valeurs à l’instant t+ δ des paramètres influant sur la charge et modifie les paramètres de pondération de la fonction d’activation afin d’en optimiser le résultat. Ce processus d’apprentissage est répété pour tous les modèles du dispositif d’estimation du SOC, afin que chacun soit optimisé sur la base de la base de données d’apprentissage. Du fait de leur architecture différente, chacun des n modèles du dispositif ne produit pas exactement la même valeur. Ici, n est égal à dix. Ainsi, il est possible de calculer à partir de ces différents résultats une moyenne et une variance ou un écart-type qui sont exploitables lors de la phase d’inférence. Une fois tous les modèles du dispositif d’estimation entraînés, ils peuvent être utilisés pour estimer l’état de charge du véhicule en minimisant l’erreur d’estimation. Lors du branchement du véhicule à une source d’énergie pour démarrer un cycle de chargement de sa batterie, les coordonnées d’un vecteur initial du véhicule sont récupérées. C’est-à-dire : vect t0 = (état de charge batterie, vieillissement batterie, température batterie, vitesse de charge, puissance de charge) t0 . Ce vecteur initial à t 0 est passé au dispositif d’estimation pour être entré dans chacun des n modèles du dispositif. On retrouve en sortie de chacun de ces modèles un vecteur à t 0+ δ , ce qui donne en sortie de l’ensemble des modèles à t δ : Ensuite, la moyenne de l’état de charge est calculée afin de pouvoir l’utiliser comme estimation de l’état de charge à l’instant t+δ et la variance ou l’écart type de ces n vecteurs est calculé comme estimation de l’erreur d’estimation à l’instant t+δ. À titre d’exemple, l’écart-type Δ ensemble est utilisé ci-dessous comme indicateur de la fiabilité de l’estimation de l’état de charge : et Une valeur plafond de l’erreur d’estimation du SPC Δ seuil est fixée. Lorsque Δ ensemble atteint Δ seuil un réveil du véhicule est programmé afin de réinitialiser l’estimation du SOC. À titre d’exemple, Δ seuil est fixé à 3%. Le fonctionnement d’un cycle de charge réalisé selon le procédé d’estimation du SOC du véhicule avec le dispositif décrits ci-dessus est expliqué ci-dessous. Après l’apprentissage des dix modèles du dispositif d’estimation du SOC sur la base de la base de données d’apprentissage, un cycle de charge d’un véhicule a été réalisé à une température de batterie stable de 40°. Δ ensemble a atteint la limite des 3% environ 9 heures après le branchement du véhicule ce qui a lancé un premier réveil du véhicule et un eréinitialisation du procédé d’estimation du SOC. Un deuxième et un troisième réveil du véhicule ont eu lieu respectivement environ 14 heures et 24 heures après le branchement suite à un dépassement du Δ seuil . La charge complète du véhicule a durée environ 30 heures. Ainsi, grâce au procédé d’estimation du SOC selon l’invention, seulement 3 réveils du véhicule sur les 30h de charges ont été nécessaires, alors qu’avec une méthode d’estimation linéaire conventionnelle, il en aurait fallu 15. À titre de comparaison, en l’absence d’estimation 120 réveils du véhicule auraient été nécessaires. Le procédé d’estimation du SOC selon l’invention a permis de rester sous la barre des 3% d’erreur tout au long de la charge ce qui est satisfaisant et similaire à la performance d’une approximation linéaire avec ajustement par réveil toute les 2h. L’estimation du SOC se fait donc au moment du branchement du branchement à t 0 , et un premier réveil du véhicule est programmé à l’instant où l’écart-type franchit le seuil de 3%. Ensuite, cette opération est répétée à l’instant où le premier réveil du véhicule pour obtenir les valeurs réelles des paramètres influant sur la charge du véhicule et le SOC réel. Ceci permet de détecter lorsque l’écart-type franchit de nouveau le seuil de 3% ce qui permet de programmer le prochain réveil, et ainsi de suite jusqu’à arriver à la charge complète du véhicule. Ainsi, les réveils du véhicule ne sont opérés que si l’ensemble des MLP proposent des solutions à forte variance et donc que l’estimation du SOC n’est plus sûre. Comme expliqué ci-dessus, ceci permet de réduire considérablement le nombre de réveils, voire de les éviter dans certaines situations. Naturellement, l’invention est décrite dans ce qui précède à titre d’exemple. Il est entendu que l’homme du métier est à même de réaliser différentes variantes de réalisation de l’invention sans pour autant sortir du cadre de l’invention. Par exemple, les MLP peuvent être remplacés par d’autres types de réseau de neurones utilisant des règles d’apprentissage différentes de celles décrites ci-dessus et suivant des fonctions d’activation différentes de celles mentionnées dans la description ci-dessus. Il est souligné que toutes les caractéristiques, telles qu’elles se dégagent pour un homme du métier à partir de la présente description, des dessins et des revendications attachées, même si concrètement elles n’ont été décrites qu’en relation avec d’autres caractéristiques déterminées, tant individuellement que dans des combinaisons quelconques, peuvent être combinées à d’autres caractéristiques ou groupes de caractéristiques divulguées ici, pour autant que cela n’a pas été expressément exclu ou que des circonstances techniques rendent de telles combinaisons impossibles ou dénuées de sens. Procédé d’entraînement d’une pluralité de réseaux neuronaux configurés pour que chacun produise une estimation différente de l’état de charge d’un véhicule à partir d’un jeu de paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule, sur la base de données de charge réelles. Procédé d’entraînement d’une pluralité de réseaux neuronaux selon la revendication 1, caractérisé en ce que chacun des réseaux neuronaux utilise un algorithme d’activation différent. Ensemble de modèles d’estimation de l’état de charge d’un véhicule mis en œuvre par ordinateur, obtenu selon le procédé d’entraînement de la revendication 1 ou 2. Procédé d’estimation de l’état de charge d’un véhicule comprenant la mise en œuvre d’un ensemble de modèles obtenus selon le procédé d’entraînement de la revendication 1 ou 2, caractérisé en ce qu’il est produit : une moyenne de la pluralité d’estimations de l’état de charge du véhicule ; une variance ou un écart-type de la pluralité d’estimations de l’état de charge du véhicule ; et une programmation du réveil du véhicule lorsque la variance atteint un plafond prédéfini afin de réinitialiser le procédé d’estimation. Produit programme d’ordinateur comprenant des instructions de code pour la mise en œuvre du procédé d’entraînement de l’une des revendications 1, 2 et/ou pour la mise en œuvre du procédé d’estimation de la revendication 4. Dispositif pour estimer l’état de charge d’un véhicule selon le procédé d’estimation de la revendication 4, caractérisé en ce qu’il comprend : un module d’acquisition d’un jeu de valeurs représentatives de la pluralité de paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule ; une pluralité de réseaux neuronaux entraînés selon le procédé d’entraînement de l’une des revendications 1 et 2 ; des moyens de calcul permettant d’obtenir la moyenne et la variance ou l’écart-type des estimations de l’état de charge du véhicule obtenues par pluralité de réseaux neuronaux ; et des moyens de comparaison de cette variance par rapport au plafond prédéfini. Dispositif pour estimer l’état de charge d’un véhicule selon la revendication 6, caractérisé en ce que la pluralité de réseaux neuronaux consiste en une pluralité de perceptrons multicouches. Dispositif pour estimer l’état de charge d’un véhicule selon l’une des revendications 6 et 7, caractérisé en ce que : les paramètres ayant une influence sur l’état de charge d’un véhicule forment l’entrée de ladite pluralité de réseaux neuronaux ; et/ou les différentes estimations de l’état de charge du véhicule en forme la sortie ; et/ou une estimation de l’état de la charge du véhicule est réalisée à des intervalles de temps fixes jusqu’à ce que la variance atteigne le plafond prédéfini. Dispositif pour estimer l’état de charge d’un véhicule selon la revendication 8, caractérisé en ce qu’un réveil du véhicule est programmé lorsque la variance ou l’écart-type atteint le plafond prédéfini pour une réinitialisation du procédé d’estimation de l’état de charge du véhicule jusqu’à la charge complète du véhicule. Un support de stockage lisible par ordinateur apte à stocker des instructions qui lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif selon l’une des revendications 6 à 9 permet la mise en œuvre du procédé d’estimation selon la revendication 4.