Optimisation avancée d'un véhicule connecté hybride pile à combustible et batterie

优化车辆连接混合桩和可燃电池

基本信息

  • 批准号:
    RGPIN-2019-07206
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 2.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    加拿大
  • 项目类别:
    Discovery Grants Program - Individual
  • 财政年份:
    2019
  • 资助国家:
    加拿大
  • 起止时间:
    2019-01-01 至 2020-12-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Le transport terrestre subit des transformations parmi lesquelles apparaissent l'électrification du transport et les véhicules intelligents. Les sources électrochimiques (les batteries, les surpercondensateurs, les piles à combustible) et les génératrices électriques sont aujourd'hui les sources d'énergie utilisées pour la traction électrique. Malgré les récents progrès annoncés par certains fabricants de voitures à traction électrique (Toyata, Tesla, etc.), des efforts soutenus en recherche et développement doivent être effectués afin de rendre ces sources d'énergie aussi compétitives (au niveau du coût, de l'autonomie énergétique, etc.) que les sources fossiles utilisées pour la traction thermique, tout en préservant les avantages environnementaux. Plusieurs compagnies automobiles (BMW, Toyota, etc.) misent sur l'hybridation des sources afin d'offrir des solutions intéressantes au public. Le défi réside alors dans la manière d'hybrider ces sources pour augmenter l'efficacité énergétique globale du véhicule.***Objectif du présent programme de recherche : le principal objectif de ce programme de recherche consiste à analyser et à mettre au point un système intelligent de gestion énergétique de sources hybrides (pile à combustible batterie) pour les véhicules électriques en condition climatique canadienne (températures d'opération inférieures à 0C) capable de réduire les émissions de GES.***La méthodologie comporte les étapes suivantes :***1- La mise à jour en temps réel de la carte d'efficacité énergétique (mise à jour en ligne) pour les températures inférieures à 0C. ***2- La mise au point d'un algorithme intelligent d'allocation de puissance des sources qui capitalise sur les forces de chaque source (batterie, pile à combustible, génératrice à l'hydrogène). Les techniques d'optimisation temps-réel et sur un horizon très rapproché seront utilisées.***3- La mise en place d'un gestionnaire optimisé de l'énergie totale du véhicule basé sur l'allocation optimale et temps-réel de la puissance de traction et qui considère l'impact des conditions climatiques froides du Canada. Les méthodes d'optimisation avancée à base de l'intelligence artificielle seront utilisées.***4- La validation expérimentale sur un véhicule laboratoire développé lors de mes précédents projets de recherche. Ce véhicule possède toute l'infrastructure requise pour analyser les performances des batteries, d'une pile à combustible et d'une génératrice à l'hydrogène.***Originalité : ***L'originalité du programme de recherche réside dans l'approche systémique qui exploite l'optimisation multiniveaux et la connectivité des véhicules pour à atteindre de haut taux d'efficacité énergétique pour le climat canadien. Ces travaux permettront à l'industrie de niche des véhicules au Canada (véhicules récréatifs, autobus, chariots élévateurs électriques, motoneige, etc.) d'approfondir les connaissances dans la gestion intelligente des sources d'énergie à faible impact écologique.**
运输地面转换包括运输电气化和车辆智能源(电池、超冷凝物、易燃物)。电力牵引用电。澳大利亚竞争对手(au niveau du coût、de l'autonomie énergétique 等)是使用牵引热力的化石来源,并保留了汽车公司(宝马、丰田等)的优势环境。解决方案的来源公共智能管理系统的重点。混合动力电源(堆可燃电池)适用于加拿大气候条件下的电力车辆(操作温度低于 0C),能够实现 GES 排放。***后续使用方法:***1-拉米塞阿***2- La mise au point d'un 算法智能分配源 qui 资本化 les 力量 de chaque 源(电池,堆 à 可燃物, 3- 车辆总能量优化配置以及牵引力和动力分配时间考虑加拿大气候条件的影响。拥有对电池性能、可燃性电池和氢气发电性能进行分析的基础设施要求。***原创:***系统研究计划的原创性利用多重优化和连接加拿大汽车业(汽车、公共汽车、电动战车、电动车等) d'appprofondir les connaissances dans la gestion Intele des Energie à faible Impact écologique.**

项目成果

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Kelouwani, Sousso其他文献

A Probabilistic Model to Predict Household Occupancy Profiles for Home Energy Management Applications
  • DOI:
    10.1109/access.2021.3063502
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
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    $ 2.4万
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