Résumé:
Cette thèse traite de la gestion optimale d'énergie dans un véhicule électrique à base d’une machine à reluctance synchrone (MSRV). Le système d’alimentation adopté est composé fondamentalement d’une batterie et un supercondensateur connectés en parallèle au bus DC à l'aide de convertisseurs bidirectionnels DC-DC. Les objectifs principaux des systèmes de gestion d’énergie proposés sont : garantir la stabilisation du bus DC, réduire les ondulations ainsi que les dépassements de la tension du bus DC, de respecter la dynamique des sources d’énergie impliquées et de satisfaire la demande en puissance de la machine MSRV. De plus, ces systèmes sont capables de minimiser les harmoniques induites par le système l'entraînement, réduisant ainsi les ondulations du courant de la batterie, ce qui améliore la durée de vie de la batterie. Pour atteindre ces objectifs, les commandes par platitude différentielle et par mode de glissement intégral d'ordre fractionnaire associées à différents algorithmes d'optimisation métaheuristiques tels que l'optimisation par essaim de particules (PSO), l'algorithme de recherche de l'aigle chauve (BES) et l’algorithme d'Essaim de Salp (SSA) ont été adoptées. En outre, dans un but d'améliorer davantage les performances des systèmes de gestion d'énergie optés à long terme un processus optimal d’estimation des paramètres de la batterie est proposé. Enfin, les systèmes de gestion d'énergie sélectionnés ont été validés à la fois par processeur en boucle (PIL) et par matériel en boucle (HIL) où les résultats obtenus sont assez satisfaisants
