Contrôler les véhicules électriques pour aider à stabiliser les réseaux électriques
Les véhicules électriques rencontrent un succès croissant, et ils devraient soutenir un transport plus vert en Europe, dans un futur proche. Mais l'utilisation à grande échelle des automobiles électriques pourrait avoir un autre avantage, celui d'aider à stabiliser et équilibrer la demande sur les réseaux électriques nationaux, à l'aide de leur capacité de stockage. C'est ainsi que si 5,5 % des automobiles d'Allemagne devenaient électriques, elles apporteraient une capacité de stockage suffisante pour stabiliser tout le réseau électrique. Le projet COGENT (Control for green energy-efficient technologies), financé par l'UE, cherche donc comment les véhicules électriques pourraient contribuer à stabiliser un réseau électrique, vu leurs différences de connectivité. Sachant que les ventes de véhicules électriques devraient tripler au cours de la prochaine décennie, les chercheurs ont étudié le rôle des conducteurs et leurs habitudes afin d'utiliser les batteries pour équilibrer le réseau électrique tout en répondant à la nécessité de les recharger. Ils ont ensuite développé des techniques de contrôle optimal pour améliorer le rendement énergétique des véhicules et leurs capacités d'équilibrage du réseau. Pour cela, le projet s'est appuyé sur de récents développements dans les capteurs et les communications, qui apportent des données sur le réseau électrique. Il travaillait à un système de contrôle qui exploitera ces données pour répondre aux besoins du réseau. Pour cela, il a utilisé le contrôle prédictif de modèle et de puissantes techniques de modélisation par apprentissage machine. COGENT a également étudié les méthodes d'identification basées sur l'apprentissage et les modes d'intégration dans un environnement MPC. Il a conçu des garanties de sécurité pour les méthodes de contrôle prédictif de modèle, en associant la théorie du contrôle avec des techniques d'apprentissage. Les travaux se traduisent par de nouvelles techniques de mise en œuvre de contrôleurs prédictifs pour la gestion de l'énergie des véhicules électriques, tenant compte des besoins en temps réel et de la structure distribuée du problème. Les nouvelles stratégies de contrôle basé sur l'apprentissage soutenaient une gestion efficace des véhicules électriques, ainsi que leur rôle dans l'optimisation des réseaux électriques. L'étape suivante vise à mener une étude complète afin de démontrer les avantages d'un contrôle prédictif distribué et basé sur l'apprentissage pour une gestion optimale de l'énergie. Le rêve du réseau intelligent deviendra réalité: il pourra ainsi assurer une production d'énergie écologique et efficace.
Mots‑clés
Véhicules électriques, COGENT, réseaux électriques, contrôle prédictif d'un modèle, apprentissage des machines, gestion de l'énergie
