7.2.6 Utilisation du filtre de Kalman

Le filtre de Kalman également connu sous le nom d’évaluation quadratique linéaire, est un algorithme qui emploie une série de mesures observées avec le temps, contenant le bruit et d’autres inexactitudes, et produit des évaluations des variables inconnues qui tendent à être plus précises que ceux basés sur une seule mesure simple. Plus formellement, le filtre de Kalman fonctionne périodiquement sur des séries des données d’entrée pour produire une estimation de l’état actuel du système fondamental.

Puisque le filtre de Kalman est spécifiquement conçu pour traiter des mesures bruyantes, c’est le procédé idéal pour estimer l’état-de-charge sur le banc d’essai de batterie et à bord du système.

En concevant l’algorithme d’estimation de l’état-de-charge par le biais du filtre de Kalman ou par les réseaux de neurones artificiels, la philosophie et la théorie devraient être compréhensibles, l’algorithme doit être aussi simple que possible pour avoir une bonne vitesse de traitement et une facilité d’exécution.

III.8- DEFINITION DE L’ETAT DE SANTE (STAT OF HEALTH) :

L’état de santé est une mesure qui reflète la capacité de fonctionnement comparée à une batterie fraîche. Il tient compte des facteurs tels que l’acceptation de charge, la résistance interne, la tension et la décharge spontanée.

Pendant la vie d’une batterie, sa santé tend à détériorer graduellement en raison des changements physiques et chimiques irréversibles qui interviennent avec l’utilisation et avec l’âge jusqu’à ce que par la suite la batterie ne soit plus utilisable ou morte.

Son but est de fournir une indication de l’exécution qui peut être prévue de la batterie en son état courant ou fournir une indication de quelle quantité de vie utile de la batterie a été consommée et combien reste avant qu’elle doive être remplacée.

À la différence de l’état de charge qui peut être déterminé en mesurant la charge réelle dans la batterie, il n’y a aucune définition absolue de l’état de santé. C’est une évaluation plutôt qu’une mesure. Les fabricants de batteries ne spécifient pas l’état de santé parce qu’ils fournissent seulement de nouvelles batteries. L’état de santé est appliqué seulement aux batteries après qu’ils aient commencé leur processus de vieillissement, ou sur l’étagère, ou une fois qu’ils sont entrés dans le service.

N’importe quel paramètre qui change de manière significative avec l’âge, tel que l’impédance interne, peut être employé comme base pour fournir une indication de l’état de santé de la cellule. Les changements à ces paramètres signifieront normalement que d’autres changements se sont produits qui peuvent avoir plus d’importance pour l’utilisateur. Ceux-ci ont pu être des changements à l’exécution externe de batterie telle que la perte de capacité évaluée, ou d’échauffement accru lors du fonctionnement, ou les changements internes tels que la corrosion.

Puisque l’indication de l’état de santé est relative à l’état d’une nouvelle batterie, le système de mesure doit retenir un dossier de conditions initiales ou au moins un ensemble d’états standard. Ainsi si l’impédance est le paramètre étant surveillé, le système doit maintenir dans la mémoire comme référence, un dossier de l’impédance initiale d’une cellule fraîche. Si le compte des cycles de charge/décharge de la batterie est employé comme mesure de

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l’utilisation de batterie, la vie de cycle prévue de batterie d’une nouvelle cellule serait employée comme référence.

Dans la pratique, certains estiment l’état de santé d’une mesure simple de l’impédance de cellules ou de la conductibilité de cellules. À la poursuite de l’exactitude, d’autres préconisent mesurer plusieurs paramètres de cellules, qui varient avec l’âge de la batterie, et faire une évaluation de l’état de santé à partir d’une combinaison de ces facteurs. Les exemples sont capacité, résistance interne, décharge spontanée, acceptation de charge, capacités de décharge, la mobilité de l’électrolyte. Les relevés absolus dépendront de la chimie de cellules impliquée. La pondération est ajoutée à différents facteurs basés sur l’expérience pour laquelle la batterie est utilisée.

De telles mesures complexes ont besoin des traitements à l’aide d’un microprocesseur pour retrouver les résultats. Pour des mesures automatisées, la condition initiale et l’expérience peuvent être encapsulées dans la mémoire pour faciliter ce processus. L’expérience peut être modifiée dans un apprentissage pendant que plus de données deviennent disponibles pour raffiner les évaluations. La logique floue est employée pour combiner l’expérience avec les mesures pour améliorer l’exactitude des résultats.

III.9- CONCLUSION :

Durant le présent chapitre, nous avons donné quelques généralités relatives aux domaines de stockage de l’énergie. Nous avons présenté l’emplacement de la batterie dans un système solaire photovoltaïque. Par la suite, nous avons donné les différents types de batteries avec leurs caractéristiques. Parmi ces différents types, nous avons retenu la batterie acide-au-plomb vu qu’elle est la plus utilisée. Pour cette dernière, nous avons illustré son principe de fonctionnement durant les cycles de charge et de décharge ; ainsi que les causes de sa dégradation et les effets résultants suite à son vieillissement. Pour remédier à ces problèmes ou pour les ralentir, nous avons présenté les algorithmes de charge les plus utilisés. Ces derniers nécessitent la connaissance de facteurs très importants qui sont l’état-de-charge et l’état de santé de la batterie. A cet effet, nous avons présenté les méthodes les plus pratiques qui permettent la détermination de ces facteurs utiles.

Les connaissances acquises durant ce chapitre nous ont permet de bien savoir le fonctionnement des batteries dans un système solaire photovoltaïque, et la nécessité d’ajouter un système de supervision. Ceci nous a conduits à l’écriture du prochain chapitre pour voir la méthode de dimensionnement du régulateur de charge, tout en essayant de retrouver la meilleure architecture qui permet de préserver la batterie contre les risques de surcharge ou des décharges profondes.