Algorithmes biologiques et données TR réduisent la consommation

19 janvier 2017, 09:22
Algorithmes biologiques et données TR réduisent la consommation
Algorithmes biologiques et données TR réduisent la consommation
L'information est une matière première abondante, le défi réside dans son exploitation. L'espoir suscité par l'âge de l'information est l'amélioration possible du monde matériel au moyen de solutions immatérielles. C"est ce que tentent quatre chercheurs de l'University of California, Riverside (UCR), qui en combinant données en temps réel et algorithmes, réduisent de 10 à 30% la consommation de véhicules électriques hybrides rechargeables dits PHEVs (plug-in hybrid electric vehicles ).

Xuewei Qi, post-doctorant au département d'ingénierie électrique et informatique, et ses collègues ont doté leur nouveau système de gestion de l'énergie dit EMS (energy management system) d'un cadre qui permet d'améliorer les économis d'énergie de PHEV. Leurs travaux ont été publiés dans le journal IEEE Transactions on Intelligent Transportation System.

Rendement du carburant
Un véhicule hybride rechargeable est équipé d'un moteur électrique et d'un moteur à combustion interne dit ICE (internal combustion engine). Pour réduire la consommation, il roule en mode tout électrique tant qu'il peut et ne fait appel à l'ICE quand c'est nécessaire. Un PHEV se distingue d'un véhicule hybride conventionnel par le fait qu'il peut recharger ses batteries à partir d'une source externe à laquelle il se connecte. Le véhicule hybride conventionnel produit lui-même de l'électricité à bord à partir de l'excédent d'énergie du moteur ou par récupération d'énergie cinétique lors du freinage. 

La prochaine étape dans la réduction de la consommation des PHEV consiste à améliorer leur EMS, chargé de commander la distribution de la puissance entre le moteur électrique et le moteur ICE. Il existe nombre de configurations mais la plus simple consiste à démarrer en mode tout électrique jusqu'à épuisement de la batterie pour passer en monde hybride. Ce n'est pas toutefois la configuration la plus économique : les recherches montrent que le rendement est meilleur quand les deux sources d'énergie sont sollicitées d'un bout à l'autre du trajet.

Information en temps réel
Avec leur nouvelle approche de la gestion de l'énergie, Qi et ses collègues réduisent la consommation en incorporant des informations en temps réel sur le trafic et les conditions de circulation. Ceci permet à l'EMS de mieux calculer l'usage qu'il fait de l'énergie disponible.
Il est intéressant de noter que l'algorithme utilisé s'inspire des principes de l'évolution biologique, tels que la mutation et la sélection naturelles.

« La modélisation mathématique des processus d'économie d'énergie observés dans la nature permet aux chercheurs de créer des algorithmes utilisables pour résoudre des problèmes d'ingénierie » déclare Qi à UCR Today. « Appliqués à la technique de propulsion automobile, ils nous ont permis de réduire la consommation de 30% ».

C'est plus prometteur que l'usage frauduleux que font du logiciel certains constructeurs automobiles peu scrupuleux !

Photo : Toyota Prius Lithium-ion battery pack, with cover removed. Published by LossIsNotMore under a creative commons licence.
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