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Notre production d’énergie repose actuellement principalement sur les ressources fossiles telles que le pétrole, le gaz et le charbon. Ces ressources sont polluantes et produisent énormément de gaz à effet de serre. Il est donc important de se tourner vers une transition énergétique mettant davantage l’accent sur l’utilisation d’énergies renouvelables et sur une meilleure efficacité énergétique. Les batteries peuvent avoir un impact très favorable, notamment grâce à leur couplage avec des panneaux photovoltaïques ou à de l’éolien. Cela permettrait, en effet, de mieux réguler l’énergie circulant sur le réseau et de mieux utiliser ces types d’énergies, qui sont intermittentes.
Ce travail a pour but de mieux comprendre ce qui concerne l’univers des batteries lithium-ion. Que ce soit au niveau de leur fonctionnement ou encore de l’impact de certains phénomènes sur leur comportement, tels que la température ou encore le vieillissement. Différentes méthodes d’utilisations de ces batteries ainsi que des techniques de modélisation de celles-ci sont décrites dans ce travail.
Afin de modéliser le comportement des batteries lithium-ion, les modèles inclus dans le logiciel TRNSYS ont été passés en revue et évalués. Ensuite, l’HTW Saar nous a proposé un modèle à circuit électrique équivalent qui pourrait correspondre à nos attentes. Enfin, un nouveau modèle de simulation de batteries lithium-ion a été développé dans Matlab, logiciel pouvant être couplé à TRNSYS. Le code proposé permet ainsi de modéliser l’évolution de l’état de charge de la batterie, la tension et l’intensité de celle-ci, ainsi qu’une puissance excédentaire et une puissance déficitaire. Le modèle prend également en compte le rendement du régulateur, celui de l’onduleur et pour terminer le rendement énergétique. The energy production of today is mostly based on fossil sources such as oil, gas and coal. These sources produce a lot of greenhouse gases. So, it is very important to aim towards an energy transition that use the renewable energies more effectively and that promote a better energy efficiency. The batteries can present a positive impact, mostly thanks to their combined use with photovoltaic panels or wind turbines. This could allow us a better management of the energy grid and a better use of those sporadic green energies.
This work aims a better understanding of the lithium-ion batteries. It can be about their operation or the impact of some phenomena on their behaviour, such as temperature or ageing. Various use methods and modelling techniques are described in this work.
With the target of modelling lithium-ion batteries, TRNSYS models have been evaluated. Then, an equivalent circuit model was suggested to us by the HTW Saar battery lab. Finally, a new model has been created using Matlab, linked to TRNSYS. The proposed code allows us to model the progress of the state of charge, the voltage, the current, an extra power and a lacking power. The model also considers the efficiency of the regulator and of the inverter. It also uses the energetic efficiency of the battery.

Batterie --- lithium-ion --- chimies de batteries --- vieillissement des batteries --- régulation du réseau --- simulation --- modèle --- TRNSYS --- Matlab --- battery --- lithium-ion --- battery chemistries --- battery ageing --- grid management --- simulation --- model --- TRNSYS --- Matlab --- Ingénierie, informatique & technologie > Energie

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The Special Issue "Computational Intelligence Application in Electrical Engineering" deals with the application of computational intelligence techniques in various areas of electrical engineering. The topics of computational intelligence applications in smart power grid optimization, power distribution system protection, and electrical machine design and control optimization are presented in the Special Issue. The co-simulation approach to metaheuristic optimization methods and simulation tools for a power system analysis are also presented. The main computational intelligence techniques, evolutionary optimization, fuzzy inference system, and an artificial neural network are used in the research presented in the Special Issue. The articles published in this issue present the recent trends in computational intelligence applications in the areas of electrical engineering.

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