Note ABES Commande avancée d’une source d’énergie hybride pile à combustible - batterie - supercondensateur pour un drone de longue endurance Advanced control of a hybrid fuel cell - battery - super-capacity power source for a long-endurance drone Pile à combustible Supercondensateur Batteries Drone EMS Commande fréquentielle Commande H-infini Fuel cell Supercapacitor Batteries Drone EMS Frequency control H-infinity control 621.042 Drones Alimentation en énergie Batteries Cette thèse traite de la gestion d'énergie (EMS) pour une source hybride composée d'une pile à combustible (PaC), d'un supercondensateur (SC) et d'une batterie, destinée à un drone de grande endurance. L'objectif principal est de limiter les variations de courant demandées à la PaC. Après avoir analysé les enjeux énergétiques dans l'aéronautique et les technologies d'hybridation, l'étude explore différentes architectures et modèles énergétiques afin d'optimiser la durée de vie des sources, notamment de la PaC.Trois stratégies EMS ont été examinées. La première est la stratégie fréquentielle fixe, qui utilise une fréquence de coupure constante pour séparer les basses et hautes fréquences. La deuxième stratégie, dite adaptative, fait varier la fréquence de coupure en fonction de l'état de charge du SC, permettant une meilleure gestion des variations de courant de la charge. Enfin, la stratégie de commande H-infini ajuste la répartition énergétique entre les sources selon des contraintes de performance spécifiques.Les résultats montrent que la stratégie fréquentielle adaptative permet de réduire significativement les variations de courant demandées à la PaC, avec une diminution allant jusqu'à 45 % sur certains cycles, ce qui peut prolonger sa durée de vie. Les premiers essais de réglage avec la méthode H-infini n’ont pas permis d’améliorer davantage les résultats. Les tests en simulation et sur banc confirment les résultats, mais une étude plus approfondie sur le vieillissement des PaC serait nécessaire pour estimer précisément les gains en termes de durée de vie. This thesis addresses energy management strategies (EMS) for a hybrid source composed of a fuel cell (FC), a supercapacitor (SC), and a battery, intended for a long-endurance drone. The main objective is to limit the current variations requested from the FC. After analyzing the energy challenges in the aviation sector and hybridization technologies, the study explores different architectures and energy models to optimize the lifetime of the sources, particularly the FC.Three EMS strategies were examined. The first is the fixed-frequency strategy, which uses a constant cutoff frequency to separate low and high frequencies. The second, known as the adaptive strategy, varies the cutoff frequency based on the SC’s state of charge, allowing better management of current variations from the load. Finally, the H-infinity control strategy adjusts the energy distribution between the sources according to specific performance constraints.The results show that the adaptive frequency strategy significantly reduces the current variations demanded from the FC, with a reduction of up to 45 % on certain cycles, potentially extending its lifespan. On the other hand, the H-infinity control strategy proved to be less efficient and requires further optimization. Tests in both simulation and on a test bench confirm these findings, but a more detailed study on FC aging would be necessary to accurately estimate the gains in lifetime. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 23836213 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2024/PAVOT_Thomas_2024_ED269.pdf http://www.theses.fr/2024STRAD064/abes https://theses.hal.science/tel-05031093 https://theses.hal.science/tel-05031093 https://theses.hal.science/tel-05031093 Pavot Thomas 1994-11-17 FR 284287431 2105003795D 22020748 4200014 https://theses.fr/2024STRAD064 2024STRAD064 https://doi.org/10.70675/958f94a0z9d4fz4698z9e23z5432d3aef0ea 2024-12-18 Automatique, Énergétique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Laroche Edouard MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 168812339 Bouscayrol Alain MADS_PRESIDENT_DU_JURY 078806011 Durand Sylvain MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 151565082 Gao Fei MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 158564022 Kiefer Renaud MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 075148013 Mesbahi Tedjani MADS_MEMBRE_DU_JURY_4 197989616 Riu Delphine MADS_RAPPORTEUR_1 061232971 Trigui Rochdi MADS_RAPPORTEUR_2 151608377 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:620 Laroche Edouard Bouscayrol Alain Durand Sylvain Gao Fei Kiefer Renaud Mesbahi Tedjani Riu Delphine Trigui Rochdi École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 23836213