The driving range of electric vehicles is a complex issue. In simulation, this range is determined by coupling a battery model and a traction model of the vehicle. But most of the battery models used for such studies do not take into account the interaction between the temperature of the battery (impacting its electrical parameters) and the traction model of a studied EV. In this paper, a battery electro-thermal model (with all electrical parameters dependent upon the temperature) is dynamically coupled with the traction model of an electric vehicle. Simulation results are provided to show the impact of the temperature on the driving range. The initial battery model (without temperature dependence) leads to an overestimation of the driving range of 3.3% at -5°C and an underestimation of 2.5% at 40°C.

The energy consumption of an electric vehicle is primarily due to the traction subsystem and the comfort subsystem. For a regular trip, the traction energy can be relatively constant but the comfort energy has variation depending on seasonal temperatures. In order to plan the annual charging operation of an eco-campus, a simulation tool is developed for an accurate determination of the consumption of an electric vehicle throughout year. The developed model has been validated by comparison with experimental measurement of a real vehicle on a real driving cycle. Different commuting trips are analyzed over a complete year. For the considered city in France (Lille), the comfort energy consumption has an overconsumption up to 33% in winter due to heating, and only 15% in summer due to air conditioning. The urban commuting driving cycle is more affected by the comfort subsystem than extra-urban trips.

Electric Vehicles (EVs) based on Cascaded H Bridge (CHB) promise reduced consumption and improved modularity, repairability, resilience, and versatility. This study focuses on evaluating the efficiency of CHB inverters utilizing low-voltage Si MOSFETs to improve EV performance and range. Through a comprehensive system-level approach and modeling, a simulation of the CHB-based powertrain is developed and experimentally validated. Electrical and mechanical simulations are conducted separately and finally combined to streamline computation times. Subsequently, CHB-based EV is compared with standard two-level inverters (2LI) across different driving cycles, considering multiple sources of losses from the battery to the road. Despite increased battery losses, CHB proves reduction of consumption during urban driving cycles, making it a compelling choice for sustainable commuter vehicles.

Le réchauffement climatique est un défi majeur du 21ème siècle. Les émissions de gaz à effet liés au secteur des transports est un des principaux contributeurs à ce réchauffement. Le Véhicule Electrique (VE) est une des solutions pour réduire la pollution engendrée par le secteur des transports. Mais l’autonomie du véhicule électrique est un des freins à son adoption.Dans le cadre du programme Campus Universitaire à Mobilité Neutre et Innovante et Neutre en carbone (CUMIN), l’Université de Lille cherche à réduire les émissions de gaz à effet de serre liés aux déplacements réalisés au départ, à l’arrivée ou sur son campus de la Cité Scientifique. Le VE est une des solutions envisagées. Pour encourager les conducteurs de véhicules venant sur le campus à passer au VE, l’université cherche à évaluer la consommation du véhicule en vue de proposer des solutions de recharge neutres en carbone.La consommation d’énergie ou l’autonomie des VEs dépend de nombreux facteurs et est sujette à de fortes variations. L’évaluation de ces facteurs est primordiale pour mieux estimer la consommation du véhicule. L’objectif de cette thèse est de réaliser un outil de simulation d’un véhicule électrique en vue d’évaluer l’impact de différents facteurs sur la consommation d’énergie du véhicule. L’outil de simulation proposé prend en compte la consommation d’énergie liée à la traction du véhicule et des auxiliaires, notamment, la partie confort de l’habitacle. L’outil de simulation est organisé à l’aide la Représentation Energétique Macroscopique (REM). Ce formalisme d’organisation conduit à une approche « directe » permettant de bien prendre en compte les limitations du système. Dans cette thèse, les modélisations sont validées à l’aide d’expérimentation avant de réaliser des comparaisons par simulation.