Electro-mobility is increasing significantly in the urban public transport and continues to face important challenges. Electric bus fleets require high performance and extended longevity of lithium-ion battery at highly variable temperature and in different operating conditions. On the other hand, bus operators are more concerned about reducing operation and maintenance costs, which affects the battery aging cost and represents a significant economic parameter for the deployment of electric bus fleets. This paper introduces a methodological approach to manage overnight charging of an electric bus fleet. This approach identifies an optimal charging strategy that minimizes the battery aging cost (the cost of replacing the battery spread over the battery lifetime). The optimization constraints are related to the bus operating conditions, the electric vehicle supply equipment, and the power grid. The optimization evaluates the fitness function through the coupled modeling of electro-thermal and aging properties of lithium-ion batteries. Simulation results indicate a significant reduction in the battery capacity loss over 10 years of operation for the optimal charging strategy compared to three typical charging strategies.

The paper introduces a methodical approach, which can be used to identify a charging strategy for a fleet of electrical buses in urban bus services. This method uses evolutionary algorithms with multi-objective optimisation in order to reduce electricity costs and battery ageing taking into account technical constraints (e.g. peak load demand, charging technology). In this work, we present an application of this global method illustrated with a case study of one specific bus operating on an existing bus line. An optimal charging strategy is identified while optimising both electricity costs and battery ageing. First results show that the optimal charging strategy achieves improvements in reducing costs as well as enhancing the battery lifetime.

La mobilité électrique augmente de manière significative dans les transports en commun et continue de faire face à des défis importants. Les flottes de bus électriques nécessitent des performances élevées et une longévité maximale des batteries dans des conditions de température et de fonctionnement très variables. D'autre part, les exploitants de flottes de bus sont soucieux de réduire les coûts d'exploitation et de maintenance. Ces coûts sont sensibles au coût de vieillissement de la batterie qui représente une donnée économique importante pour le déploiement de flottes de bus électriques. Ces travaux de thèse présentent une approche méthodologique pour l’optimisation de la recharge d’une flotte de bus électriques au dépôt. Cette approche est basée à la fois sur la planification de la recharge et sur la modulation de la puissance afin de minimiser un critère donné ou plusieurs critères en même temps (ex : le coût de la recharge, la puissance efficace, le vieillissement des batteries…). Cette approche utilise des méthodes d’optimisation exactes ou des métaheuristiques selon le type d’optimisation (mono-objectif ou multiobjectif) et selon le critère tout en tenant compte des contraintes liées aux conditions d'exploitation du bus, aux infrastructures de recharge ainsi qu’au réseau électrique. Un développement d’un modèle électrothermique et de vieillissement des batteries lithium-ion a été réalisé en s’appuyant sur des modèles existants, des études bibliographiques ainsi que des essais expérimentaux. Un modèle « multi- mécanisme de vieillissement » basée sur la loi d’Eyring a été développé et permet de prendre en compte plusieurs phénomène de vieillissement pour des batteries de type LFP. Ce modèle peut s’adapter à différentes technologies de batterie. Afin d’illustrer notre méthodologie d’optimisation mise en oeuvre, un cas d’étude a été présentée dans le dernier chapitre et permet de montrer les possibilités de recharge intelligente d’une flotte de bus électriques offerte par l’outil développé qui permet en particulier de minimiser le vieillissement de la batterie