Résumé

Cet article présente une méthode d'identification d'un modèle électrothermique compact destiné aux cellules Lithium Fer Phosphate (LFP) utilisées dans les systèmes de traction électrique. Le modèle proposé est structuré en deux blocs couplés : un modèle électrique de type R–3RC, dérivé de la structure de Thévenin, pour l'estimation de la tension, et un modèle thermique à deux constantes de temps pour la prédiction de la température de la cellule. La tension en circuit ouvert (OCV) est formulée comme une fonction non linéaire du SoC, tandis que les résistances équivalentes sont explicitement dépendantes de la température, afin de mieux capturer les dynamiques thermo-électriques. Les paramètres du modèle sont identifiés à l'aide d'un algorithme génétique (GA) pour la partie électrique, et via la Toolbox d'optimisation de MATLAB pour la partie thermique, en utilisant des données expérimentales issues de cycles HPPC (Hybrid Pulse Power Characterization) multi C-rates. La validation expérimentale met en évidence une bonne précision, avec une erreur moyenne inférieure à 4% pour la tension et de 1.46°C pour la température, réalisée sur un profil de conduite E-Bus Parisien. Cette modélisation offre une solution adaptée à l'implémentation embarquée dans les systèmes de gestion de batterie (BMS), avec des perspectives d'intégration dans des stratégies avancées de diagnostic et de pronostic.