L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation Une méthodologie pour la R&D en environnement contraint

21/01/2019
Publication 3EI 3EI 2019-95
OAI : oai:www.see.asso.fr:1044:2019-95:25345
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L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation Une méthodologie pour la R&D en environnement contraint

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L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation La Revue 3EI n°95 Janvier 2019 Thème 3 L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation Une méthodologie pour la R&D en environnement contraint Tony LETROUVE, Guillaume GAZAIGNES, SNCF Innovation & Research, 40 Avenue des Terroirs de France, 75012 Paris, France 1. Intérêt des méthodes traditionnelles 1.1. Le prototypage Les approches utilisées aujourd’hui pour industrialiser les innovations dans le domaine de l’énergie sont souvent basées sur le prototypage. Du besoin client à la réponse de faisabilité, seule une étude de dimensionnement basée sur une modélisation en flux de puissance est effectuée. Puis un prototype représentatif du produit final est réalisé et testé en conditions d’utilisation réelle. L’avantage de cette approche est qu’elle permet de valider l’intégration des développements directement dans l’environnement réel : comportement électrique, compatibilité électromagnétique, température de fonctionnement, etc. Cependant cette phase de prototypage est effectuée à un coût très élevé et présente des risques accrus vis-à-vis de la sûreté de fonctionnement lors des tests de conformité et essais des modes défauts notamment (défaillances ou aléas dus à l’environnement, pouvant impacter le fonctionnement du dispositif développé). Faire face à l’ensemble des contraintes d’intégration et de gestion logicielle peut impacter de manière très négative le temps passé pour le développement. Enfin, des moyens de production doivent parfois être immobilisés pour pouvoir effectuer les tests et développements. Un TGV immobilisé représente une perte de chiffre d’affaires de plusieurs dizaines de milliers d’euros par jour. La simulation Pour pouvoir baisser le coût global de l’innovation, l’ajout d’une étape intermédiaire prend sens. Cette étape intermédiaire permet, par simulation, de faire un premier débogage de certains sous-systèmes ou sous-fonctions (contrôle, gestionnaire énergétique, etc.) dans un environnement contrôlé et répétable. Cependant, la simulation est une étape qui peut être mise à défaut par la plage de validité des modèles utilisés. Par exemple les prévisions de consommation d’électricité d’un pays sont souvent meilleures que les prévisions de consommation de chaque foyer pris individuellement, alors qu’ils répondent aux mêmes variables météorologiques, modes de construction, types d’usages, etc. De plus, la portabilité temps réel de modèles développés dans un logiciel de simulation non-séquentiel n’est pas prouvée. Plus simplement, la méthode de modélisation est intimement liée à l’exploitation escomptée des résultats. Enfin, il est très compliqué d’homologuer virtuellement certains composants et logiciels uniquement par la simulation. Ces problèmes pourraient être résolus en développant des modèles très fins du système étudié, et prenant en compte toutes les interactions du système étudié avec son environnement. Cependant le développement de tels modèles est complexe, et requiert des puissances et temps de calcul importants. La simulation augmentée en renfort Le principe de la simulation HIL (Hardware-In-the- Loop) est d’ajouter des briques physiques dans la boucle de simulation, c’est-à-dire d’y associer de véritables composants. La plupart des utilisations dans le ferroviaire consistent à tester des technologies dans un environnement émulé, par exemple une batterie au Lithium. Cette étape permet de diminuer drastiquement le temps passé sur le prototype (jusqu’à 70% pour l’étude des interactions pantographe-caténaire, cf. projet Triotrain), de valider la portabilité temps réel des gestions développées et d’homologuer virtuellement certains sous-systèmes. Coût cumulé du développement en fonction des phases de développement Résumé : Les nouvelles technologies et nouveaux concepts sont contraints par des cycles d’innovation, de recherche et de développement de plus en plus courts. Or différentes phases sont nécessaires pour établir des hypothèses, maîtriser les produits et leur intégration, et valider les performances promises. La compétence des ingénieurs et techniciens est alors déployée tout en consommant des ressources, financières et temporelles, ce qui génère souvent un décalage entre le produit et son marché. L’expérimentation semi-virtuelle vient résoudre ce paradoxe. L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation La Revue 3EI n°95 Janvier 2019 Thème 4 Besoins client d’améliorations énergétique d’un engin Spécifier le fonctionnel de l’engin et le modèle Développer la modélisation à l’aide des modèles validés Fournir les résultats validés Bibliothèque de composants Utilisation de l’outils REM Expliciter les résultats ou l’outil Répondre au client sur la rentabilité énergétique et financière Spécification du processus de validation HIL Signal HIL Power Résultats de la validation virtuelle Création d’un prototype Répondre au client sur la faisabilité Elaborer la REM de l’engin étudié Etapes d’étude amont Etapes d’industrialisation Processus d’homologation virtuelle Simulation de l’engin étudié Cheminement de la réponse client en intégrant le processus de développement semi-virtuel Il existe deux types de simulation HIL : une de type puissance et une de type signal. 1.2. La simulation HIL de type signal Une « simulation HIL » de type signal permet de tester l’ECU (Electronic Control Unit) avant son implantation dans le système. Le terme ECU correspond non seulement au microcontrôleur permettant d’effectuer les calculs de la commande en temps réel en fonction des mesures et des références, mais aussi à la commande implantée dans ce dernier. Dans cette simulation, toute la partie puissance (ex. la chaine de traction pour un véhicule) est remplacée par des modèles dans un environnement de simulation temps réel. Un autre calculateur temps réel doit donc être utilisé. Le système d’interface ne gère que des signaux, d’où le nom de ce type de « simulation HIL ». Lors d’une « simulation HIL » de type signal, les différents modèles du système étudié doivent être d’une précision adaptée à l’étude visée. Plus les modèles seront fins, plus les temps de calcul nécessaires seront grands. Aujourd’hui, avec l’augmentation de la rapidité de calcul des calculateurs, il est possible de faire compiler en temps réel des modèles très fins. Cependant, avec un calculateur moins puissant, il est impossible de simuler en temps réel un modèle fin. 1.3. La simulation HIL de type puissance Une « simulation HIL » de type puissance permet de tester l’ECU mais aussi un ou plusieurs sous-systèmes de puissance (ex. batterie, machines électriques, convertisseurs, etc.) avant leur implantation dans le système réel complet. Dans une « simulation HIL » de type puissance, le système de puissance est séparé en deux : le sous-système réel testé et le sous-système émulé, c’est-à-dire simulé. L’interface échangera donc des variables de puissance avec le sous-système testé et des signaux avec le sous-système émulé. L’objectif de cette simulation est de tester le sous-système dans différents cas de figure, notamment le fonctionnement en cas de défauts, avant son implantation dans un système global. Par rapport à un test sur prototype, où les tests sont effectués par un conducteur, dans une « simulation HIL » la répétabilité des essais permet de L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation La Revue 3EI n°95 Janvier 2019 Thème 5 mieux tester les performances et les modes dégradés des sous-systèmes. Schéma des différentes étapes virtuelles : a. Simulation b. Signal HIL simulation c. Puissance HIL simulation d’un système de stockage 2. Illustration par 3 projets La méthodologie HIL a été déployée dans le domaine ferroviaire français au travers de nombreux projets d’innovation : validation du contrôle-commande d’une locomotive hybride (diesel, batteries, super- capacités et hydrogène), développement des algorithmes de gestion énergétique d’une gare, ou encore essai de nouveaux équipements de signalisation ferroviaire… Ces projets s’appuient d’abord sur des moyens expérimentaux à échelle réduite en laboratoire. Cela permet d’explorer et expérimenter des innovations parfois disruptives, tout en validant la valeur ainsi créée. Les innovations les plus prometteuses sont ensuite testées sur des moyens à taille réelle pour améliorer la représentativité tout au long des développements. SIMHIL – Simulateur d’un TGV Les mises à jour de software des baies de commande des trains entrainent des immobilisations, environ 10 jours, pour en vérifier le bon fonctionnement. Cela entraine des coûts importants (humains et matériels) et du temps. Pour résoudre cette problématique un banc de test des modifications software apportées aux baies de commande des TGV a été développé pour diminuer drastiquement le temps passé « en ligne ». Les gains apportés par le HIL sont la validation des tests dans un laboratoire sans immobilisation du matériel roulant, les tests sont répétables et les bugs traités plus efficacement, les tests de défauts connus peuvent être réalisés dans un environnement maitrisé et sécurisé. Ce banc est en exploitation depuis 2017. 2.1. SEC – Section Elémentaire de Commutation Le projet SEC consiste à préparer une innovation sur l’infrastructure d’alimentation par caténaire, pour améliorer la performance des lignes ferroviaires à grande vitesse notamment. Sur le réseau alternatif monophasé de 25 kV des sections de séparation neutres sont présentes pour isoler électriquement entre elles les sous-stations. Ces sections non-alimentées provoquent des pertes de vitesse et donc une perte de rentabilité pour la ligne. Ce projet consiste à développer un disjoncteur et sa commande associée permettant l'alimentation des sections de séparation des réseaux alternatifs par les sous-stations avoisinantes en passant de l’une à l’autre très rapidement. La simulation HIL est utilisée pour tester les disjoncteurs, leurs commandes et les stratégies de passage d’une phase à l’autre dans un environnement ferroviaire émulé. Ainsi est étudié l’impact de ce changement de phase sur le matériel roulant émulé. Le L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation La Revue 3EI n°95 Janvier 2019 Thème 6 projet HIL commencé en 2017 prévoit des tests en laboratoire, puis sur banc industriel et sur voies d’essais, avant de l’implanter sur une ligne en construction. 2.2. Sous-station hybride sur la plateforme Concept Grid Le transport guidé souffre de deux problématiques liées à la capacité de son alimentation. La première est liée à la puissance maximale que peut fournir le réseau électrique. Il arrive que la puissance demandée à la caténaire soit supérieure à la puissance souscrite auprès de l’opérateur réseau. Pour encourager la maîtrise de ce phénomène des pénalités sont attribuées au gestionnaire de réseau. Le surcoût souvent important est facturé aux acteurs du ferroviaire. La deuxième problématique relève de la chute de tension pouvant subvenir entre deux sous-stations. Cette chute de tension amène à un fonctionnement non-nominal (dégradé) qui entraine une chute de vitesse des trains et un déplacement de la marche des trains qui empêche les lignes de fonctionner à leur capacité maximale. Plusieurs solutions sont disponibles pour répondre à ces problématiques : installation d’un feeder (ligne parallèle), augmentation de la puissance de raccordement de stations incriminées, ajout d’une sous- station, etc. Cependant ces solutions sont chères et ne sont pas toujours réalisables. C’est le cas par exemple de géographies particulières (vallées, parcs naturels…). Pour répondre à ces problématiques une solution est étudiée : l’hybridation des sous-stations (IFTE hybride) avec des énergies décentralisées et des systèmes de stockage. Cette étude s’inscrit dans le cadre d’une démarche progressive de développement et de validation des gains potentiels de l’hybridation d’une IFTE. Pour mettre au point le premier prototype d’un système complexe, deux échelles d’émulation ont été réalisées pour permettre la mise au point progressive du système dans un environnement maitrisé. La première, à échelle réduite, est effectuée sur une plateforme OPAL-rt dans le laboratoire de SNCF I&R. Cette première étape a pour intérêt de mettre en place l’expérimentation finale et de s’assurer de la portabilité en temps réel de la commande et de la gestion énergétique développée à coût réduit. Dans un second temps, l’échelle pleine dans un environnement industriel comme celui de la plateforme EDF - Concept Grid, permet de valider le dimensionnement du système étudié, de valider la gestion énergétique avec les incertitudes et retards de télécommunication inhérents à l’utilisation de capteurs et d’actionneurs réels. Schéma de l’expérimentation réalisée sur la plateforme expérimentale. L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation La Revue 3EI n°95 Janvier 2019 Thème 7 Une campagne de tests a été menée pendant une semaine. Lors de cette semaine deux dimensionnements ont été étudiés. Le premier est le dimensionnement optimal identifié à partir de l’outil CONIFER. Pour ce premier dimensionnement plusieurs mode de fonctionnement ont été réalisé : le mode nominal, les modes défauts, des essais de robustesse (modification des profils éoliens et ferroviaire par rapport aux prévisions) et l’ajout d’un mode effacement. Le deuxième a pour objectif de vérifier que les possibilités offertes par un stockeur de plus forte capacité. Pour ce deuxième dimensionnement seul le mode nominal a été réalisé. Les résultats des modes défauts testés sont disponibles sur l’illustration 4. Les trois premières courbes montrent la perte d’un capteur au niveau du train, de point de livraison RTE (Réseau de Transport d’Electricité) et de la puissance éolienne. Lors de la perte d’un capteur, le gestionnaire énergétique, grâce à la redondance des informations, recalcule automatiquement l’information manquante pour continuer de fonctionner. Si deux capteurs sont perdus le gestionnaire énergétique émet un message d’alerte et ouvre les éléments de sécurité. Lors de la perte de communication effectuée en ModBus entre le BMS (Battery Management System) et le gestionnaire énergétique, une commande nulle au système de stockage est appliquée. Cependant, ce dernier ne peut plus recevoir cette information et donc reste sur la dernier valeur demandée (~60kW dans notre cas). Ce test a mis en avant la nécessité de supervision multiple par différents leviers (protocole de communication) du système de stockage pour éviter ce phénomène. Résultats des essais pour différents défauts (pertes de communication et de capteurs de mesure) Une analyse financière a ensuite été menée pour étudier la rentabilité de l’hybridation des IFTE (Illustration 5). Cette analyse montre que la facture d’électricité peut diminuer environ 6% (1,47k€/6h) avec hybridation, notamment jusqu’à 25% sur le coût d’acheminement de l’électricité du réseau de transport jusqu’à la sous-station. Le retour sur investissement de l’hybridation de cette sous-station a été estimé à 8 ans. Avec une batterie plus forte puissance (5 MW), la facture peut encore être diminuée d’environ 1% mais l’investissement nécessaire est bien plus élevé. Cependant, l’accès aux services supplémentaires rémunérés, comme les services réseaux (régulation de fréquence, effacement) pourraient être plus accessibles avec ce type de batterie. L’expérimentation semi-virtuelle pour booster l’innovation La Revue 3EI n°95 Janvier 2019 Thème 8 Le projet Concept Grid ferroviaire en images : https://youtu.be/uvdrk8oLjHM?t=158 3. Un saut dans l’innovation au XXIème siècle Nous avons exposé ici un nouveau processus de R&D. L’expérimentation semi-virtuelle vient se substituer aux méthodes traditionnelles pour valider un ensemble de fonctionnalités, lorsque l’expérimentation de terrain est difficile ou coûteuse. La technologie et l’environnement étant de plus en plus complexes, dans quasiment tous les secteurs d’activité, cette méthode sera déployée par de nombreux acteurs. La puissance de cette approche sera ensuite multipliée lorsqu’elle sera couplée dans les faits avec un grand nombre d’objets connectés, l’enrichissement de données de masse, ou encore les jumeaux numériques. Résultats économiques de l’hybridation d’une sous-station d’alimentation selon les différents dimensionnements.