Estimation de l’état de charge d’une batterie lithium-ion basée sur un observateur adaptatif à mode glissant

dc.contributor.authorZaineb Soltani encadré par Lemita Abdallah
dc.date.accessioned2026-10-11T09:59:40Z
dc.date.issued2026-06-23
dc.description.abstractLes batteries lithium-ion occupent aujourd’hui une place essentielle dans de nombreuses applications telles que les véhicules électriques, les systèmes de stockage d’énergie et les appareils électroniques portables. Elles se distinguent par leur densité énergétique élevée, leur rendement important et leur longue durée de vie. Cependant, afin d’assurer une utilisation sûre et efficace de ces batteries, il est indispensable de connaître leur état de charge (State Of Charge - SOC). Ce paramètre indique l’énergie encore disponible dans la batterie afin d’éviter les risques liés à la surcharge ou à la décharge excessive. Dans ce contexte, on a développé sous MATLAB un observateur classique et adaptatif à mode glissant basé sur le modèle électrique équivalent de la batterie. Cet observateur a été choisi pour sa robustesse vis-à-vis des perturbations et des variations paramétriques du modèle. Les résultats de simulation obtenus montrent que l’observateur à mode glissant (Sliding Mode Observer - SMO) et l’observateur adaptatif à mode glissant (Adaptif Sliding Mode Observer – ASMO) sont capables d’estimer l’état de charge de la batterie lithium-ion avec une bonne précision, une erreur d’estimation très faible et une convergence rapide vers la valeur réelle
dc.description.sponsorshipMy work focuses on estimating the state of charge of a lithium-ion battery using an Adaptive Sliding Mode Observer (ASMO). Lithium-ion batteries are now essential in many applications such as; electric vehicles, energy storage systems and portable electronic devices. They are distinguished by their high energy density, high efficiency and long service life. However, in order to ensure safe and efficient use of these batteries, it is essential to know precisely their state of charge (SOC). This factor indicates the remaining energy available in the battery and helps to avoid risks related to overcharging or over-discharging, while optimizing system performance and lifetime. In this context, we have developed under MATLAB an ASMO based on the equivalent electrical model of the battery. This method was chosen for its robustness against perturbations, parametric variations and uncertainties of the model. The simulation results obtained show that the ASMO observer is able to estimate the SOC with good precision, a very low estimation error and a fast convergence towards the real value. These performances demonstrate the effectiveness of the proposed method for monitoring and smart management of lithium-ion batteries.
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tebessa.dz/handle/123456789/547
dc.language.isofr
dc.publisherUNIVERSITE DE ECHAHID CHEIKH LARBI TEBESSI
dc.titleEstimation de l’état de charge d’une batterie lithium-ion basée sur un observateur adaptatif à mode glissant
dc.typeThesis

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