L’autonomie est l’un des critères les plus importants – et les plus surveillés – dans l’évaluation des véhicules électriques (VE). Pourtant, c’est aussi l’un des plus complexes à prédire. Elle dépend d’une multitude de variables dynamiques : comportement du conducteur, dénivelé de la route, température extérieure, stratégie de gestion de l’énergie, ou encore charge utile.
Pour les constructeurs (OEM) et les équipementiers de rang 1, la simulation est devenue un outil stratégique pour estimer avec précision l’autonomie d’un VE dès les premières phases de développement, bien avant les essais physiques. Elle permet de mieux comprendre l’impact réel de chaque condition sur la consommation énergétique, et d’accélérer la conception de systèmes plus intelligents.
Pourquoi l’autonomie est-elle si difficile à prévoir ?
Contrairement aux véhicules thermiques, l’autonomie des VE est fortement influencée par les conditions extérieures et les usages réels. Par exemple, un trajet urbain avec des arrêts fréquents peut être plus efficient qu’un parcours autoroutier constant. D’autres variables clés incluent :
- La gestion thermique de la batterie (chauffage ou refroidissement)
- L’usage des systèmes auxiliaires (climatisation, infotainment…
- Le style de conduite (éco-conduite vs. conduite sportive)
- Le profil de la route (pentes, dénivelés) et la charge du véhicule
Ces facteurs s’entrecroisent de manière complexe et dynamique. Sans simulation, il est très difficile de quantifier précisément leur effet combiné en phase amont.
Une approche prédictive et multi-variable
Avec une plateforme comme SCANeR™, les ingénieurs peuvent simuler comment chaque facteur influence la consommation d’énergie et, in fine, l’autonomie. SCANeR™ permet :
- La modélisation fine du groupe motopropulseur : moteur, onduleur, batterie, freinage régénératif
- La génération de profils de conduite réalistes : trafic urbain, croisière autoroutière, conduite agressive ou éco
- La prise en compte des conditions environnementales : température ambiante, vent, pente, humidité
- La simulation de l’architecture électrique embarquée : consommation, hiérarchisation, pertes d’énergie
Ces paramètres sont intégrés dans des scénarios d’usage réalistes, pour fournir une vision globale du comportement du VE en conditions réelles.
Étude de cas : l’impact de la température extérieure sur l’autonomie
Une simulation type peut montrer qu’un véhicule électrique perd jusqu’à 30 % de son autonomie par temps froid. Cette baisse s’explique par :
- Une demande énergétique accrue pour le chauffage de l’habitacle
- Une baisse de l’efficacité de la batterie à basse température
- Une régénération d’énergie moins performante lors du freinage
Grâce à la simulation, les ingénieurs peuvent quantifier ces effets, les isoler, et tester des solutions comme le pré-conditionnement de la batterie ou l’optimisation de la récupération d’énergie, avant même de construire un prototype physique.
Optimiser les stratégies de gestion d’énergie embarquées
La simulation permet aussi de valider et d’optimiser les stratégies de gestion énergétique embarquées (EMS). Ces stratégies pilotent la répartition de l’énergie entre les différents systèmes du véhicule. Avec SCANeR™, les équipes peuvent :
- Comparer plusieurs logiques EMS sur un même trajet
- Tester les réactions en temps réel selon l’état de charge de la batterie
- Évaluer les gains d’autonomie possibles en désactivant certains systèmes non critiques
Cela permet aux ingénieurs de calibrer finement le comportement du véhicule dans un environnement reproductible et sans risque.
Réduire les coûts de développement et fiabiliser les choix techniques
L’intégration de la simulation dans le développement des VE offre des avantages majeurs :
- Moins de prototypes physiques nécessaires
- Meilleur réglage des performances dès les premières phases de conception
- Détection précoce des modes de fonctionnement critiques ou irréalistes
- Meilleure adéquation entre le dimensionnement batterie et les usages réels
La simulation devient ainsi un outil d’aide à la décision stratégique, qui accélère le time-to-market tout en réduisant les coûts et les risques techniques.
SCANeR™ : un environnement multiphysique complet pour la simulation EV
Le logiciel SCANeR™ est conçu pour répondre aux défis spécifiques des véhicules électriques grâce à :
- Une simulation intégrée de la dynamique véhicule et de la consommation énergétique
- Une compatibilité avec des modèles EMS ou batterie tiers ou personnalisés
- Des profils réalistes de route, trafic et environnement
- Une intégration HIL pour tester en boucle fermée avec des ECU physiques
Il s’agit d’un écosystème modulaire et évolutif, adapté aussi bien à l’évaluation des performances qu’à la conception de stratégies énergétiques.
