Dans un contexte d'accroissement du recours à des sources d'énergies renouvelables intermittentes, la palette des dispositifs de stockage électrochimique s'étend et se diversifie pour assurer l'adéquation entre ces sources intermittentes et leurs applications. La conception et le contrôle en temps réel de ces dispositifs nécessitent un modèle de l'énergie disponible au cours du fonctionnement. Or, la non-linéarité du comportement énergétique des dispositifs de stockage électrochimique en fonction des conditions d'utilisation rend cette modélisation très complexe. Aujourd'hui, l'énergie disponible est modélisée grâce à un estimateur de l'état de charge (SoC), couplé à un modèle de la tension de la batterie. L'interfaçage de ces modèles avec ceux des autres composants d'un système est souvent difficile du fait de la nature des variables de contrôle. Par ailleurs, en temps réel, ces modèles permettent difficilement de réaliser des prévisions de l'énergie disponible dans diverses conditions d'utilisation. L'approche énergétique retenue ici a permis de définir un nouvel estimateur, l'état d'énergie (SoE) et de concevoir directement un modèle de l'énergie disponible pour différentes conditions d'utilisation, sans avoir recours à une double modélisation SoC/tension. Le SoE a été utilisé pour caractériser les performances énergétiques d'accumulateurs plomb-acide et Lithium Ion. Pour ces derniers, la précision sur la prévision de l'énergie disponible a été estimée sur plusieurs profiles types.

La forte augmentation du nombre de terminaux connectés ces dernières années et l'utilisation croissante des technologies de communication impacte de manière non négligeable la facture énergétique. Pour enrayer cette augmentation de la consommation énergétique, il devient primordial de pouvoir comparer en termes de consommation les algorithmes de communications numériques, afin de développer l'architecture de transmission la moins énergivore. Dans cette thèse, la couche physique des standards Wi-Fi IEEE 802.11ac est analysée sous un angle énergétique. La puissance dissipée dans les circuits pour faire fonctionner les algorithmes de traitement de signal est prise en compte en plus de la puissance d'émission d'antenne classique. La méthodologie mise en œuvre inclut à la fois des simulations et des développements sur plateforme matérielle (FPGA), permettant d'obtenir des évaluations de la consommation plus réalistes. Nous avons dans un premier temps analysé de façon isolée les éléments composant les chaines de communications numériques. Puis nous avons intégré les périodes d'activité et d'inactivité de chaque élément dans le calcul de la consommation énergétique globale des chaines. Nous proposons une méthode pratique et efficace d'estimation de la consommation, incluant une base de données issue de simulations, et une analyse théorique des taux d'activité de chaque élément de la chaine. Ces résultats permettent d'analyser la répartition de la consommation en puissance des éléments composant les émetteurs et les récepteurs, et de comparer diverses architectures et jeux de paramètres. En particulier, nous avons évalué l'impact de deux architectures de Transformées de Fourier Rapides sur la consommation globale du système. / The strong increase of the number of connected devices in recent years and the increasing use of communication technologies has a significant impact on the energy bill. To stop the increase in energy consumption, it is essential to be able to compare the digital communication algorithms in terms of consumption, in order to develop the most energy-efficient transmission architecture.In this thesis, the IEEE 802.11ac Wi-Fi standard of physical layer is analyzed at an energy point of view. The power dissipated in the circuits for operating the signal processing algorithms is taken into account in addition to the antenna transmission power. The implemented methodology includes both simulations and developments on a hardware platform (FPGAs), resulting in more realistic consumption assessments.First, we analyzed separately the components of the digital communications chains. Then we integrated the periods of activity and inactivity of each element in the calculation of the global energy consumption of the chains. We propose a practical and efficient method of estimating consumption, including a database derived from simulations, and a theoretical analysis of the activity rates of each element of the chain.These results make it possible to analyze the distribution of the power consumption of the elements composing transmitters and receivers, and to compare various architectures and sets of parameters. In particular, we evaluated the impact of two Fast Fourier Transform architectures on overall system consumption.