Résumé : Depuis la fin du XXème siècle, l’augmentation du prix du pétrole brut et les problématiques environnementales poussent l’industrie automobile à développer des technologies plus économes en carburant et générant moins d’émissions de gaz à effet de serre. Parmi ces technologies, les véhicules électriques hybrides constituent une solution viable et performante. En alliant un moteur électrique et un moteur à combustion, ces véhicules possèdent un fort potentiel de réduction de la consommation de carburant sans sacrifier son autonomie. La présence de deux moteurs et de deux sources d’énergie requiert un contrôleur, appelé système de gestion d’énergie, responsable de la commande simultanée des deux moteurs. Les performances du véhicule en matière de consommation dépendent en partie de la conception de ce contrôleur. Les véhicules électriques hybrides rechargeables, plus récents que leur équivalent non rechargeable, se distinguent par l’ajout d’un chargeur interne permettant la recharge de la batterie pendant l’arrêt du véhicule et par conséquent la décharge de celle-ci au cours d’un trajet. Cette particularité ajoute un degré de complexité pour ce qui est de la conception du système de gestion d’énergie. Dans cette thèse, nous proposons un modèle complet du véhicule dédié à la conception du contrôleur. Nous étudions ensuite la dépendance de la commande optimale des deux moteurs par rapport au profil de vitesse suivi au cours d’un trajet ainsi qu’à la quantité d’énergie électrique disponible au début d’un trajet. Cela nous amène à proposer une technique d’auto-apprentissage visant l’amélioration de la stratégie de gestion d’énergie en exploitant un certain nombre de données enregistrées sur les trajets antérieurs. La technique proposée permet l’adaptation de la stratégie de contrôle vis-à-vis du trajet en cours en se basant sur une pseudo-prédiction de la totalité du profil de vitesse. Nous évaluerons les performances de la technique proposée en matière de consommation de carburant en la comparant avec une stratégie optimale bénéficiant de la connaissance exacte du profil de vitesse ainsi qu’avec une stratégie de base utilisée couramment dans l’industrie. // Abstract : Since the end of the XXth century, the increase in crude oil price and the environmental concerns lead the automotive industry to develop technologies that can improve fuel savings and decrease greenhouse gases emissions. Among these technologies, the hybrid electric vehicles stand as a reliable and efficient solution. By combining an electrical motor and an internal combustion engine, these vehicles can bring a noticeable improvement in terms of fuel consumption without sacrificing the vehicle autonomy. The two motors and the two energy storage systems require a control unit, called energy management system, which is responsible for the command decision of both motors. The vehicle performances in terms of fuel consumption greatly depend on this control unit. The plug-in hybrid electric vehicles are a more recent technology compared to their non plug-in counterparts. They have an extra internal battery charger that allows the battery to be charged during OFF state, implying a possible discharge during a trip. This particularity adds complexity when it comes to the design of the energy management system. In this thesis, a complete vehicle model is proposed and used for the design of the controller. A study is then carried out to show the dependence between the optimal control of the motors and the speed profile followed during a trip as well as the available electrical energy at the beginning of a trip. According to this study, a self-learning optimization technique that aims at improving the energy management strategy by exploiting some driving data recorded on previous trips is proposed. The technique allows the adaptation of the control strategy to the current trip based on a pseudo-prediction of the total speed profile. Fuel consumption performances for the proposed technique will be evaluated by comparing it with an optimal control strategy that benefits from the exact a priori knowledge of the speed profile as well as a basic strategy commonly used in industry.

Les capteurs sans fil ont un avenir prometteur c’est pourquoi leur développement est àl’origine de nombreuses recherches. Leur autonomie reste cependant un problème à résoudre.Les travaux de cette thèse se concentrent précisément sur cette problématique : trouverune stratégie permettant aux capteurs d’être autonomes en énergie.L’énergie nécessaire à l’alimentation du capteur, quel que soit son mode de fonctionnement,doit en effet être récupérée de l’environnement dans lequel le capteur se trouve. Deplus, en cas d’absence ou d’insuffisance d’énergie environnante, le fonctionnement du capteurdoit pouvoir perdurer. À cela s’ajoute la nécessité de connaitre à tout instant la quantitéd’énergie disponible afin de pouvoir maintenir un niveau de charge constant et ainsi prolongerla vie du capteur. Enfin, toute cette gestion de l’énergie doit pouvoir garantir le meilleurrendement possible.Cette étude a conduit à la conception et au test d’un circuit en technologie CMOS 90nm.Ce même circuit a été intégré dans les capteurs sans fil d’un réseau en cours de développement.Et enfin, une méthode permettant de connaitre le niveau d’énergie embarquée a étémise au point et pourra permettre à l’avenir la conception d’un nouveau circuit de power managementpour capteurs autonomes en énergie. / Wireless sensors have a bright future so their development is causing a lot of research.However, their autonomy is still an issue.This work focuses on this problem : find a strategy for the sensors to be autonomous.The energy required to power the sensor, whatever its working mode, must indeed be harvestedfrom the environment wherein the sensor is located. Moreover, in case of absence ora lack of available energy, the sensor has to keep working. Additionnaly the state-of-chargehas to be known in real time in order to extend the sensor lifetime. Finally, the energy managementhas to give the highest efficiency.This study led to the design and the test of a circuit in CMOS 90nm technology. Thiscircuit was integrated in wireless sensors for networks under development. Finally, a methodto estimate the level of energy in the sensor has been developed and will allow to design anew circuit of power management for wireless sensor network.

Les véhicules électriques présentent désormais une alternative crédible aux véhicules équipés demoteurs à combustion interne. Ils sont plus propres et plus confortables à l’utilisation. La gestion del’énergie d’un véhicule électrique est actuellement focalisée sur le fonctionnement du moteur, principalconsommateur d’énergie, sans tenir compte du confort de l’utilisateur.Le travail présenté dans cette thèse intègre la prise en compte des préférences utilisateur au seinde la gestion de l’énergie des véhicules électriques. La contribution est réalisée par un canevas logicielnommé ORQA. Dans un premier temps, les organes du véhicule sont caractérisés par leurs besoinsénergétiques et par les niveaux de qualité de service qu’ils proposent. Un gestionnaire d’énergie estensuite intégré au système logiciel du véhicule. Il se base sur les caractéristiques des organes et propose àl’utilisateur une solution de configuration de trajet prenant en compte ses préférences d’utilisation ainsique d’éventuelles contraintes de temps et d’énergie. Cette solution définit des contraintes d’utilisationsur le moteur et les organes de confort lors du déroulement du trajet.Le gestionnaire d’énergie est exécuté au sein des systèmes embarqués du véhicule dont les platesformessont fortement contraintes. Pour satisfaire celles-ci, il est primordial de proposer une configurationefficace du gestionnaire d’énergie. L’intérêt et la validité de l’approche employée sont démontrésau travers de la comparaison entre la configuration originelle et une configuration optimisée sur deuxvéhicules exemples. / Electric vehicles are nowadays a viable alternative to vehicles built around an internal combustionengine. They offer a cleaner and more comfortable driving thanks to the electric engine. The energymanagement of an electric vehicle is usually focused on the engine operation, the biggest energyconsumer, thus ignoring the user comfort.The contribution presented in this thesis allows for the consideration of the user preferences insidethe energy management of electric vehicles. It takes shape with a framework named ORQA. First,the vehicle devices are characterised by their energy requirements and the quality levels they offer.An energy manager based on the devices characteristics is then integrated into the software systemof the vehicle. The manager offers the user a solution to configure a trip request. The configuration isbased on the usage preferences and optional constraints over duration and consumption. The solutiondefines a set of constraints on the motor and on the comfort-related devices during the trip execution.The energy manager is executed in the embedded systems of the vehicle which platforms are highlyconstrained. Thus, the energy manager’s implementation is optimised to satisfy the execution platformconstraints. The interest and the validity of the chosen approach are attested by the comparison ofthe original configuration and an optimised configuration on two example vehicles.

La gestion de la distribution de l’énergie électrique dans un système multi-source (véhicule hybride électrique) est primordiale. Elle permet d’augmenter les performances du système en minimisant la consommation de combustible utilisée par la source principale, tout en respectant la demande et les différentes contraintes de fonctionnement de la chaîne énergétique et de sécurité du système. Dans cette thèse, dans le cas où le profil de mission est connu, une approche combinatoire est proposée en modélisant le problème de gestion d’énergie sous la forme d’un problème d’optimisation avec satisfaction des contraintes. Celui-ci est résolu par une méthode exacte issue de la recherche opérationnelle, conduisant à des solutions optimales en des temps de calcul fortement réduits en comparaison avec ceux obtenus par l’application de la programmation dynamique ou la commande optimale. Pour éprouver la sensibilité aux perturbations, une étude de robustesse est menée sur la base de l’analyse de la solution de pire-cas d’un scénario sur des profils de mission d’un véhicule. Les cas pratiques d’utilisation imposent de ne connaître la demande du moteur électrique qu’à l’instant présent, selon le mode de conduite du chauffeur. Afin de gérer l’énergie du véhicule en temps réel, un algorithme en ligne, basé sur une approche de type floue, est développé. Pour mesurer la qualité de la solution floue obtenue, une étude de performance est réalisée (recherche de l’optimum global), en ayant recours à une optimisation hors-ligne sur des profils de mission de référence, basée sur une modélisation non linéaire du problème de gestion d’énergie. Les résultats obtenus ont permis de valider la qualité de la solution floue résultante. / Managing the distribution of electrical energy in a multi-source system (hybrid electric vehicle) is paramount. It increases the system performance by minimizing the fuel used by the primary source, while respecting demand, the differents operating constraints of the energy chain and system security. In this thesis, where the mission profile is known, a combinatorial approach is proposed by modeling the problem of energy management as an optimization problem with constraint satisfaction. The problem is solved using an exact method from operations research, leading to optimal solutions with reduced computation time in comparison with those obtained by applying dynamic programming or optimal control strategies. To test the perturbation sensitivity, robustness study is conducted, based on the analysis of the worst-case solution of the worst scenario, which can be achieved on the vehicle mission profile. In practical cases, the vehicle demand is unknown, and we have only the information about the instantaneous demand, which depends on driving style of the driver. In order to manage on line the energy of the vehicle, an on-line algorithm, based on a fuzzy approach is developed. To measure the quality of the fuzzy solution obtained, a performance study is carried out (finding the optimum solution), using an off-line optimization under reference mission profiles, based on non-linear modeling of the power management problem. The results were used to validate the quality of the resulting fuzzy solution.

Au cours des dernières années, la révolution numérique a continué sa progression. Les technologies de l'information et des communications (TIC) ont totalement changé la vie quotidienne des gens à leur domicile (concept de « maison numérique »). Pendant ce temps, non seulement le volume des émissions de CO2 produit par les TIC, ce qu'on appelle l'empreinte carbone, est sans cesse en croissance mais elle s'accompagne également d'une hausse du prix de l'électricité, augmentant fortement la part des équipements numériques dans la budget global des ménages. Ainsi, pour des raisons environnementale et économique, réduire la consommation d'énergie dans les nombreux équipements du réseau domestique est devenu un enjeu majeur. Dans ce contexte, la thèse porte sur la conception, l'évaluation et la mise en œuvre d'un ensemble de mécanismes dans le but de répondre aux problèmes de consommation d'énergie sur les réseaux locaux rassemblant les équipements numériques domestiques. Nous proposons un réseau de contrôle qui est formé par des noeuds de contrôle de l'énergie placés au-dessus du réseau traditionnel. Chaque nœud de contrôle est relié à un dispositif en vue de coordonner les états d'alimentation de l'équipement domestique associé.. Un démonstrateur pour un système Home Power Efficiency (HOPE) a également été mis en œuvre. Il démontre la faisabilité de la solution technique que nous proposons pour le contrôle de l'énergie dans un réseau domestique réel avec des scénarios réels qui sont souvent utilisées par utilisateur. Après avoir analysé le mode d'utilisation des équipements du réseau domestique, nous proposons un système de gestion d'énergie qui contrôle ces équipements minimisant ainsi que leur consommation. Le système est basé sur l'analyse des services collaboratifs, chaque service est découpé en blocs fonctionnels atomiques, distribués dans les différents équipements. Cela permet de gérer avec plus de précision les besoins énergétiques de chaque équipement de manière à n'alimenter que les composants nécessaires au service demandé. Pour conclure ces travaux, nous avons également cherché à minimiser les impacts de l'économie d'énergie sur la qualité d'expérience perçue par l'utilisateur (notamment le délai d'activation des services). Nous proposons un système de gestion d'énergie pour des services collaboratifs offrant plusieurs compromis possibles entre la consommation d'énergie et le délai d'activation des services dans un réseau domestique. Il est complété par un algorithme d'apprentissage du comportement des utilisateurs domestiques. / In recent years, Information and Communications Technology (ICT) has totally changed the people daily life in the Digital Home. Meanwhile, not only the amount of CO2 emission of ICT, so called ''footprint'', is increasing without cease, but also the price of electricity is constantly rising. Thus, it is quite important to reduce energy consumption in the home network and home devices for the environmental and economic reasons. In order to cope with this context, the thesis concerns the design, the evaluation, and the implementation of a novel set of mechanisms with the purpose of responding to home network energy consumption problems. We proposed firstly an Overlay Energy Control Network which is formed by the overlay energy control nodes. Each node is connected to one device which forms an overlay control network to coordinate the power states of the device. Then, a testbed for HOme Power Efficiency system (HOPE) is implemented to demonstrate the technical solution for energy control in a real home network environment with several frequently used scenarios. After analyzing user's way of use of their home network equipment, we propose a power management which controls the devices based on the analysis of the collaborative services. These frequently used collaborative services require different functional blocks in different devices. This model provides the possibility to turn on the right requested functional blocks in the right device at the right moment. Finally, based on the former contribution, the collaborative overlay power management offers several possible tradeoffs between the power consumption and the waiting delay in the home network.

Dans les applications de puissance, les systèmes de stockage d'énergie électrique tels que les supercondensateurs sont fortement sollicités. Compte tenu des limitations existantes lors de l'utilisation d'un seul composant, un système de stockage d'énergie électrique (module) est constitué d'une association d'éléments (cellules) permettant de s'adapter aux besoins de l'application visée. Afin d'assurer la sécurité de l'équipement et de son utilisateur, un système de gestion d'énergie, qui a pour rôle de surveiller et de contrôler continuellement les cellules, est associé au module de stockage. Le but des travaux de thèse est l'amélioration de la durée de vie des systèmes de stockage d'énergie. Cet objectif est réalisé grâce au contrôle des circuits d'équilibrage, éléments du système de gestion d'énergie, et déjà présents sur ces modules de stockage. Différentes méthodes de contrôle sont donc présentées, analysées et comparées afin d'évaluer l'état de santé des supercondensateurs surveillés. Une nouvelle approche d'équilibrage se basant sur le niveau de dégradation estimée est exposée. Elle permet d'équilibrer les vitesses de vieillissement des cellules et ainsi de prolonger la durée de vie de l'ensemble du système. Certains principes des résultats obtenus sont transposables aux batteries / Energy storage system such as supercapacitors are widely used in high power applications. However, due to single cell voltage limitation, an energy storage system (module) is often employed. It contains a chain structure of identical elements and ensures voltage adaptation to the corresponding application requirements. Energy management systems are associated to energy storage systems in order to assure user and equipment security. Their main role is to monitor and control energy storage systems elements continuously. The work presented aims to enhance the lifetime of energy storage systems. It relies on establishing balancing circuits on the terminals of the storage system elements. These control circuits are energy management system devices. Thus, various control approaches are discussed, analyzed and compared. They aim to estimate the supercapacitor's state of health. In addition, a new approach of balancing circuits is proposed. It is based on estimating the level of degradation of the elements. Thus, It allows aging speed equalization between module elements and storage system lifetime maximization. Some main results of the work could be generalized to batteries

Une solution de gestion de puissance d’un système sur puce peut être définie par une architecture de faible puissance composée de multiples domaines d'alimentation et de leur stratégie de gestion. Si ces deux éléments sont économes en énergie, une solution efficace en énergie peut être obtenue. Cette approche nécessite l’ajout d’éléments structurels de puissance et de leurs comportements. Une stratégie de gestion doit respecter les dépendances structurelles et fonctionnelles dues au placement physique des domaines d'alimentation. Cette relation forte entre l'architecture et sa stratégie de gestion doit être analysée tôt dans le flot de conception pour trouver la solution de gestion de puissance la plus efficace. De récentes normes de conception basse consommation définissent des sémantiques pour la spécification, simulation et vérification d’architecture de faible puissance au niveau transfert de registres (RTL). Mais elles manquent une sémantique d’interface de gestion des domaines d'alimentation réutilisable ce qui alourdit l’exploration. Leurs sémantiques RTL ne sont pas aussi utilisables au niveau transactionnel pour une exploration plus rapide et facile. Pour combler ces lacunes, cette thèse étend ces normes et fournit une étude complète des possibilités d'optimisation de puissance basées sur la composition et la gestion des domaines d'alimentation pour des modèles fonctionnels transactionnels utilisant un environnement commun USLPAF. USLPAF comprend une méthodologie alliant conception et vérification des modèles transactionnels de faible consommation, ainsi qu’une bibliothèque de techniques de modélisation et fonctions prédéfinies pour appliquer cette méthodologie. / A SoC power management solution can be defined by a low-power architecture composed of multiple power domains and a power management strategy for power domains states control. If these two elements are energy-efficient, an energy-efficient solution can be obtained. This approach requires inferring power structural elements and their related behavior in the chip internal logic. A strategy adjusting the power domains states must respect structural and functional dependencies due to the physical power domains composition. This strong relationship between power architecture and its management strategy must be explored at early design stages to find the most energy-efficient solution. Low-power design standards have recently enabled low-power architecture exploration starting from the Register Transfer Level (RTL) by defining semantics to specify power architecture, simulate and check its behavior along with the initial functional one. But, these standards miss semantics for reusable power domain control interface making power management strategies exploration tedious. The RTL-based semantics defined by these standards constrain also their use at Transaction-Level of Modeling (TLM) for fast and easy exploration. This dissertation proposes extensions to low-power standards to fill these gaps. It provides a complete study of power optimization opportunities based on composition and management of power domains in Transaction-Level (TL) functional models within a common USLPAF framework. USLPAF includes a methodology that combines design and verification of TL low-power models. To apply this methodology, USLPAF incorporates a library of modeling techniques and built-in features.

Dans ce mémoire, nous avons étudié les convertisseurs d’interface permettant l’interconnexion d’une source basse tension non linéaire et d’un bus DC moyenne tension. La source choisie, pour l’étude, était une pile à combustible de type PEM. La structure de puissance retenue correspondant à la mise en cascade d’un convertisseur entrelacé en entrée et d’un convertisseur trois niveaux en sortie. Afin de dimensionner au mieux le convertisseur global, nous avons proposé un modèle analytique permettant de connaitre l’ensemble des pertes dans le système en fonction du point de fonctionnement et de ses paramètres. Nous avons montré que l’ensemble des pertes dans le convertisseur peut être modélisé par deux résistances non linéaires dont l’estimation est possible à partir des modèles moyens du convertisseur. Une commande basée sur le concept de platitude des systèmes différentiels a été utilisée pour assurer les différentes contraintes du système tout en obtenant des propriétés dynamiques élevées en asservissement et en régulation. Dans la dernière partie du mémoire, nous nous sommes intéressés aux solutions permettant de satisfaire les contraintes sur le taux d’ondulation de courant en entrée du convertisseur. Nous avons proposé et dimensionné une nouvelle structure de convertisseur permettant de supprimer les ondulations de courant générées par le convertisseur de puissance. Ce filtre actif se connecte en parallèle avec le convertisseur de puissance. Des résultats expérimentaux ont permis de montrer que le taux d’ondulation de courant d’un convertisseur élévateur a été réduit, le taux d’ondulation de courant passant de 23.3% à 1.9% / In this thesis, we studied interface converters enabling the interconnection of a low voltage nonlinear source and a medium voltage DC bus. The source selected for the study was a fuel cell PEM. The chosen power architecture corresponds to a cascaded structure constituted with an interleaved Boost converter at input stage and a three-level Boost converter at output stage. To design the converter, we proposed an analytical model to know the total losses in the system according to the operating point and its parameters. We showed that all losses in the converter can be modeled by two nonlinear resistors. An estimation of these resistors, deduced from average model of the converter, is developed. A control based on the concept of differential systems flatness has been used for the proposed converter structure. It allows taking into account the different system constraints. High dynamic properties as regard to external perturbations or parameters variations are achieved. In the last part of the thesis, we investigate solutions to respect the constraints on the rate of input current ripple. We propose a new active filtering converter connected in parallel with the power one. We have shown that the ripple current of a boost converter was reduced, the ripple current being reduced from 23.3% to 1.9%

Les vingt dernières années ont vu l’émergence de systèmes sans fil dans la vie de tous les jours. Ils ont rendu possible la création de technologies telles que les téléphones portables, le WiFi ou l’internet mobile qui sont maintenant tenus pour acquis dans la société actuelle. L’impact environnemental des technologies de l’information et des communications connaît une croissance exponentielle et a atteint l’impact de l’industrie du transport aérien. L’initiative d’informatique verte a été lancée en réponse à cette observation pour réduire de 15 à 30% les émissions de gaz à effet de serre en 2020 comparé aux prédictions faites en 2002 afin de garder le réchauffement climatique inférieur à 2°C. Dans cette thèse, nous avons étudié des techniques d’économie d’énergie dans les réseaux sans fil et comment elles interagissent entre elles afin de donner une vue holistique des réseaux verts. Nous prenons également en compte l’usage du spectre radio fréquence qui est le moyen le plus utilisé pour les communications entre systèmes sans fil et qui devient une ressource rare à cause du besoin grandissant de notre société pour de la bande passante en mobilité. Cette thèse suit les couches réseaux avant de remonter les piles matérielleset logicielles. Des contributions ont été apportées à la plupart des couches afin de proposer un réseau sans fil autonome où les noeuds peuvent collaborer pour améliorer les performances du réseau, réduire de façon globale l’utilisation du spectre radio tout en limitant la consommation énergétique du réseau. / The last twenty years saw the emergence of wireless systems in everyday’s life. They made possible technologies such as mobile phones, WiFi or mobile Internet which are now taken for granted in today’s society. The environmental impact of Information and Communications Technology (ICT) has been raising exponentially to equate the impact of the airline industry. The green computing initiative has been created in response to this observation in order to meet the 15%-30% reduction in green-house gases by 2020 compared to estimations made in 2002 to keep the global temperature increasebelow 2°C. In this thesis, we studied power-saving techniques in wireless networks and how they interact with each others to provide a holistic view of green networking. We also take into account the radio frequency resource which is the most commonly usedcommunication medium for wireless systems and is becoming a scarce resource due to our society’s ever-increasing need for mobile bandwidth. This thesis goes down the network stacks before going up the hardware and software stack. Contributions have been madeat most layers in order to propose an autonomic wireless network where nodes can work collaboratively to improve the network’s performance, globally reduce the radio frequency spectrum usage while also increasing their battery life.

Le véhicule hybride électrique dispose de deux sources d’énergie distinctes pour se mouvoir : le carburant, ainsi qu’un système de stockage électrique ayant la particularité d’être réversible. La loi de gestion d’énergie a pour objectif de superviser les flux de puissance dans le groupe motopropulseur en intervenant sur le point de fonctionnement des organes de celui-ci, et ce dans le but d’optimiser un critère donné. La loi de gestion d’énergie se formalise donc par un problème de commande optimale dont le critère à minimiser tient compte de la consommation de carburant du véhicule sur un trajet donné. La solution de ce problème peut se calculer hors ligne lorsque toutes les données du trajet sont parfaitement connues à l’avance, hypothèse qui n’est plus admissible pour une stratégie embarquée sur véhicule dont l’objectif est alors de s’approcher au maximum du résultat optimal. Les travaux présentés dans ce manuscrit mettent en avant la commande optimale orientée multi-objectif pour répondre à la problématique du compromis inter-prestations au coeur du développement d’un véhicule de série. Une loi de gestion d’énergie tenant compte du compromis entre consommation et agrément de conduite, ainsi qu’une autre traitant le compromis entre consommation et vieillissement batterie sont proposées. Les stratégies présentées s’inscrivent également dans une approche modulaire tirée de la solution de nature transversale issue de l’Equivalent Consumption Minimization strategy (ECMS). Ainsi, la commande du véhicule hybride rechargeable, du Mild-Hybride, ainsi que d’architectures hybrides complexes disposant d’une transmission automatique, de deux machines électriques ou deux systèmes de stockage électriques, est ici traitée à travers un socle commun. Cette approche permet de réduire le temps de développement des stratégies qui partagent un maximum d’éléments communs. / The hybrid electric vehicle uses two different energy sources to propel itself: fuel as well as a reversible electric storage system. The energy management strategy aims at supervising the power flows inside the powertrain by choosing the operating points of the different components so as to optimize a given criterion. The energy management strategy is formulated as an optimal control problem where the criterion to be minimized takes into account the total fuel consumption of the vehicle on the considered trip. The optimal solution can be calculated off-line when the vehicle’s mission is perfectly known, an assumption no longer admissible for an embedded strategy whose main objective is to get as close as possible to the optimal result. The work presented in this manuscript highlights the potential of multi-objective optimal control to handle the features’ trade-offs inherent to the development of production vehicle. An energy management strategy taking into account the trade-off between fuel consumption and drivability, as well as one dealing with the trade-off between fuel consumption and battery state of health, are proposed. The presented strategies share a modular approach following the transversal solution of the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS). As a result, the control policy of the plug-in hybrid electric vehicle, the Mild-Hybrid, together with complex hybrid architectures provided with an automated transmission, two electric machines or two electric storage systems, is tackled through a common base. This approach allows to reduce the development period of the energy management strategies which shares a maximum of common elements.