Cette thèse concerne à la gestion globale à base de modèle des flux énergétiques dans le bâtiment. L'objectif des systèmes de gestion de l'énergie proposés est d'aider les occupants à gérer leur système bâtiment en planifiant la consommation/production des différents équipements présents en fonction des tarifs, de la disponibilité de l'énergie et des usages de l'occupant. L'objectif de cette thèse est de proposer une approche de résolution multi-solveurs s'appuyant sur le paradigme multi-agent.Pour y parvenir, nous avons développé, dans un premier temps, un service multi-phase, qui représente plusieurs phases flexibles avec des niveaux de consommation différents, offrant un niveau de précision supérieure pour des équipements comme une machine à laver. Dans un second temps, notre travail a consisté à proposer une nouvelle approche d'optimisation combinant différents solveurs embarqués dans des agents logiciels. Le résultat est une approche d'optimisation hybride à base d'agents, s'appuyant sur des algorithmes PLNE et des méta-heuristiques.

Ce travail a trait à la gestion des flux énergétiques électriques au sein du réseau embarqué d'un véhicule électrique. Les éléments constitutifs de la chaîne électrique ont été d'abord modélisés à des fins de commande et de simulation. Il est visé ici la minimisation du stress des batteries au plomb via une hybridation avec des supercondensateurs. Deux familles de lois de commande ont été conçues et développées, à savoir des lois de type " fréquentielles " et des lois optimales de type " Linéaires Quadratiques Gaussiennes ". Un banc de test temps réel hybride a été architecturé afin de tester ces lois. Ce banc de test a pour noyau deux simulateurs temps réel (RT-LAB et dSPACE). Une partie de la chaîne de puissance est soit émulée par des sources contrôlées ou réalisée via des maquettes à échelle réduite mais à facteur de similitude respecté. Les essais sur le banc de test ont permis d'obtenir des résultats satisfaisants et encourageants qui corroborent la théorie.

Cette thèse concerne à la gestion globale à base de modèle des flux énergétiques dans le bâtiment. L'objectif des systèmes de gestion de l’énergie proposés est d’aider les occupants à gérer leur système bâtiment en planifiant la consommation/production des différents équipements présents en fonction des tarifs, de la disponibilité de l'énergie et des usages de l'occupant. L’objectif de cette thèse est de proposer une approche de résolution multi-solveurs s'appuyant sur le paradigme multi-agent.Pour y parvenir, nous avons développé, dans un premier temps, un service multi-phase, qui représente plusieurs phases flexibles avec des niveaux de consommation différents, offrant un niveau de précision supérieure pour des équipements comme une machine à laver. Dans un second temps, notre travail a consisté à proposer une nouvelle approche d’optimisation combinant différents solveurs embarqués dans des agents logiciels. Le résultat est une approche d’optimisation hybride à base d’agents, s’appuyant sur des algorithmes PLNE et des méta-heuristiques. / This PhD focuses on the global energy management based on energetical flux models ofbuildings. The objective of the energy management system is to help the inhabitants to manage theirbuilding, by scheduling the consumption/production of the different appliances, taking into accountenergy costs, availability et inhabitants’ preferences. The PhD objective is to propose a resolution approach with several solvers inspired by the multi agent systems.A multi-phasis service representing several phasis has been developped. Each phasis is defined by its own consumption level. This type of service presents a better precision than singlephasis approaches to model some appliances. A new optimization approach has been developped. Itcombines different solvers embedded into software agents. The results is an hybrid approach forthe optimization based on the multi-agent system, using MILP algorithms and meta-heuristics.

Ce travail a trait à la gestion des flux énergétiques électriques au sein du réseau embarqué d’un véhicule électrique. Les éléments constitutifs de la chaîne électrique ont été d’abord modélisés à des fins de commande et de simulation. Il est visé ici la minimisation du stress des batteries au plomb via une hybridation avec des supercondensateurs. Deux familles de lois de commande ont été conçues et développées, à savoir des lois de type « fréquentielles » et des lois optimales de type « Linéaires Quadratiques Gaussiennes ». Un banc de test temps réel hybride a été architecturé afin de tester ces lois. Ce banc de test a pour noyau deux simulateurs temps réel (RT-LAB et dSPACE). Une partie de la chaîne de puissance est soit émulée par des sources contrôlées ou réalisée via des maquettes à échelle réduite mais à facteur de similitude respecté. Les essais sur le banc de test ont permis d’obtenir des résultats satisfaisants et encourageants qui corroborent la théorie. / This work addresses the management of electrical energy flows within the embedded network of anelectric vehicle. The electrical system components were first modeled for purposes of control synthesisand simulation. It is aimed the minimization of lead-acid batteries stress via hybridization withultracapacitors. Two families of control laws have been conceived and developed, namely afrequency-domain-based law and an optimal Linear Quadratic Gaussian law. A real-time hybrid testbench has been built in order to test these laws. This test bench has two core real-time simulators (RTLABand dSPACE). A part of the power chain has been either emulated by using suitably-controlledsources or realized by using small-scale real hardware with the similarity factor being respected. estson the testbed have yielded satisfactory and encouraging results that corroborate the theory.