La qualité de l'énergie électrique concerne tous les acteurs<br />du domaine énergétique, qu'ils soient gestionnaires de<br />réseaux, fournisseurs, producteurs, ou consommateurs d'électricité. <br />Le travail de recherche présenté dans ce <br />mémoire de Doctorat s'inscrit dans le domaine du monitoring de la qualité de l'énergie électrique. <br />Il a pour objectif d'introduire de nouvelles techniques dans <br />l'analyse des problèmes de la qualité de l'énergie électrique. <br />Trois méthodes différentes destinées à l'analyse des perturbations électriques ont été développées et testées.<br />La méthode du vecteur d'espace est dédiée à l'analyse automatique des perturbations électriques. <br />Elle donne detrès bonnes performances dans l'analyse des creux de tension, <br />car elle permet d'isoler, classifier de manière précise et caractériser ce type de perturbations.<br />La méthode des systèmes périodiques permet d'étudier <br />théoriquement la génération et la propagation des perturbations harmoniques au sein d'un réseau électrique.<br />Enfin, la méthode statistique matricielle a pour objectif <br />de représenter statistiquementn des signaux électriques<br />sans perte importante d'information à l'aide de matrices statistiques.

A l'heure où l'automobile doit répondre à des enjeux environnementaux majeurs, le dimensionnement de la chaîne de traction est l'une des problématiques clef dans la conception d'un véhicule électrique hybride afin d'améliorer sa consommation énergétique. Dans ce contexte, nous proposons de pré-dimensionner les éléments de la chaîne de traction (moteur thermique, machine électrique et batterie) en considérant les profils de mission liés à l'usage du véhicule (urbain, extra-urbain) et sans choix a priori, ni de la structure (série ou parallèle), ni de la puissance nominale des composants. L'originalité des travaux repose ainsi sur deux axes. D'une part, un modèle de l'usage d'un véhicule est développé afin de caractériser une mission définie par le trio de variables {vitesse ; accélération ; inclinaison}. Ce modèle, basé sur la matrice de Markov, permet de conserver la corrélation entre les trois variables ainsi que leurs caractéristiques statistiques. Suite à cette modélisation, de nombreuses missions peuvent être générées aléatoirement. D'autre part, la chaîne de traction hybride est modélisée selon une approche par flux de puissance pour les deux structures série et parallèle. Des modèles génériques adimensionnels des composants sont alors utilisés de manière à ne pas faire de choix a priori sur leur valeur nominale et une stratégie de gestion de l'énergie en ligne maximisant le rendement de la chaîne de traction est proposée. Enfin, un algorithme de dimensionnement a été développé de manière à minimiser la consommation de carburant du véhicule sur un ensemble de missions simulées. Le dimensionnement obtenu est donc optimisé par rapport à l'usage prévu du véhicule.