Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet collaboratif MICROSOL, mené par Schneider Electric, et qui oeuvre pour le développement de micros centrales solaires thermodynamiques destinées à la production d'électricité en sites isolés (non connectés au réseau électrique) en exploitant l'énergie thermique du soleil. Le but de cette thèse étant le développement de lois de commande innovantes et efficaces pour la gestion de l'énergie de deux types de micros centrales solaires thermodynamiques : à base de moteur à cycle de Stirling et à base de machines à Cycle de Rankine Organique (ORC). Dans une première partie, nous considérons une centrale solaire thermodynamique à base de machine à cycle de Stirling hybridée à un supercondensateur comme moyen de stockage d'énergie tampon. Dans ce cadre, nous proposons une première loi de commande validée expérimentalement, associée au système de conversion d'énergie du moteur Stirling, qui dote le système de performances quasi optimales en termes de temps de réponse ce qui permet de réduire la taille du supercondensateur utilisé. Une deuxième loi de commande qui gère explicitement les contraintes du système tout en dotant ce dernier de performances optimales en terme de temps de réponse, est également proposée. Cette dernière loi de commande est en réalité plus qu'un simple contrôleur, elle constitue une méthodologie de contrôle applicable pour une famille de systèmes de conversion de l'énergie.Dans une deuxième partie, nous considérons une centrale solaire thermodynamique à base de machine à cycle de Rankine Organique (ORC) hybridée à un banc de batteries comme moyen de stockage d'énergie tampon. Etant donné que ce système fonctionne à vitesse de rotation fixe pour la génératrice asynchrone qui est connectée à un système de conversion d'énergie commercial, nous proposons une loi de commande prédictive qui agit sur la partie thermodynamique de ce système afin de le faire passer d'un point de fonctionnement à un autre, lors des appels de puissance des charges électriques, le plus rapidement possible (pour réduire le dimensionnement des batteries) tout en respectant les contraintes physiques du système. La loi de commande prédictive développée se base sur un modèle dynamique de la machine ORC identifié expérimentalement grâce à un algorithme d'identification nonlinéaire adéquat. / This Ph.D thesis was prepared in the scope of the MICROSOL project, ledby Schneider Electric, that aims at developing Off-grid solar thermodynamic micro powerplants exploiting the solar thermal energy. The aim of this thesis being the development of innovative and efficient control strategies for the energy management of two kinds of solar thermodynamic micro power plants: based on Stirling engine and based and Organic RankineCycle (ORC) machines.In a first part, we consider the Stirling based solar thermodynamic micro power planthybridized with a supercapacitor as an energy buffer. Within this framework, we propose afirst experimentally validated control strategy, associated to the energy conversion system ofthe Stirling engine, that endows the system with quasi optimal performances in term of settlingtime enabling the size reduction of the supercapacitor. A second control strategy that handlesexplicitly the system constraints while providing the system with optimal performances interm of settling time , is also proposed. This control strategy is in fact more than a simplecontroller, it is a control framework that holds for a family of energy conversion systems.In a second part, we consider the Organic Rankine Cycle (ORC) based thermodynamicmicro power plant hybridized with a battery bank as an energy buffer. Since this system worksat constant speed for the asynchronous generator electrically connected to a commercial energyconversion system, we propose a model predictive controller that acts on the thermodynamicpart of this system to move from an operating point to another, during the load power demandtransients, as fast as possible (to reduce the size of the battery banks) while respecting thephysical system constraints. The developed predictive controller is based upon a dynamicmodel, for the ORC power plant, identified experimentally thanks to an adequate nonlinearidentification algorithm.