Avec la crise pétrolière annoncée depuis quelques années déjà, le recours aux énergies alternatives connait une forte expansion ; parmi elles, l'énergie photovoltaïque, est une technologie prometteuse en termes de sécurité d'approvisionnement et de préservation de l'environnement. Néanmoins, elle présente deux principaux inconvénients : la production d'énergie n'est pas continue et la tension aux bornes des panneaux dépend fortement de la charge connectée. A travers nos travaux de recherche, nous proposons un système photovoltaïque autonome avec stockage permettant de réduire les contraintes citées plus haut. D'une part, un algorithme MPPT (Maximum Power Point Tracking) auto-adaptatif permet aux panneaux photovoltaïques de fonctionner suivant leur tension optimale, fournissant ainsi le maximum de puissance. D'autre part, l'unité de stockage d'électricité a été optimisée : en plus des batteries au plomb conventionnellement utilisées, des supercapacités ont été ajoutées en vue d'obtenir une unité hybride de stockage. Ainsi, les supercapacités remplissent une fonction « puissance » en faisant face aux pics de puissance, et les batteries la fonction « énergie » . L'ajout des supercapacités permet ainsi de mieux préserver les batteries en leur évitant de profondes décharges. Enfin, une gestion globale efficace permet au système de fournir un rendement optimal. / With the oil crisis announced in recent years, the use of alternative energy is experiencing strong growth, among them; photovoltaic energy is a promising technology in terms of supply security and environmental preservation. However, it has two main disadvantages: the production of energy is not continuous and the voltage across the PV panels heavily depends on the connected load. Through our research, we propose an autonomous photovoltaic system with storage to reduce the constraints mentioned above. On one hand, an auto-adaptive MPPT (Maximum Power Point Tracking) algorithm allows photovoltaic panels to operate according to their optimal tension, thus providing maximum power. On the other hand, the storage device has been optimized: supercapacitors are added to lead-acid batteries to obtain a hybrid storage unit. Thus, supercapacitors perform a "power" function by facing power peaks, and batteries, an "energy" function. The addition of supercapacitors preserves the batteries by avoiding deep discharge. Finally, an effective overall management allows the system to provide optimal performance.

Ce mémoire présente une solution de conversion d’énergie permettant de couplerdeux sources de tension électrique similaire à dimensionnement réduit. Appliqué à un système de stockage hybridé puissance/énergie pour véhicule électrique, cette solution présente un compromis de coût de production, de masse et de rendement énergétique meilleur que celui des hacheurs classiques. Nous proposons en réponse à cette problématique l’utilisation d’une source de courant contrôlée placée en série avec les deux sources de tension pour réaliser leur couplage. Une structure de convertisseur permettant ce couplage est étudiée, puis comparée à une structure classique, et enfin réalisée au travers d’un démonstrateur à échelle de tension réduite afin de mettre en évidence ses avantages et inconvénients / This thesis deals with the development of a power conversion solution, allowing for the coupling of two similar voltage sources. Applied to a combined battery storage sys-tem power/energy for electric vehicles, the proposed solution presents a compromise between production costs, mass and energy performance, providing a better solution than those currently in existence. As such, the two voltage sources are coupled in series with a controlled current source. A structure of the converter allowing the coupling is studied and compared to a classic structure. Finally a demonstrator on a reduced voltage scale has been realized and shows advantages of this converter solution.

Le sujet de thèse aborde la quantification du flux de puissance parcourant les différents systèmes de conversion d'énergie statiques et dynamiques pour aboutir aux éléments de stockage de nature chimique / électrostatique / mécanique lors d'un freinage hybride récupératif brusque issu d’un véhicule électrique à traction avant. Le véhicule électrique est équipé de deux ensembles intégrés moteur-roues indépendants. Le côté commande des convertisseurs et des machines électriques sera aussi traité. La problématique concernera les cas de freinage régénératif brusque imposant des contraintes électriques et mécaniques élevées aux éléments de conversion d'énergie et de stockage. L'outil de simulation adopté est le logiciel Matlab/Simulink®. Un modèle assez fin du véhicule électrique utilisé sera développé afin de pouvoir simuler le comportement du véhicule conformément à la distribution des forces de freinage délivrée par le système de répartition et de quantification des forces de freinage. Une étude de la cinématique et de la dynamique du véhicule selon les différents états de route sera aussi examiné. Cette étude sera utilisée à posteriori dans la formulation des lois de distribution des forces de freinage. Les moteurs utilisés sont de type synchrones à aimants permanents intérieurs. L'objectif est d'assurer un couple électrique de freinage élevé à hautes vitesses de conduite du véhicule. A cette fin, la commande optimale de ces moteurs sera basée sur une nouvelle méthode de génération des courants de références assumant ainsi un couple régénératif élevé et donc une amélioration de l'énergie récupérée. Le système de stockage sera mixte et comportera une batterie Li-Ion et des cellules de supercondensateurs afin de réduire les contraintes sur la batterie et prolonger ainsi sa durée de vie. La structure de puissance de ce système sera analysée ainsi que le système de commande proposé du hacheur à 3 niveaux interfaçant l'ultracapacité avec le bus DC. Une résistance de freinage commandée par un régulateur pseudo-cascade sera aussi intégrée afin de réduire, si nécessaire, les contraintes sur la batterie. L'évaluation et la répartition des forces de freinage sur les quatre roues du véhicule en fonction de l'état de la route sont des éléments clés pour la stabilité du véhicule lors du freinage. La méthode de distribution et de quantification des forces de freinage proposée devra maintenir cette stabilité, répondre aux normes internationales et tirer profit de la présence des moteur-roues à l'avant du véhicule afin de maximiser l'énergie récupérée. Les travaux ont été étendus pour inclure une étude comparative avec un système de stockage contenant un élément de stockage à énergie cinétique comme source d'énergie secondaire pour un véhicule en opération de freinage et de traction. La thèse est le point de départ d'une collaboration de recherche entre l'IFSTTAR /Satie et le département de Génie Electrique du Cnam - Liban, centre associé au Conservatoire National des Arts et Métiers (Paris - France). / The thesis will address the quantification of power flow going through the different energy static and dynamic conversion systems to attain the chemical / electrostatic / mechanical storage elements during a hybrid regenerative brutal braking of a front-wheel driven electric vehicle. The electric vehicle is equipped by two integrated wheel-motors independent sets. The control of the converters and electrical machines is also treated. The problematic concerns the brutal regenerative braking case imposing high electrical and mechanical constraints on energy conversion and storage elements. The simulation tool adopted is Matlab/Simulink®. A detailed model of the used electric vehicle has been developed in order to be able to simulate the vehicle behavior with respect to the braking forces distribution delivered by the repartition and quantification of braking forces system. A study of the kinematics and dynamics of the vehicle according to different road types will be also considered. This study will be used retrospectively in the formulation of the braking forces distribution laws. The motors used are interior permanent magnet synchronous type. The objective is to ensure high electrical braking torque at high driving speeds of the vehicle. To this end, the optimal control of these motors will be based on a new current references generation method assuming then a high regenerative torque and therefore an improvement in the recovered energy. The hybrid storage system includes a Li-Ion battery and supercapacitors cells to reduce stress on the battery and to extend its life. The power structure of the system will be analyzed as well as the 3-level DC/DC converter interfacing the ultracapacitor with the DC bus proposed control system. A braking resistor controlled by a pseudo- cascaded controller will also be integrated to reduce, if necessary, the constraints on the battery. The evaluation and distribution of braking forces on the four wheels depending on road conditions are key elements for the stability of the vehicle during braking. The method of distribution and quantification of braking forces proposed should maintain this stability , meet international standards and take advantage of the presence of wheel motors in the front of the vehicle to maximize the energy recovered. The work has been extended to include a comparative study with a system containing a kinetic energy storage element as a secondary energy source for a braking and traction vehicle operation. The thesis is the starting point of a research collaboration between IFSTTAR / Satie and the Electrical Engineering Department of Cnam- Liban, associated center of the Conservatoire National des Arts et Métiers ( CNAM ), Paris, France.

Les opérateurs de cloud IaaS (Infrastructure as a Service) proposent à leurs clients des ressources virtualisées (CPU, stockage et réseau) sous forme de machines virtuelles (VM). L’explosion du marché du cloud les a contraints à optimiser très finement l’utilisation de leurs centres de données afin de proposer des services attractifs à moindre coût. En plus des investissements liés à l’achat des infrastructures et de leur coût d’utilisation, la consommation énergétique apparaît comme un point de dépense important (2% de la consommation mondiale) et en constante augmentation. Sa maîtrise représente pour ces opérateurs un levier très intéressant à exploiter. D’un point de vue technique, le contrôle de la consommation énergétique s’appuie essentiellement sur les méthodes de consolidation. Or la plupart d'entre elles ne prennent en compte que l’utilisation CPU des machines physiques (PM) pour le placement de VM. En effet, des études récentes ont montré que les systèmes de stockage et les E/S disque constituent une part considérable de la consommation énergétique d’un centre de données (entre 14% et 40%). Dans cette thèse nous introduisons un nouveau modèle autonomique d’optimisation de placement de VM inspiré de MAPE-K (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge), et prenant en compte en plus du CPU, les E/S des VM ainsi que les systèmes de stockage associés. Ainsi, notre première contribution est relative au développement d’un outil de trace des E/S de VM multi-niveaux. Les traces collectées alimentent, dans l’étape Analyze, un modèle de coût étendu dont l’originalité consiste à prendre en compte le profil d’accès des VM, les caractéristiques du système de stockage, ainsi que les contraintes économiques de l’environnement cloud. Nous analysons par ailleurs les caractéristiques des deux principales classes de stockage, pour aboutir à un modèle hybride exploitant au mieux les avantages de chacune. En effet, les disques durs magnétiques (HDD) sont des supports de stockage à la fois énergivores et peu performants comparés aux unités de calcul. Néanmoins, leur prix par gigaoctet et leur longévité peuvent jouer en leur faveur. Contrairement aux HDD, les disques SSD à base de mémoire flash sont plus performants et consomment peu d’énergie. Leur prix élevé par gigaoctet et leur courte durée de vie (comparés aux HDD) représentent leurs contraintes majeures. L’étape Plan a donné lieu, d’une part, à une extension de l'outil de simulation CloudSim pour la prise en compte des E/S des VM, du caractère hybride du système de stockage, ainsi que la mise en oeuvre du modèle de coût proposé dans l'étape Analyze. Nous avons proposé d’autre part, plusieurs heuristiques se basant sur notre modèle de coût et que nous avons intégrées dans CloudSim. Nous montrons finalement que notre approche permet d’améliorer d’un facteur trois le coût de placement de VM obtenu par les approches existantes. / IaaS cloud providers offer virtualized resources (CPU, storage, and network) as Virtual Machines(VM). The growth and highly competitive nature of this economy has compelled them to optimize the use of their data centers, in order to offer attractive services at a lower cost. In addition to investments related to infrastructure purchase and cost of use, energy efficiency is a major point of expenditure (2% of world consumption) and is constantly increasing. Its control represents a vital opportunity. From a technical point of view, the control of energy consumption is mainly based on consolidation approaches. These approaches, which exclusively take into account the CPU use of physical machines (PM) for the VM placement, present however many drawbacks. Indeed, recent studies have shown that storage systems and disk I/O represent a significant part of the data center energy consumption (between 14% and 40%).In this thesis we propose a new autonomic model for VM placement optimization based on MAPEK (Monitor, Analyze, Plan, Execute, Knowledge) whereby in addition to CPU, VM I/O and related storage systems are considered. Our first contribution proposes a multilevel VM I/O tracer which overcomes the limitations of existing I/O monitoring tools. In the Analyze step, the collected I/O traces are introduced in a cost model which takes into account the VM I/O profile, the storage system characteristics, and the cloud environment constraints. We also analyze the complementarity between the two main storage classes, resulting in a hybrid storage model exploiting the advantages of each. Indeed, Hard Disk Drives (HDD) represent energy-intensive and inefficient devices compared to compute units. However, their low cost per gigabyte and their long lifetime may constitute positive arguments. Unlike HDD, flash-based Solid-State Disks (SSD) are more efficient and consume less power, but their high cost per gigabyte and their short lifetime (compared to HDD) represent major constraints. The Plan phase has initially resulted in an extension of CloudSim to take into account VM I/O, the hybrid nature of the storage system, as well as the implementation of the previously proposed cost model. Secondly, we proposed several heuristics based on our cost model, integrated and evaluated using CloudSim. Finally, we showed that our contribution improves existing approaches of VM placement optimization by a factor of three.

Dans le secteur des soins de santé, les données d'images médicales toujours croissantes, le développement de technologies d'imagerie, la conservation à long terme des données médicales et l'augmentation de la résolution des images entraînent une croissance considérable du volume de données. En outre, la variété des dispositifs d'acquisition et la différence de préférences des médecins ou d'autres professionnels de la santé ont conduit à une grande variété de données. Bien que la norme DICOM (Digital Imaging et Communication in Medicine) soit aujourd'hui largement adoptée pour stocker et transférer les données médicales, les données DICOM ont toujours les caractéristiques 3V du Big Data: volume élevé, grande variété et grande vélocité. En outre, il existe une variété de charges de travail, notamment le traitement transactionnel en ligne (en anglais Online Transaction Processing, abrégé en OLTP), le traitement analytique en ligne (anglais Online Analytical Processing, abrégé en OLAP) et les charges de travail mixtes. Les systèmes existants ont des limites concernant ces caractéristiques des données et des charges de travail. Dans cette thèse, nous proposons de nouvelles méthodes efficaces pour stocker et interroger des données DICOM. Nous proposons un modèle de stockage hybride des magasins de lignes et de colonnes, appelé HYTORMO, ainsi que des stratégies de stockage de données et de traitement des requêtes. Tout d'abord, HYTORMO est conçu et mis en œuvre pour être déployé sur un environnement à grande échelle afin de permettre la gestion de grandes données médicales. Deuxièmement, la stratégie de stockage de données combine l'utilisation du partitionnement vertical et un stockage hybride pour créer des configurations de stockage de données qui peuvent réduire la demande d'espace de stockage et augmenter les performances de la charge de travail. Pour réaliser une telle configuration de stockage de données, l'une des deux approches de conception de stockage de données peut être appliquée: (1) conception basée sur des experts et (2) conception automatisée. Dans la première approche, les experts créent manuellement des configurations de stockage de données en regroupant les attributs des données DICOM et en sélectionnant une disposition de stockage de données appropriée pour chaque groupe de colonnes. Dans la dernière approche, nous proposons un cadre de conception automatisé hybride, appelé HADF. HADF dépend des mesures de similarité (entre attributs) qui prennent en compte les impacts des informations spécifiques à la charge de travail et aux données pour générer automatiquement les configurations de stockage de données: Hybrid Similarity (combinaison pondérée de similarité d'accès d'attribut et de similarité de densité d'attribut) les attributs dans les groupes de colonnes; Inter-Cluster Access Similarity est utilisé pour déterminer si deux groupes de colonnes seront fusionnés ou non (pour réduire le nombre de jointures supplémentaires); et Intra-Cluster Access La similarité est appliquée pour décider si un groupe de colonnes sera stocké dans une ligne ou un magasin de colonnes. Enfin, nous proposons une stratégie de traitement des requêtes adaptée et efficace construite sur HYTORMO. Il considère l'utilisation des jointures internes et des jointures externes gauche pour empêcher la perte de données si vous utilisez uniquement des jointures internes entre des tables partitionnées verticalement. De plus, une intersection de filtres Bloom (intersection of Bloom filters, abrégé en ) est appliqué pour supprimer les données non pertinentes des tables d'entrée des opérations de jointure; cela permet de réduire les coûts d'E / S réseau. (...) / In the health care industry, the ever-increasing medical image data, the development of imaging technologies, the long-term retention of medical data and the increase of image resolution are causing a tremendous growth in data volume. In addition, the variety of acquisition devices and the difference in preferences of physicians or other health-care professionals have led to a high variety in data. Although today DICOM (Digital Imaging and Communication in Medicine) standard has been widely adopted to store and transfer the medical data, DICOM data still has the 3Vs characteristics of Big Data: high volume, high variety and high velocity. Besides, there is a variety of workloads including Online Transaction Processing (OLTP), Online Analytical Processing (OLAP) and mixed workloads. Existing systems have limitations dealing with these characteristics of data and workloads. In this thesis, we propose new efficient methods for storing and querying DICOM data. We propose a hybrid storage model of row and column stores, called HYTORMO, together with data storage and query processing strategies. First, HYTORMO is designed and implemented to be deployed on large-scale environment to make it possible to manage big medical data. Second, the data storage strategy combines the use of vertical partitioning and a hybrid store to create data storage configurations that can reduce storage space demand and increase workload performance. To achieve such a data storage configuration, one of two data storage design approaches can be applied: (1) expert-based design and (2) automated design. In the former approach, experts manually create data storage configurations by grouping attributes and selecting a suitable data layout for each column group. In the latter approach, we propose a hybrid automated design framework, called HADF. HADF depends on similarity measures (between attributes) that can take into consideration the combined impact of both workload- and data-specific information to generate data storage configurations: Hybrid Similarity (a weighted combination of Attribute Access and Density Similarity measures) is used to group the attributes into column groups; Inter-Cluster Access Similarity is used to determine whether two column groups will be merged together or not (to reduce the number of joins); and Intra-Cluster Access Similarity is applied to decide whether a column group will be stored in a row or a column store. Finally, we propose a suitable and efficient query processing strategy built on top of HYTORMO. It considers the use of both inner joins and left-outer joins. Furthermore, an Intersection Bloom filter () is applied to reduce network I/O cost.We provide experimental evaluations to validate the benefits of the proposed methods over real DICOM datasets. Experimental results show that the mixed use of both row and column stores outperforms a pure row store and a pure column store. The combined impact of both workload-and data-specific information is helpful for HADF to be able to produce good data storage configurations. Moreover, the query processing strategy with the use of the can improve the execution time of an experimental query up to 50% when compared to the case where no is applied.

Ce mémoire contribue à l’amélioration des performances d’une source de stockage hybride embarquée alimentant un véhicule électrique. La solution investiguée est composée de l’association de batteries Li-ion et de super condensateurs, dans le but d’obtenir, par rapport aux solutions classiques, un gain en masse et en durée de vie pour une certaine plage d’autonomie du véhicule. Notre objectif est de mettre à profit l’utilisation de nouvelles méthodes de gestion de la source hybride et de quantifier le gain obtenu. Un modèle multi-physique incluant les aspects électrique, thermique et vieillissement a été développé et intégré dans l’algorithme de gestion d’énergie afin d’évaluer la dégradation progressive des performances des éléments de stockage au cours des cycles de conduite selon la stratégie de gestion implantée. De nouvelles stratégies de gestion ayant pour objectif d’agir sur la durée de vie ont été évaluées. Leur impact sur les performances de la source en termes de masse, coût et durée de vie a pu être quantifié et montre bien que par une meilleure gestion des puissances, il est possible de mieux utiliser le stockeur hybride, ouvrant ainsi la voie à de nouvelles approches de gestion d’énergie pour ces systèmes. / This thesis contributes to the improvement of hybrid embedded source performances supplies an electric vehicle. The studied solution is composed of Li-ion batteries and supercapacitors hybridization, with an aim to achieve improved performances in terms of weight and lifetime over traditional solutions. Our main goal is to take the best advantage of new energy management strategies of the hybrid embedded source and quantify obtained improvements. A multi-physic model including electric, thermal and aging behaviors is developed and integrated into the algorithm of energy management in order to evaluate the gradual degradation of storage components performances during driving cycles and implemented control strategy. New energy management strategies intended to act on the lifetime of hybrid embedded source have been evaluated. Their impact on the performances of the source in terms of weight, cost and lifetime has been quantified and clearly shows that it is possible to make better use of hybrid embedded source thanks to a good power sharing, thus opening the way to new approaches of energy management for these systems.