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.

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