Les travaux présentés dans cette thèse introduisent des systèmes PV/Stockage couplés au réseau de distribution. La question principale qui se pose dans cette thèse : "Comment intégrer et exploiter un tel système de production d’électricité décentralisés pour renforcer un réseau de distribution fragile ?". Afin de répondre à cette question, dans un premier temps, la modélisation du réseau de distribution (modèle du réseau et modèle de consommation domestique) et du système hybride (modèle du panneau PV, modèle de la batterie au plomb et modèle des convertisseurs) est étudiée en prenant en compte les pertes. Pour le système PV/Stockage, une nouvelle approche de MPPT (Maximum Power Point Tracking en anglais) est développée en considérant le courant moyen passant dans la diode du hacheur. Par ailleurs, une étude du problème de déséquilibre triphasé est menée en utilisant un onduleur triphasé. Egalement, une approche du dimensionnement de l’onduleur a été proposée en se basant sur le courant indirect des trois courants des charges. Pour l’échange de l’énergie entre ces ressources renouvelables et le réseau, tout d’abord, nous avons proposé une nouvelle stratégie pour récupérer l’énergie optimale du système PV + hacheur + batterie idéale. Nous avons ensuite étudié l’échange énergétique (en termes de puissance active et réactive) entre d’un générateur actif et le réseau en utilisant un onduleur. Dan un second temps, nous avons tenté de répondre à la question de l’optimisation de l’injection des sources renouvelables (en termes de capacité et de localisation) dans un réseau de distribution. Pour un dimensionnement fixe du système PV/Stockage (surface de PV, capacité de la batterie et courants de calibre des convertisseurs) ainsi que celui de Stockage/Onduleur sans PV, la gestion optimale de l’énergie de ce système est présentée en respectant les contraintes du réseau ainsi que l’état de charge de la batterie. Nous avons également considéré l’injection de la production du système PV/Stockage dans un seul nœud et deux nœuds à la fois. Finalement, le dimensionnement optimal du système PV/Stockage ainsi que celui de Stockage/Onduleur a été étudié en se basant sur le coût des composants de ces systèmes. Cette étude est aussi intégrée la stratégie optimale de l’énergie précédente. / This thesis presents the integration of the distributed energy sources (PV/Storage) connected to the electric power distribution network. The main question here is: "how to integrate and exploit these sources in order to strengthen a fragile distribution network?". To respond to this question, we started by modeling of the distribution network (domestic consumption model and low-voltage distribution network model) and a hybrid system (solar cell model, lead-acid battery model and converters models) while taking into account the losses. Concerning the PV/Storage system, a new approach of MPPT (Maximum Power Point Tracking) is developed based on the average current passing through the diode. We also studied the three-phase imbalance by using a three-phase inverter (also called three-phase corrector). An approach of the corrector sizing is proposed based on the indirect current of three current-loads. To study the power transfer between the distributed energy sources and the network, first of all, we proposed a new strategy to optimize the energy generated from the PV + chopper + ideal battery system into the electric network. An inverter is studied in order to transfer power (in terms of active and reactive power) between an active generator and the electric network. Secondly, optimization approaches for sizing and placing distributed generators in the electric network are presented. For a fixed sizing of the PV/Storage system (the area of photovoltaic, the capacity of battery and the nominal currents of converters) as well as Storage/Inverter system, the energy flow management strategies are carried out by respecting the constraints of the network as well as the state of charge of battery. We also considered the injection from the PV/Storage system into only one node as well as into two nodes simultaneously. Finally, the optimal sizing of the PV/Storage system as well as the Storage/Inverter system are studied based on the investment cost of each component of these systems. This approach takes into account the energy flow management strategies.

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Cette thèse propose un concept d'optimisation de la consommation d'énergie dans les maisons intelligentes basées sur la gestion de la demande qui repose sur l'utilisation de système d e gestion de l'énergie à la maison (HEMS) qui est en mesure de contrôler les appareils ménagers. L'avantage de ce concept est l'optimisation de la consommation d'énergie sans réduire les utilisateurs vivant confort. Un mécanisme adaptatif pour une croissance intelligente système de gestion de l'énergie de la maison qui a composé des algorithmes qui régissent l'utilisation des différents types de charges par ordre de priorité pré-sélectionné dans la maison intelligente est proposé. En outre, une méthode pourl'optimisation de la puissance générée à partir d'un hybride de systèmes d'énergie renouvelables (HRES) afin d'obtenir la demande de charge. particules technique d'optimisation essaim (PSO) est utilisé comme l'optimisation algorithme de recherche en raison de ses avantages par rapport à d'autres techniques pour réduire le coût moyen actualisé de l'énergie (LCE) avec une plage acceptable de la production en tenant compte des pertes entre la production et la demande. Le problème est défini et la fonction objective est introduite en tenant compte des valeurs de remise en forme de sensibilité dans le processus d’essaim de particules. La structure de l'algorithme a été construite en utilisant un logiciel MATLAB et Arduino 1.0.5 du logiciel.Ce travail atteint le but de réduire la charge de l'électricité et la coupure du rapport pic-moyenne (PAR). / This thesis proposes a concept of power consumption optimization in smart homes based on demand side management that reposes on using Home Energy Management System (HEMS) that is able to control home appliances. The advantage of the concept is optimizing power consumption without reducing the users living comfort. An adaptive mechanism for smart home energy management system which composed of algorithms that govern the use of different types of loads in order of pre-selected priority in smart home is proposed. In addition a method for the optimization of the power generated from a Hybrid Renewable Energy Systems (HRES) in order to achieve the load demand. Particle Swarm Optimization Technique (PSO) is used as optimization searching algorithm due to its advantages over other techniques for reducing the Levelized Cost of Energy (LCE) with an acceptable range of the production taking into consideration the losses between production and demand sides. The problem is defined and the objective function is introduced taking into consideration fitness values sensitivity in particle swarm process. The algorithm structure was built using MATLAB software and Arduino 1.0.5 Software. This work achieves the purpose of reducing electricity expense and clipping the Peak-toAverage Ratio (PAR). The experimental setup for the smart meter implementing HEMS is built relying on the Arduino Mega 2560 board as a main controller and a web application of URL http://www.smarthome-em.com to interface with the proposed smart meter using the Arduino WIFI Shield.

Le secteur industriel de l'énergie, et les réseaux électriques en particulier, rendent à nos sociétés modernes d'immenses services dont nous ne pouvons plus nous passer. Ils présentent aussi, hélas, un certain nombre de graves inconvénients, notamment en matière d'impact environnemental. Ces inconvénients apparaissent aujourd'hui comme inacceptables; le secteur de l'énergie s'efforce donc actuellement de les amoindrir autant que possible, dans le cadre de ce qu'on appelle la transition énergétique.Outre d'indispensables efforts en matière de sobriété et d'efficacité énergétique, deux grands axes d'amélioration se dessinent: d'une part, le remplacement progressif de certains moyens de production d'électricité conventionnels par des moyens de production renouvelables; et d'autre part, le transfert de certains usages aujourd'hui non-électriques vers l'électricité --- en particulier en matière de mobilité.L'intégration au réseau électrique de ces nouveaux types de dispositifs pose cependant des difficultés techniques considérables, qui motivent depuis le début des années 2000 de nombreux travaux sur le thème de ce que l'on appelle aujourd'hui les "smart grids": des réseaux électriques compatibles avec les exigences de la transition énergétique, c'est-à-dire capables d'accueillir massivement les nouveaux types d'usages comme la production photovoltaïque et les bornes de recharge des véhicules électriques, ceci notamment grâce à l'utilisation accrue des nouvelles technologies de l'information et de la communication. Parmi les difficultés susmentionnées, qui limitent la capacité d'accueil du réseau, figurent les congestions, c'est-à-dire les limites physiques à la puissance que l'on peut faire transiter d'un point à un autre sur une infrastructure donnée. C'est à la gestion des congestions que nos travaux sont consacrés. À ce sujet, la question fondamentale est de déterminer par quel enchaînement de mesures, de calcul, de communications et in fine d'actions, on peut passer d'une situation de contrainte sur un réseau de distribution d'électricité, à une situation où cette contrainte a été éliminée par l'action des flexibilités environnantes; autrement dit, en augmentant ou en réduisant judicieusement la production et/ou la consommation locales, et éventuellement en jouant sur d'autres types de leviers.L'objet de cette thèse est de participer à l'élaboration des outils conceptuels et informatiques qui nous permettront de répondre à la question fondamentale ci-dessus. Nos travaux portent ainsi sur la question de la modélisation des réseaux de distribution d'électricité "flexibles", et sur l'implémentation concrète des modèles retenus sous forme d'un logiciel de simulation ad hoc, parfaitement adapté à l'étude de ce type de réseaux. / The energy sector and the electrical networks in particular, provide great and indispensable services to our modern societies. Unfortunately, they also bring some serious drawbacks, especially with regard to the environment. These drawbacks are becoming more and more unacceptable; that is why the energy sector is trying to reduce them as much as possible, in the framework of the so-called energy transition.In addition to mandatory efforts in terms of energy efficiency and sobriety, two major directions of improvement have been identified: on the one hand, the progressive replacement of some conventional power plants with renewable production units; and on the other hand, the transfer of several non-electrical usages towards electricity --- in particular in the area of mobility.The integration of these new devices into electrical networks raise new technical challenges which, since the early 2000s, have been driving a lot of work about so-called "smart grids": electrical networks compatible with the requirements of the energy transition, ie. able to host new devices like photovoltaic solar panels and charging stations for electric vehicles, notably through the increasing usage of new information and communications technologies.Among the difficulties mentioned above, which limit the hosting capacity of the network, there are congestions ie. physical constraints limiting the amount of power that may be transmitted through a given infrastructure. Our work is devoted to the management of congestions. The fundamental issue thereon is to define a sequence of decisions, computations, communications and in fine actionsthat allows to move from a constrained situation on the electrical distribution network, to a situation in which the action of local flexibilities has lifted the constraint; in other words, to a situation where increasing or decreasing local generation and/or consumption, or taking some other control action, relieved the network.The aim of this thesis is to contribute to the development of conceptual and computing tools that will allow us to answer the fundamental aforementioned issue. Our work thus deals with the modelling of flexible electrical distribution networks, and with the tangible implementation of selected models in the form of ad hoc simulation software, specifically designed for the study of such networks.

La croissance des unités de distribution des ressources énergétiques ainsi que l'intégration des nouvelles technologies dans la production et le stockage d'énergie, ont imposé un contrôle nouveau et de nouvelles stratégies opérationnelles. Grâce à sa capacité de stockage et étant considérée comme une énergie propre; la pile à combustible (Pac) est l'une des technologies les plus prometteuse en tant que source d'énergie stationnaire dans les réseaux micro et aussi dans les applications de transport. Par conséquent, deux sujets principaux sont abordés dans cet ouvrage, la conception et l'installation d'un banc d'essai complet instrumenté a membrane échangeuse de polymère (PEM) Pac et de conception et l'essai expérimental d'une nouvelle stratégie de contrôle dynamique d'échange de l'énergie pour les systèmes multi - source et multi - charge. Pour définir le test instruments banc exigences, un examen complet de modèle dynamique est donné dans la première partie. Dans la prochaine section seront inclues, les renseignements concernant la configuration de la conception et la mise en œuvre de banc d'essai de Pac, i.e., critères de spécification des instruments, acquisition, et affichage des données du système. Des résultats expérimentaux sont réalisés afin de démontrer les potentialités de l'installation. Dans le chapitre suivant, une nouvelle stratégie de contrôle dynamique de l'énergie d'échange (DSER) sera introduite et testée par simulation et expérimentalement dans un système à deux ports. Afin d'établir une comparaison et d'intégrer la DSER dans une application Pac, un système à trois ports - y compris un modèle statique de Pac - et deux différentes approches de contrôle, seront testés par simulation dans le cinquième chapitre. La thèse s’achèvera par quelques conclusions et quelques thèmes de recherche potentiels générés à partir de ce travail. / The growth of distributed energy resources together with the incorporation of new technologies in the generation and storage of energy are imposing new control and operational strategies. Due to its storage capability and that it is considered to be clean energy; fuel cell (FC) is one of the most promissory technologies as a stationary energy source in micro grids and also in transportation applications. Therefore, two main issues are addressed in this work; the conception, design, and setup of a fully instrumented test bench for proton exchange membrane (PEM) FC stacks and the design and experimental test of a new dynamic energy-exchange control strategy for multi source and multi load systems. To define the test bench instrument requirements, in the first part a complete dynamic model review is given. In the next section, relevant information regarding the setup of the FC test bench design and implementation is included, i.e., specification criteria of the instruments and acquisition and data display system. Some experimental results are performed in order to demonstrate the potentialities of the setup. In the following chapter, a new dynamic energy exchange control strategy (DSER) is introduced and tested in a two port system via simulation and experimentation. In order to establish a comparison and integrate the DSER in a FC application, in the fifth chapter a three port system – including a static model of FC – and two different control approaches, are tested via simulation. The thesis is closed with some concluding remarks and some potential research topics generated from this work.

La modernisation des réseaux électriques via ce que l'appelle aujourd'hui les réseaux intelligents (ou smart grids) promet des avancées pour permettre de faire face à une augmentation de la demande mondiale ainsi que pour faciliter l'intégration des ressources décentralisées. Grâce à des moyens de communication et de calcul avancés, les smart grids offrent de nouvelles possibilités pour la gestion des ressources des consommateurs finaux, y compris pour de petits éléments comme de l'électroménager. Cependant, ce type de gestion basée sur des décisions prises indépendamment peuvent causer des perturbations tels qu'un rebond de consommation, ou des instabilités sur le réseau. La prise en compte des interactions entre les décisions de gestion énergétique de différentes maisons intelligentes est donc une problématique naissante dans les smart grids. Cette thèse vise à évaluer l'impact potentiel de mécanismes de coordination entre consommateurs résidentiels au niveau de quartiers, et ce à travers trois études complémentaires. Tout d'abord, une première stratégie pour la gestion coordonnée de maisons est proposée avec l'objectif d'augmenter l'utilisation locale d'énergie renouvelable à travers la mise en place d'échanges d'énergie électrique entre voisins. Les participants reçoivent en échange une compensation financière. L'algorithme de gestion est étudié dans une configuration centralisée et une configuration décentralisée en faisant appel au concept de système multi-agents, chaque maison étant représentée par un agent. Les résultats de simulation montrent que les deux approches sont efficaces pour augmenter la consommation locale d'énergie renouvelable et réduire les coûts énergétiques journaliers des consommateurs. Bien que l'approche décentralisée retourne des résultats plus rapidement, l'approche centralisée a une meilleure performance concernant les coûts. Dans une seconde étude, deux algorithmes de gestion énergétiques à J-1 sont proposés pour un quartier résidentiel. Un modèle de tarification dynamique est utilisé, où le prix dépend de la consommation agrégée du quartier ainsi que d'une forme de tarification heures creuses-heures pleines. L'objectif est ici de concevoir un mécanisme de coordination plus avancé (par rapport au précédent), en permettant des échanges d'énergie renouvelable résiduelle au sein du quartier. La performance des algorithmes est étudiée sur une période d'une journée puis d'une année, en prenant ou non en compte les erreurs de prévision. D'après les résultats de simulation, les deux algorithmes proposés montrent de meilleurs performances que les méthodes de référence (sans contrôle, et algorithme égoïste), même en considérant les erreurs de prévision. Enfin, dans une troisième étude, l'impact de l'introduction de production photovoltaïque résidentielle sur la performance d'un agrégateur est évaluée, dans une configuration centralisée. L'agrégateur interagit avec le marché spot et le gestionnaire de réseau, de façon à proposer un nouveau modèle de tarification permettant d'influencer les consommateurs à agir sur leur consommation. Les résultats de simulation montrent quand le taux de pénétration de photovoltaïque résidentiel augmente, le profit de l'agrégateur diminue, du fait de l'autoconsommation dans le quartier. / Grid modernization through philosophies as the Smart Grid has the potential to help meet the expected world increasing demand and integrate new distributed generation resources at the same time. Using advanced communication and computing capabilities, the Smart Grid offers a new avenue of controlling end-user assets, including small units such as home appliances. However, with such strategies, decisions taken independently can cause undesired effects such as rebound peaks, contingencies, and instabilities in the network. Therefore, the interaction between the energy management actions of multiple smart homes is a challenging issue in the Smart Grid. Under this purpose, in this work, the potential of coordination mechanisms established among residential customers at the neighborhood level is evaluated through three studies. Firstly, coordinative home energy management is presented, with the aim to increase local renewable energy usage in the neighborhood area by establishing energy trading among smart homes, which are compensated by incentives. The control algorithm is realized in both centralized and decentralized manners by deploying a multi-agent system, where neighborhood entities are modeled as agents. Simulations results show that both methods are effective on increasing local renewable energy usage and decreasing the daily electricity bills of customers. However, while the decentralized approach gives results in shorter time, the centralized approach shows a better performance regarding costs. Secondly, two decentralized energy management algorithms are proposed for day-ahead energy management in the neighborhood area. A dynamic pricing model is used, where price is associated to the aggregated consumption and grid time-of-use scheme. The objective of the study is to establish a more advanced coordination mechanism (compared to previous work) with residual renewable energy is shared among smart homes. In this study, the performance of the algorithms is investigated with daily and annual analyses, with and without considering forecasting errors. According to simulations results, both coordinative control models show better performance compared to baseline and selfish (no coordination) control cases, even when considering forecasting errors. Lastly, the impact of photovoltaic systems on a residential aggregator performance (in a centralized approach) is investigated in a neighborhood area. In the proposed model, the aggregator interacts with the spot market and the utility, and proposes a novel pricing scheme to influence customers to control their loads. Simulation results show that when the penetration level of residential photovoltaics (PV) is increased, the aggregator profit decreases due to self-consumption ability with PV in the neighborhood.

Augmenter la durée de vie d'une pile, voire s'en passer est aujourd'hui devenu une obligation pour les microsystèmes. En effet, à cette échelle, le remplacement des piles et leur rejet dans l'environnement sont problématiques. La voie préconisée pour répondre à cet enjeu est d'utiliser des sources d'énergie renouvelables (solaire, thermique et mécanique). Pour cela, nous proposons de développer une plateforme de récupération d'énergie multi-sources/multi-charges (MANAGY) capable de s'adapter à son environnement pour en extraire le maximum d'énergie et répondre à des applications diverses. L'architecture est constituée de chemins directs et de chemins indirects où l'énergie provenant des sources est d'abord transférée dans une unité de stockage avant d'être réutilisée par les charges du microsystème. L'utilisation de cette nouvelle architecture permet d'optimiser le transfert d'énergie entre sources et charges et améliore le rendement du système de 33%. Avant de développer une architecture multi-sources, nous avons cherché à améliorer le rendement de la source photovoltaïque (PV) qui, au vu de l'état de l'art, a la densité de puissance la plus élevée. La recherche du rendement maximum de la source PV revient à la recherche du point de puissance maximum (MPPT). Il existe pour chaque condition d'irradiance, de température, et d'énergie extraites un couple tension-courant permettant à la source de fournir un maximum de puissance (MPP). Grâce à l'utilisation de deux chemins de puissance, nous arrivons simultanément à créer une boucle de régulation faible puissance agissant sur le rapport cyclique du système de gestion d'énergie (MPPT) et une boucle de régulation de la tension de sortie agissant sur le transfert de l'énergie. La modélisation du système nous a permis de spécifier ses performances. Pour atteindre les performances requises, des architectures innovantes ont été réalisées qui ont fait l'objet de trois brevets. De plus, des blocs ne sont activés qu'aux instants de changement d'état du système et sont conçus, quand cela a été possible, avec des transistors fonctionnant en mode faible inversion. Toutes ces optimisations permettent au système de fonctionner sur une large plage de variation de l'éclairement (de conditions intérieures supérieures à 500 lux à extérieures) avec un rendement proche de 90%.

L'objectif de la thèse a été l'étude de l'hybridation d'un groupe électrogène à pile à combustible (GE à PAC) dans le cas d'une application embarquée. Une partie importante du travail a consisté à tester en simulation diverses architectures de sources hybrides GE à PAC/superconducteurs. Plusieurs modèles ont été mis au point et utilisés suivant l'objectif envisagé. Le modèle du GE à PAC quasi-statique permet de prédire de manière rapide et qualitative les grandeurs électriques mises en jeu dans la chaîne sur des profils de mission temps - vitesse avec des stratégies de gestion de l'énergie plus ou moins complexes ; un modèle dynamique plus élaboré a été introduit pour étudier certains phénomènes transitoires. Une étude expérimentale met en oeuvre le concept d'hybridation de GE à PAC. Le démonstrateur réalisé doit permettre la validation des modèles et des stratégies de gestion de l'énergie élaborés dans la première partie du travail. Il constitue aussi un dispositif médiatique.

Les bâtiments consomment plus de 40 % de l'énergie mondiale. Bien que nombre de propositions pour améliorer la gestion de l'énergie dans les bâtiments aient été avancées, cette problématique demeure essentiellement ouverte. Cette thèse porte sur le développement et l'évaluation d'une commande prédictive pour la gestion de l'énergie dans le bâtiment ainsi que l'étude de l'embarcabilité de l'algorithme de contrôle sur une cible temps-réel (Roombox - Schneider-Electric). En plus des divers simulations montrant l'intêret d'une telle approche, ce travail explore aussi la capacité de la commande prédictive à s'adapter à des scénarii complexes (prix variable de l'énergie, bâtiments multi-sources, contraintes de ressources, stockage d'énergie, ...). Ce travail propose l'élaboration d'une architecture de commande distribuée pour contrôler les paramètres de confort dans chaque zone du bâtiment sous respect de contraintes de ressources globales. Cette thèse CIFRE a été préparée au sein du laboratoire Gipsa-lab en partenariat avec Schneider-Electric dans le cadre du programme HOMES (www.homesprogramme.com).

La gestion de la consommation énergétique est une question incontournable lors la conception et la mise en œuvre d’un RCSF. Garantir un fonctionnement efficace avec un accroissement de la longévité du réseau en se limitant uniquement à une solution matérielle reste insuffisant. Il est donc nécessaire de se tourner vers d’autres solutions logicielles qui permettraient de maitriser l’exploitation de l’information dès sa source jusqu’à son acheminement vers sa destination finale en tenant compte des caractéristiques intrinsèques des capteurs, i.e., faibles capacités de stockage et de puissance de calcul, et contraintes énergétiques associées. Répondre en partie à ces besoins, passe par le développement d’outils informatiques et de stratégies protocolaires en modes basse consommation mettant en œuvre des mécanismes basés sur des techniques de routage d’informations. Dans cette thèse, nous proposons deux solutions protocolaires hiérarchisées HHRP et HRP-DCM. La première met en œuvre un mécanisme de routage adaptatif à base d’un modèle énergétique non linéaire et d’un concept de communication Fils-Parent pour la sélection des meilleurs chemins en tenant compte d’un ensemble de paramètres critiques tels que les distances source-cible, la puissance du signal et l’énergie consommée. Or, la phase de reconnaissance du voisinage nécessite l’utilisation de la puissance des signaux radio pour estimer les distances entre nœuds capteurs, ce qui est un inconvénient majeur puisque cela peut engendrer des dégradations sur les performances du routage et des erreurs d’estimation des mesures RSSI. Ces dernières ne sont exploitables pour la localisation des nœuds qu’au bout d’un certain temps vu que la stabilité du signal n’est garantie que tardivement. Ainsi, le temps alloué pour la phase de reconnaissance devient important, accélérant de ce fait la consommation d’énergie et donc minimise la durée de vie du réseau. Pour y remédier, nous proposons une alternative qui contourne l’utilisation de la puissance du signal RSSI à tous les niveaux du mécanisme en mettant en œuvre une approche de routage hybride basée sur un mécanisme de clusterisation dynamique HRP-DCM. Cette solution permet des améliorations non seulement lors de la phase de reconnaissance du réseau mais aussi sur l’optimisation des chemins lors de la communication. Elle utilise le concept de calcul des distances temporelles lors du déploiement du réseau ainsi les délais alloués à la phase d’initialisation sont raccourcis atténuant de fait la consommation énergétique et l’exploitation des ressources. L’évaluation des performances montre bien que HRP-DCM optimisent mieux le fonctionnement du réseau quelque soit sa densité comparativement à d’autres solutions telles que HHRP TEEN et LEACH. / Managing energy consumption is an unavoidable issue for a WSN design and implementation. Focusing lonely on a hardware solution to ensure an efficient of a running network while increasing its lifetime remains insufficient. It is therefore necessary to turn towards other software solutions that enable a better control of information processing from its source until its final destination by taking into account intrinsic characteristics of sensors, such as low storage and computing capabilities and associated energy constraints. A partial response to these needs requires the development of IT tools and protocolar strategies in low-power modes by implementing mechanisms based on information routing techniques. In this thesis, we propose and develop two hierarchized protocolar solutions HHRP and HRP-DCM. The first one implements an adaptive routing mechanism based on a nonlinear energy model and a concept of communication Son-Parent for a best paths selection by taking into account a set of critical parameters such as distance source-target, signal strength and energy consumption. However, the vicinity recognition phase requires the use of RSSI radio signals to estimate distances between sensor nodes. This can be considered as a major drawback since it may cause damage on routing performances and estimation error on RSSI measurements. These latters can be used for locating nodes only after a while since the stability of RSSI signal is guaranteed only belatedly Thus, the allocated time for recognition phase becomes significant, speeding up thereby energy consumption and thus reduces the lifetime of the network. In this context, we propose an alternative that bypasses the use of RSSI power signal in different levels of HHRP mechanism by implementing a hybrid routing approach based on a dynamic clustering mechanism HRP-DCM. This solution allows improvements in recognition and in paths optimization phases, both. It uses the concept of temporal distances calculation during network deployment. Thus, allocated time for network initialization is shortened mitigating in fact energy consumption and resources exploitation. Performance evaluation shows that HRP-DCM optimizes better network whatever its density compared to other solutions such as HHRP, TEEN and LEACH routing protocols.