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The transportation sector is a major contributor to both air pollution and greenhouse gas emissions. Hybrid electric vehicles can reduce fuel consumption and CO2 emissions by optimizing the energy management of the powertrain. This study examines the trade-off between regulated pollutant emissions and hybrid powertrain efficiency. In the first part of the work, three-dimensional dynamic programming is used with a weighted objective function to determine the optimal distribution of a power request between the thermal engine and the electric motor. In the second part, we modify the control variable in order to take into account the engine actuators (intake pressure, air fuel ratio, and ignition timing). The purpose of this second control problem is to identify the potential differences between conventional solutions and optimal engine control in the context of hybridization. The thermal dynamics of the three-way catalyst are taken into account in order to model the aftertreatment efficiency. Experimental campaigns are conducted on spark-ignition engines to introduce simplified models for emissions, exhaust gas temperature, catalyst heat transfers and efficiency. The convergence of the results is analyzed with respect to the discretization parameters. Parametric studies evaluate the influence of the weighting factor, driving cycle (NEDC, WLTC), electric motor and battery sizing, as well as emission and catalyst modeling parameters. We assess the impact of including the sparkignition engine’s actuators as control variables, focusing on the interdepence between the three parameters (intake pressure, air fuel ratio, and ignition timing). We discuss the difference between the optimal engine control that we calculated for a hybrid vehicle and the standard approach in a conventionnal powertrain., Le secteur des transports est un des principaux contributeurs aux émissions de gaz à effet de serre et à la pollution de l’air. Les véhicules hybrides électriques ont été introduits pour réduire la consommation de ressources fossiles et les émissions de CO2 en optimisant l’efficacité énergétique de la motorisation. Cette thèse s’intéresse au compromis qui peut exister entre cet objectif et la réduction des émissions de polluants réglementés. Dans la première partie du travail, la programmation dynamique à trois dimensions est utilisée avec une fonction objectif qui pondère les deux critères pour déterminer la répartition optimale de puissance entre le moteur thermique et la machine électrique. La seconde partie consiste à introduire les paramètres de contrôle rapproché du moteur thermique (pression d’admission, richesse et avance à l’allumage) dans la méthode d’optimisation. L’objectif est d’identifier les différences potentielles entre la commande optimale du moteur hybridé et les stratégies habituellement utilisées pour les véhicules conventionnels. La dynamique thermique du catalyseur trois voies est modélisée pour évaluer l’efficacité du système de dépollution. Des campagnes de mesures sur deux moteurs à allumage commandé permettent de formuler des modèles simplifiés des émissions de la température des gaz, des coefficients de transferts thermiques et des efficacités du catalyseur. La convergence des résultats est validée au regard des paramètres d’optimisation (finesse de la discrétisation en particulier). Des études paramétriques permettent d’évaluer l’influence sur les résultats du facteur de pondération, du cycle de conduite (NEDC, WLTC), du dimensionnement des composants, et de certains paramètres de modélisation. L’optimisation du contrôle rapproché du moteur est analysée, en particulier concernant l’interdépendance entre les trois variables considérées. La différence entre les stratégies conventionnelles de contrôle du moteur et les résultats obtenus est discutée.

Data centers, factories housing thousands of computer servers that work permanently to exchange, store, process data and make it accessible via the Internet. With the digital sector development, their energy consumption, which is largely fossil fuel-based, has grown continuously over the last decade, posing a real threat to the environment. The use of renewable energy is a promising way to limit the ecological footprint of data centers. Nevertheless, the intermittent nature of these sources hinders their integration into a system requiring a high reliability degree. The hybridization of several technologies for green electricity production, coupled with storage devices, is currently an effective solution to this problem. As a result, this research work studies a multi-source system, integrating tidal turbines, photovoltaic panels, batteries and a hydrogen storage system to power an MW-scale data center. The main objective of this thesis is the optimization of a data center power supply, both for isolated sites and grid-connected ones. The first axis of this work is the modeling of the system components using the energetic macroscopic representation (EMR). Energy management strategy based on the frequency separation principle is first adopted to share power between storage devices with different dynamic characteristics. The second axis concerns the optimal sizing of the proposed system, in order to find the best configuration that meets the technical constraints imposed at minimum cost, using particle swarm optimization (PSO) and genetic algorithm (GA). Here, a rules-based energy management technique is used for simplicity and reduced computing time purposes. The last axis focuses on the energy management optimization through GA, taking into account the storage systems degradation in order to reduce their operating costs and extend their lifetime. It should be noted that each axis previously discussed has been the subject of a specific sensitivity analysis, which aims to evaluate the performance of the hybrid system under different operating conditions., Les data centers, des usines abritant des milliers de serveurs informatiques, fonctionnent en permanence pour échanger, stocker, traiter des données et les rendre accessibles via l'internet. Avec le développement du secteur numérique, leur consommation énergétique, en grande partie d’origine fossile, n’a cessé de croitre au cours de la dernière décennie, représentant une réelle menace pour l’environnement. Le recours aux énergies renouvelables constitue un levier prometteur pour limiter l’empreinte écologique des data centers. Néanmoins, le caractère intermittent de ces sources freine leur intégration dans un système nécessitant un degré de fiabilité élevée. L’hybridation de plusieurs technologies pour la production d’électricité verte, couplée à des dispositifs de stockage est actuellement une solution efficace pour pallier ce problème. De ce fait, ce travail de recherche étudie un système multi-sources, intégrant des hydroliennes, des panneaux photovoltaïques, des batteries et un système de stockage d’hydrogène pour alimenter un data center à l’échelle du MW. L'objectif principal de cette thèse est l’optimisation de l'alimentation électrique d'un data center, aussi bien pour des sites isolés que des installations raccordées au réseau. Le premier axe de ce travail est la modélisation des différents composants du système à l’aide de la représentation énergétique macroscopique (REM). Une gestion d’énergie reposant sur le principe de séparation fréquentielle est adoptée dans un premier temps pour répartir l’énergie entre des organes de stockage présentant des caractéristiques dynamiques différentes. Le deuxième axe concerne le dimensionnement optimal du système proposé afin de trouver la meilleure configuration qui satisfasse les contraintes techniques imposées à un coût minimum, en utilisant l’optimisation par essaims particulaires (PSO) et l’algorithme génétique (AG). Ici, une technique de gestion d’énergie basée sur des règles simples est utilisée pour des raisons de simplicité et de réduction de temps de calcul. Le dernier axe se focalise sur l’optimisation de la gestion d’énergie via l’AG, en tenant compte des problèmes de dégradation des systèmes de stockage en vue de réduire leur coût d’exploitation et de prolonger leur durée de vie. Il est bien entendu que chaque axe précédemment abordé a fait l’objet d’une analyse de sensibilité spécifique, afin d’évaluer les performances du système hybride dans différentes conditions de fonctionnement.

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.; 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.

The hybrid electric vehicle uses two different energy sources to propel itself: fuel as well as a reversible electric storage system. The energy management strategy aims at supervising the power flows inside the powertrain by choosing the operating points of the different components so as to optimize a given criterion. The energy management strategy is formulated as an optimal control problem where the criterion to be minimized takes into account the total fuel consumption of the vehicle on the considered trip. The optimal solution can be calculated off-line when the vehicle’s mission is perfectly known, an assumption no longer admissible for an embedded strategy whose main objective is to get as close as possible to the optimal result. The work presented in this manuscript highlights the potential of multi-objective optimal control to handle the features’ trade-offs inherent to the development of production vehicle. An energy management strategy taking into account the trade-off between fuel consumption and drivability, as well as one dealing with the trade-off between fuel consumption and battery state of health, are proposed. The presented strategies share a modular approach following the transversal solution of the Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS). As a result, the control policy of the plug-in hybrid electric vehicle, the Mild-Hybrid, together with complex hybrid architectures provided with an automated transmission, two electric machines or two electric storage systems, is tackled through a common base. This approach allows to reduce the development period of the energy management strategies which shares a maximum of common elements., Le véhicule hybride électrique dispose de deux sources d’énergie distinctes pour se mouvoir : le carburant, ainsi qu’un système de stockage électrique ayant la particularité d’être réversible. La loi de gestion d’énergie a pour objectif de superviser les flux de puissance dans le groupe motopropulseur en intervenant sur le point de fonctionnement des organes de celui-ci, et ce dans le but d’optimiser un critère donné. La loi de gestion d’énergie se formalise donc par un problème de commande optimale dont le critère à minimiser tient compte de la consommation de carburant du véhicule sur un trajet donné. La solution de ce problème peut se calculer hors ligne lorsque toutes les données du trajet sont parfaitement connues à l’avance, hypothèse qui n’est plus admissible pour une stratégie embarquée sur véhicule dont l’objectif est alors de s’approcher au maximum du résultat optimal. Les travaux présentés dans ce manuscrit mettent en avant la commande optimale orientée multi-objectif pour répondre à la problématique du compromis inter-prestations au coeur du développement d’un véhicule de série. Une loi de gestion d’énergie tenant compte du compromis entre consommation et agrément de conduite, ainsi qu’une autre traitant le compromis entre consommation et vieillissement batterie sont proposées. Les stratégies présentées s’inscrivent également dans une approche modulaire tirée de la solution de nature transversale issue de l’Equivalent Consumption Minimization strategy (ECMS). Ainsi, la commande du véhicule hybride rechargeable, du Mild-Hybride, ainsi que d’architectures hybrides complexes disposant d’une transmission automatique, de deux machines électriques ou deux systèmes de stockage électriques, est ici traitée à travers un socle commun. Cette approche permet de réduire le temps de développement des stratégies qui partagent un maximum d’éléments communs.

The energy systems describe a class of systems whose from structural and functional characteristics raise the problem of the energy distribution to satisfy the services in real time. The solution of this multi-objectives problem, namely energetic, is the energy management strategy, whose design is still an open problem. The solutions studied in this thesis are incorporated in the framework of an industrial partnership and particularly in those systemic design approaches. The first contribution is a methodology of modular and generic design of the energy management strategy, for the multi- clients and multi-sources systems. It defines two types of functional elements: the clients and the sources, interacting through a node, which is the carrier of thestrategy. The second contribution deals with thegeneric formulation of the strategy and itssimplification by means of decomposition in accordance with two problems: the hybridization of sources and the competition of clients, which a real ready known in the literature. The third contribution is partial to the selection of innovative or existing algorithms, which are compatible with a real-time target to execute the strategy. Finally, the energy strategy of a refrigerated truck with a hybrid energy architecture is designed by the proposed modular approach, and the algorithm feasibility is validated by the simulation.; Les systèmes énergétiques désignent une classe de systèmes dont les spécificités structurelles et fonctionnelles posent la question de la distribution de l’énergie, en temps réel, pour satisfaire des services. Cette problématique multi-objectifs, nommée énergétique, a pour solution une stratégie de gestion,dont la conception représente un problème ouvert. Les verrous étudiés dans cette thèse s’inscrivent dans le cadre d’un partenariat industriel et en particulier celui des démarches de conception systémique. Trois contributions sont apportées. La première est une méthodologie de conception modulaire et générique de la stratégie énergétique, pour les systèmes multi-clients et multi-sources. Elle définit deux types d’éléments fonctionnels : les clients et les sources, interagissant par le biais d’un nœud, porteur de la stratégie. La seconde traite la simplification de la stratégie par une décomposition selon deux problématiques déjà connues de la littérature : l’hybridation de sources et la concurrence de clients. La troisième porte sur la sélection d’algorithmes novateurs ou existants, compatibles avec une cible temps réel, pour exécuter la stratégie. Enfin, la stratégie énergétique d’un camion frigorifique disposant d’une architecture énergétique hybride série est conçue par notre approche modulaire, et la faisabilité algorithmique est validée en simulation.

To face the increasing demand of electrical power in compliance with the liberalization of the electricity market and the need of reducing CO2 emissions, many distributed energy resources have emerged and especially the generation systems that utilize renewable energy sources. In the nearfuture, the grid could be described as an aggregation of several microgrids both consumer and producer. For those "prosumers", a classical strategy consists in selling all the highly subsidized production at important prices while all consumed energy is purchased. Smarter operations now become possible with developments of energy storage technologies and evolving prices policies. The microgrid considered in the thesis is composed of an industrial load and a photovoltaic generator associated to an energy storage. Two technologies are considered with high speed flywheels on one hand and a Li-ion electrochemical battery on the other. The common study referring to such systems allude to the optimal scheduling, the real-time management and the sizing methodology. Firstly in the thesis, the optimal power flow dispatching is performed using various algorithms. Those operations aim at reducing the electrical bill taking account of consumption and production forecasts as well as the different fares and possible constraints imposed by the power supplier. Then the design strategy is investigated. The approach consists in simultaneously integrating the energy management and the sizing of the system. We particularly underline the complexity of the resulting optimization problem and how it can be solved using suitable optimization methods in compliance with relevant models of the microgrid. We specifically show the reduction of the computational time allowing the microgrid simulation over long time durations in the optimization process in order to take seasonal variations into account. In the last part a cost analysis is performed, and different design are computed depending on the prices policies. The goal is to determine a financial context that would encourage the deployment of storage systems that are necessary to favor the development of intermittent renewable energy sources., L‘augmentation de la consommation pour soutenir la croissance, le souci de réduction des gaz à effet de serre et les avancées technologiques ont favorisé le développement des sources d‘énergie renouvelables depuis les années 90. L‘implantation de ces générateurs décentralisés a progressivement modifié l‘architecture du réseau en passant d‘un modèle vertical à une situation davantage clusterisée. Ce réseau maillé voit ainsi apparaitre de nouveaux acteurs, à la fois producteurs et consommateurs (en anglais, les « prosumers»). Pour ce type de structures, la stratégie classique actuelle consiste à acheter l'ensemble de l'énergie consommée alors que la totalité de la production est vendue séparément à des tarifs intéressants. Avec les progrès réalisés sur les différentes technologies de stockage, de nouveaux degrés de liberté apparaissent et des opérations plus intelligentes deviennent possibles. L‘objet de l‘étude est un microréseau comprenant un générateur photovoltaïque et un consommateur tertiaire associés à un moyen de stockage. Deux technologies sont envisagées avec des volants d‘inertie dans un premier temps et une batterie électrochimique (Li-ion) par la suite. Les domaines d‘étude relatifs à ce type de système sont la gestion énergétique par planification, la commande temps réel et le dimensionnement. Les travaux de cette thèse se concentrent d‘abord sur la problématique de gestion par optimisation des flux d‘énergie. Différents algorithmes sont ainsi utilisés et comparés pour planifier le fonctionnement du microréseau. L‘objectif est de diminuer la facture énergétique en tenant compte des données de consommation et production mais également des politiques tarifaires en vigueur et d‘éventuelles contraintes de fonctionnement imposées par le fournisseur d‘énergie. Dans un second temps la problématique de dimensionnement est abordée avec une démarche de conception optimale intégrant la boucle de gestion dès la phase de design. Nous montrons plus particulièrement comment l‘adéquation entre les méthodes d‘optimisationutilisées et le modèle du microréseau employé peut permettre la réduction significative des temps de calcul. Une configuration optimale du microréseau, valable sur des horizons temporels longs intégrant les alternances saisonnières, peut finalement se dégager. Les travaux se concluent sur une phase d‘analyse avec des dimensionnements établis pour différents contextes tarifaires. Le but est de dégager des domaines permettant de valoriser et justifier l‘installation d‘un moyen de stockage qui s‘avère indispensable pour soutenir le développement des sources d‘énergies renouvelables et assurer la transition énergétique.