Ce travail de thèse porte sur l’optimisation des systèmes autonomes de 10 à 100W alimentés par des panneaux solaires photovoltaïques en milieux complexes (forêt, vélo, drone …)L’estimation de l’énergie solaire récupérable pour des systèmes stationnaires fait l’objet du premier chapitre de ce mémoire. Lorsque les ombres sont simples (maison, poteau), l’estimation est aisée. Pour des ombrages complexes la prévision est plus ardue et nécessite la connaissance fines des obstructions, difficilement modélisables par des formes simples. Pour de tels cas, nous avons mené une étude utilisant un objectif peu onéreux de type « fisheye » associé avec un téléphone portable. Sur le site visé, une photo prise vers le ciel visualise les obstructions. Un script Python traite la photo et intègre ainsi les informations sur l'ombrage. Ce script associe aussi les données météorologiques du site et calcule la position du soleil. On obtient alors une estimation de l’irradiation horaire sur la période désirée. Des mesures expérimentales valident la méthode utilisée et montrent son intérêt. Ces estimations d’irradiation sont ensuite utilisé pour modéliser un système autonome (panneau solaire, batterie, charges, chargeur). Il fournit alors l’évolution de l’état de charge de la batterie ce qui permet une conclusion définitive sur la continuité d’opération souhaitée.Pour avoir le niveau de tension désiré, les cellules solaires sont associées en série. Lorsque l’irradiance reçue par les cellules est homogène, la caractéristique puissance-tension ne présente qu’un maximum. En revanche, sous des conditions d’ombrages partiels, plusieurs maxima locaux existent et nous cherchons à déterminer clairement leurs positionnements dans différentes conditions d’irradiance et température dans ce deuxième chapitre. Pour cela, le panneau solaire complet est modélisé avec l’aide de la fonction de Lambert et d’autres techniques d’optimisation pour le simuler sous une multiplicité de conditions expérimentales d’irradiances et de températures en un temps acceptable. L’analyse des résultats fournit, en supposant l’équiprobabilité des conditions possibles et à partir de résultats expérimentaux obtenus sur un système mobile, la distribution du maximum de puissance en fonction de la tension du panneau photovoltaïque. Nous avons également mis en place d’un modèle complet sous simulink d’un système autonome simple (panneau solaire avec 4 diodes bypass associé à un convertisseur buck qui recharge une batterie. Les entrées et sortie du microcontrôleur qui pilote le buck et la loi de commande du buck sont aussi modélisées). Le modèle est validé par comparaison avec un système expérimental réel. Il permettra de tester en simulation les lois de commande étudiées dans le chapitre suivant.Le troisième chapitre de cette thèse s’intéresse à l’optimisation à tout instant de la puissance photovoltaïque récupérable et plus particulièrement aux commandes recherchant le maximum de puissance global (GMPPT). Une large revue de littérature sur le sujet permet d’alimenter une étude critique de ces commandes GMPPT. Faute d’une procédure de validation permettant d’étudier la performance des algorithmes dans le contexte de recherche du maximum de puissance, une nouvelle approche est proposée pour simuler l’évolution de l’irradiance vue par chaque panneau solaire au fils du temps sous une ombre mobile. Un algorithme simple et peu gourmand en ressources de calcul est proposé, inspiré par la distribution observée dans le chapitre précédent. Une analyse expérimentale comparative est réalisée avec différents profils d’ombrages en implémentant cet algorithme et quelques algorithmes ayant le même niveau de complexité sur un convertisseur réel associé à un simulateur physique de panneau solaire piloté par ordinateur. Les résultats montrent l’intérêt mais aussi les limites de la commande proposée et plus généralement des commandes GMPPT.