Vu que le secteur du transport est directement impliqué dans les émissions gigantesques de gaz à effet de serre et la pollution mondiale globale, l'électrification des véhicules a récemment surgi comme étant une solution efficace aux catastrophes environnementales contemporaines. Face à l'impossibilité de stockage d'électricité en grandes quantités, et en vue d'ajuster en permanence l'offre d'électricité à la demande, il faudrait développer des solutions d'adaptation où les batteries des véhicules électriques (VE) prendraient en charge le stockage et la restitution de l'énergie. Cette étude se focalise sur les systèmes énergétiques impliquant des véhicules électriques utilisés comme moyens de stockage et de restitution d'énergie et sur l'optimisation des flux énergétiques relatifs à ces systèmes. L'étude porte sur les flux énergétiques réversibles entre les véhicules électriques, le réseau et les habitations. Une approche de modélisation et d'optimisation a été développée afin d'apporter une contribution permettant la gestion optimale et efficace des flux énergétiques entre les VE et les infrastructures. Pour ce fait, un système énergétique incluant une maison, un véhicule électrique et la grille est bien défini. La maison est alimentée à partir de sources d'énergie renouvelables et le véhicule sera utilisé comme moyen de stockage ou de restitution d'énergie en fonction de l'offre et de la demande d'électricité. Eventuellement, l'objectif serait d'éliminer l'approvisionnement du réseau de façon à maintenir l'équilibre entre l'offre et la demande d'électricité. Le contrôle des flux énergétiques du véhicule a été élaboré à travers la proposition d'un algorithme d'optimisation multi-objectifs et multi-critères dépendant de l'offre et la demande de l'électricité. Donc, le stockage d'énergie est proposé via une optimisation multi-objectifs des flux d'énergie pénétrant les véhicules électriques à partir du réseau, de la maison ou du bâtiment au cours du processus de recharge, et ceux sortant des véhicules durant la décharge. L'algorithme génétique est utilisé pour calculer les solutions optimales du problème d'optimisation relatif à la décharge. Les fonctions objectifs sont ensuite normalisées et la méthode de la somme pondérée est utilisée avec des poids aléatoires définis selon l'ordre de priorité du décideur dans différents scénarios afin d'aboutir à une solution optimale finale. Les calculs sont également vérifiés et l'optimisation validée grâce au solveur gamultiobj du logiciel Matlab. La marge de différence entre la production et la consommation d'énergie cède souvent la place à un énorme gaspillage. En effet, la production excessive d'énergie serait rejetée, tandis que la production déficiente se traduirait par des compensations coûteuses de l'énergie consommée; d'où la nécessité d'une régulation de l'énergie. Afin de contrôler les flux d'énergie, et visant à atteindre un système équilibré, un algorithme de contrôle et de régulation a été développé. Toutefois, comme l'algorithme permet d'intégrer un nombre infini de véhicules, une amélioration a été proposée de sorte que le nombre de véhicules retenus par la recharge ou la décharge soit minimisé. Ainsi, le transfert d'énergie serait pratique et la consommation de batteries serait réduite. Subséquemment, dans la version améliorée de l'algorithme, les véhicules disponibles subissent une classification selon leur état de charge et la longévité de leur batterie avant d'injecter ou de récupérer leur énergie, dans le but d'obtenir un système équilibré sans détériorer les batteries des véhicules. Par conséquent, les processus de stockage et de restitution d’énergie ont été optimisés grâce à la minimisation du nombre de véhicules chargés ou déchargés. Ainsi a été développée une stratégie de gestion énergétique permettant de contrôler les flux énergétiques établissant une loi de commande bidirectionnelle qui serait une solution d'adaptation de l'offre à la demande d'électricité