Le travail effectué dans cette thèse consiste à étudier deux systèmes des systèmes énergétiques hybrides connectés au réseau électrique, Ainsi le premier système proposé est constitué de sources renouvelables (système photovoltaïque/énergie éolienne/pile à combustible) en plus d'un système de stockage d'énergie hybride (batterie/supercapacité), et pour protéger cette dernière de la surcharge, un système de délestage a été intégrée (notre cas est résistance), Quant au deuxième système proposé, il se compose de sources renouvelables et d'une source de secours traditionnelle (système photovoltaïque/énergie éolienne/pile à combustible/générateur diesel) en plus d'un système de stockage d'énergie hybride (batterie/supercondensateur). Pour extraire un maximum d’énergie d’un système photovoltaïque/éolien, la technique MPPT est appliquée. Le système de gestion de l'énergie dans les systèmes hybrides est considéré comme nécessaire en raison des changements qui s'y produisent, À cet égard, pour parvenir à une gestion optimale des deux systèmes hybrides et fournir l'énergie nécessaire au réseau électrique compte tenu des changements climatiques et de la demande énergétique, un système de gestion de l'énergie a été proposé et conçu, chacun basée sur la technique de l'intelligence artificielle, qui sert de principale contribution à cette thèse. Ainsi, la gestion de l'énergie a été réalisée pour le premier système proposé en concevant deux stratégies, qui sont la stratégie de gestion de l'énergie classique (SGEC) et la stratégie de gestion de l'énergie intelligente (SGEI), qui basée sur le contrôleur à logique floue (CLF), vise à combler les lacunes de la stratégie classique en plus de les comparer et de clarifier les différences entre elles. Quant au deuxième système proposé, son énergie a été gérée grâce à la conception d'une stratégie de gestion de l'énergie intelligente hybride (SGEIH), composée d'un contrôleur à logique floue et d'un contrôleur à réseau neuronal intelligent (CLF-CRNA). Pour le côté réseau, pour améliorer la qualité du flux d'énergie dans le réseau, la puissance active et réactive a été contrôlée en appliquant un contrôle de puissance direct basé sur un contrôleur à mode glissant de second ordre (DPC-SOSMC) et un contrôle de puissance direct basé sur un contrôleur à logique floue (DPC-FLC) Sur les premier et deuxième systèmes, respectivement. Enfin, les deux systèmes ont été simulés dans Matlab Simlink, et les résultats ont montré quelle l'efficacité et l'efficience des contrôleurs proposés.