Las energías renovables se identifican como una solución para la creciente demanda futura de electricidad. La energía fotovoltaica (FV) es una de las principales fuentes de energía renovable utilizadas para la generación de electricidad. Entre los sistemas fotovoltaicos, los sistemas fotovoltaicos distribuidos se están popularizando entre los consumidores domésticos, por lo que el número de instalaciones fotovoltaicas domésticas aumenta continuamente. Los principales problemas de los sistemas fotovoltaicos son las variaciones intermitentes de la potencia de salida y la imposibilidad de utilizar la energía fotovoltaica durante las horas punta de la noche. El almacenamiento de energía es una posible técnica para mitigar estos problemas. Para utilizar eficazmente las generaciones locales, el almacenamiento y las cargas, el sistema de gestión de la energía (SGE) se convierte en un componente esencial de las futuras instalaciones fotovoltaicas domésticas. El EMS para los consumidores domésticos tiene que ser barato, manteniendo al mismo tiempo un nivel de precisión razonable. En este trabajo, se han desarrollado y comparado EMS basados en problemas de optimización y EMS basados en reglas para investigar la precisión y la velocidad de procesamiento, seleccionando así un EMS rápido y preciso para una instalación fotovoltaica doméstica. Además, en el EMS propuesto, se generan perfiles de generación y carga diarios a partir de predicciones, y así se estiman los niveles de estado de carga (SoC) de la batería a lo largo de un día mediante el EMS. Con el fin de utilizar el almacenamiento de forma eficaz, se introducen límites locales de SoC máximos y mínimos variables en el tiempo para la batería, que están dentro de los límites globales de SoC máximos y mínimos. Con la ayuda de perfiles fotovoltaicos reales y perfiles de carga típicos, se implementó el EMS utilizando técnicas de optimización y basadas en reglas con límites locales de SoC. Los resultados verificaron que el EMS basado en reglas producía resultados precisos en comparación con el EMS basado en optimización con un menor tiempo de procesamiento. Otros resultados verificaron que la introducción de límites locales de SoC mejoraba el rendimiento del EMS en condiciones imprevistas.
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