Controlador de microgrid utilizando python baseado em lógica fuzzy

O crescimento contínuo da demanda energética tem impulsionado o desenvolvimento de estratégias de gerenciamento inteligente aplicadas a microgrids. Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a validação de um controlador para microgrids híbridas, compostas por geração fotovoltaica de 100 kWp, armazenamento em baterias de 50 kWh, gerador a diesel de 100 kW e conexão à rede elétrica. O objetivo foi propor uma solução de controle capaz de promover gerenciamento local, flexibilidade operacional e integração eficiente de fontes renováveis. O controlador foi modelado com base em lógica fuzzy, utilizando 54 regras de inferência, e implementado integralmente em linguagem Python com as bibliotecas NumPy, Scikit-fuzzy e Matplotlib. O sistema realiza tomada de decisão automatizada considerando critérios de eficiência operacional, preservação do estado de carga das baterias (entre 20% e 90%) e otimização econômica frente às variações tarifárias entre horários de ponta e fora de ponta. As simulações foram conduzidas em dois cenários distintos: dia ensolarado com irradiância de 1000 Wm² e dia nublado com irradiância entre 200-600 Wm² com interrupção da rede. Os resultados demonstraram redução de até 41,54% nos custos operacionais diários em condições favoráveis e 8,74% em condições adversas, com economia anual projetada de R$ 117.849,76 e payback estimado em 5,3 anos. O sistema manteve estabilidade operacional em ambos os cenários, sem registros de demanda não atendida. Conclui-se que a solução proposta apresenta viabilidade técnica e econômica como alternativa acessível aos controladores comerciais convencionais, contribuindo para a democratização de tecnologias de gerenciamento energético em microgrids.