Comparative Evaluation of Fuzzy and Rule-Based Energy Management Strategies for Photovoltaic–Battery Microgrids

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.18535/ijecs.v15i07.5575
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Renewable energy–based microgrids have emerged as an effective solution for integrating distributed energy resources such as photovoltaic (PV) generation and battery energy storage systems (BESS). However, the intermittent nature of renewable energy sources and variations in load demand present significant challenges for maintaining power balance and system stability. This paper presents a comparative evaluation of rule-based and fuzzy logic energy management strategies for a photovoltaic–battery microgrid using a MATLAB/Simulink-based digital twin. The proposed model integrates photovoltaic generation, battery storage, and load demand to simulate realistic operating conditions. Both control strategies are evaluated under varying solar irradiance and load scenarios based on voltage stability, battery state-of-charge dynamics, and energy utilization efficiency. Simulation results indicate that the fuzzy logic controller provides smoother battery operation, improved adaptability, and enhanced system stability compared with the conventional rule-based approach. The proposed framework provides an effective platform for evaluating advanced energy management strategies and supports future implementation in PLC-based microgrid control systems.