Ferrada, FilipaPereira, PedroFrancisco, Luis Filipe Rodrigues2026-01-272026-01-272025-05-22http://hdl.handle.net/10362/199763We are moving towards an increasingly autonomous world, always seeking to take full advantage of developed technologies, as is the case with photovoltaic installations in homes. The majority of people aim to harness solar energy to power their residences, vehicles, or even contribute to the creation of electric communities for enhanced energy efficiency and assistance in "decarbonisation". The challenge arises when solar energy is not available, but there is a need for consump- tion. In other words, when there is no sun, there is no energy available for consumption in an autonomous perspective. A solar battery seems to be the most obvious solution but brings associated problems, such as a substantial initial investment, making the issue of photovoltaic panels challenging. Thus, there arises a need to find solutions. The goal of this dissertation is to develop a system capable of controlling a domestic photovoltaic installation with a solar battery and capable of adopting methods to achieve a return on investment. These methods include controlling energy tariffs and utilizing second life batteries, which are batteries used in electric cars that are no longer considered ideal for maintaining the car’s performance due to the state of health reaching less than 80%. This thesis outlines the development of an intelligent system, WattFuture, designed to oversee a photovoltaic installation incorporating solar batteries. To achieve this, artifi- cial intelligent models are deployed to predict energy values, including production and consumption. The integration of application programming interfaces, APIs, providing weather information is necessary for more accurate production predictions. A compre- hensive simulation is conducted, comparing scenarios with solar batteries, without solar batteries, and without a photovoltaic installation to analyze the results. Cost reductions were made possible by the use of second-life batteries, due to their significantly lower price, and the strategic management of electricity tariffs, which allowed grid usage during economically beneficial hours.Caminhamos para um mundo cada vez mais autónomo e procuramos sempre tirar o maior proveito das tecnologias desenvolvidas como é o caso das instalações fotovoltaicas em habitações onde a maior parte das pessoas procura aproveitar a energia do sol para alimentarem as suas habitações ou veículos ou até mesmo na criação de comunidades elétricas para um maior rendimento energético e ajuda na "descarbonização". O problema surge quando não há energia solar disponível mas há uma necessidade de consumo, ou seja, quando não há sol não há energia, numa perspetiva autónoma. Uma bateria solar parece ser a solução mais óbvia mas traz também problemas associados como um grande investimento tornando este problema dos painéis fotovoltaicos desafiante. Surge então a necessidade de arranjar soluções, solução essa que pretendo desenvolver nesta tese que consiste em desenvolver um sistema capaz de controlar uma instalação fotovoltaica com bateria solar e adotar métodos para compensar o investimento inicial. Métodos estes como o controlo das tarifas energéticas e uso de baterias usadas, "Second Life Batteries", baterias usadas em carros elétricos que não são consideradas ideais para manter o desempenho do carro devido ao "estado de vida"chegar abaixo dos 80%. Esta tese delineia o desenvolvimento de um sistema inteligente, WattFuture, projetado para supervisionar uma instalação fotovoltaica doméstica que incorpora baterias solares. Para alcançar esse objetivo, serão implementados modelos de Inteligência Artificial para prever valores energéticos, sendo estes produção e consumo. A integração de application programming interfaces, APIs, fornece informações meteorológicas necessárias para previsões da produção mais precisas. Realizou-se uma simulação abrangente, contrastando cenários com baterias solares, sem baterias solares e sem instalação fotovoltaica para comparar resultados. As reduções de custos foram possíveis graças à utilização de baterias usadas, devido ao seu preço significativamente mais baixo, e à gestão estratégica das tarifas de eletricidade, que permitiu a utilização da rede em horas economicamente vantajosas.engPhotovoltaic PanelsSecond Life BatteriesElectricity TarrifsMonitoring SystemSHEMSArtificial Intelligencemaster thesis