Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Evaluation of a home energy management system using one-year data under dynamic tariff conditions / Emilia Kazanecka, Dominika MATUSZEWSKA, Lina Montuori, Mohsen Assadi, Piotr Olczak // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN  1996-1073 . — 2026 — vol. 19 iss. 5 art. no. 1383, s. 1–16. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 15–16, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2026-03-09

Autorzy (5)

Słowa kluczowe

duck curvehome energy management systemdynamic tariffelectricityeconomyenergy storagephotovoltaic

Dane bibliometryczne

ID BaDAP166561
Data dodania do BaDAP2026-03-17
Tekst źródłowyURL
DOI10.3390/en19051383
Rok publikacji2026
Typ publikacjiartykuł w czasopiśmie
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaEnergies

Abstract

This paper presents a case study of a Home Energy Management System (HEMS) integrating photovoltaic (PV) generation, battery energy storage (BES), thermal storage, and a heat pump in a single-family household operating under a dynamic electricity tariff. The analysis is based on real operational data and focuses on system performance under varying solar generation conditions. The results show that during sunny days, the battery storage absorbs the entire surplus PV generation until reaching full capacity, i.e., 10 kWh, effectively preventing curtailment and maximizing self-consumption. On days with limited solar production, the system actively utilizes the available storage capacity by shifting energy use in time and, when economically justified, temporarily charging the battery from the grid during low-price periods. This strategy reduces electricity purchases during peak-price hours and stabilizes household energy costs. For the analyzed case, daily PV generation self-consumption exceeded 70% on high-generation days, while the application of storage-based load shifting under dynamic tariffs reduced daily electricity costs by up to 30% compared to a fixed-rate tariff. The study confirms that the economic and operational performance of residential energy systems under dynamic pricing depends primarily on adaptive storage control rather than on PV capacity alone, highlighting the central role of battery energy storage in year-round energy optimization.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
#157385Data dodania: 15.1.2025
Applications of deep reinforcement learning for home energy management systems: a review / Dominik LATOŃ, Jakub GRELA, Andrzej OŻADOWICZ // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2024 — vol. 17 iss. 24 art. no. 6420, s. 1-30. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 24-30, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2024-12-20
artykuł
#151302Data dodania: 22.1.2024
Analysis of using hybrid 1 MWp PV-farm with energy storage in Poland / Klaudia Ross, Dominika MATUSZEWSKA, Piotr Olczak // Energies [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1996-1073. — 2023 — vol. 16 iss. 22 art. no. 7654, s. 1–18. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–18, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-11-19