O aumento do consumo energético em edifícios residenciais tem levado a um maior foco nos métodos de eficiência energética. Deste modo, surge um sistema de gestão de energia residencial que poderá permitir controlar os recursos energéticos em pequena escala dos edifícios, levando a uma diminuição significativa dos custos energéticos através de um escalonamento eficiente. No entanto, a natureza intermitente das fontes de energia renováveis resulta num problema complexo. Para resolver este desafio, esta tese propõe um escalonamento energético baseado na otimização robusta, considerando a incerteza relacionada com a produção fotovoltaica. A otimização robusta é um método emergente e eficaz para lidar com a incerteza e apresenta soluções ótimas considerando o pior cenário da incerteza, ou seja, encontra a melhor solução entre todos os piores cenários possíveis. Um problema de Programação Linear Binária é inicialmente formulado para minimizar os custos do escalonamento energético. De seguida, o objetivo desta tese é transformar o modelo determinístico num problema robusto equivalente para proporcionar-lhe imunidade contra a incerteza associada à produção fotovoltaica. O modelo determinístico é, assim, transformado num modelo do pior cenário possível. Para validar a eficiência e a eficácia do modelo, a metodologia proposta foi implementada em dois cenários sendo cada um deles constituído por três casos de estudo de escalonamento de energia, para um horizonte de escalonamento a curto prazo. Os resultados da simulação demonstram que a abordagem robusta consegue, efetivamente, minimizar os custos totais de eletricidade do edifício, mitigando, simultaneamente, os obstáculos referentes à incerteza relacionada com a produção fotovoltaica. É também demonstrado que a estratégia desenvolvida permite o ajustamento do escalonamento dos recursos energéticos do edifício de acordo com o nível de robustez selecionado.The increase of energy demand in residential buildings has led to a higher focus on energy efficiency methods. This way, the home energy management system arises to control small-scale energy resources on buildings allowing a significant electricity bill decrease throughout efficient scheduling. However, the intermittent and uncertain nature of renewable energy sources results in a complex problem. To solve this challenge, this thesis proposes robust optimization-based scheduling considering the uncertainty in solar generation. Robust Optimization is a very recent and effective technique to deal with uncertainty and provides optimal solutions for the worst-case realization of the uncertain parameter, i.e., it finds the best solution among all the worst scenarios. A Mixed Binary Linear Programming problem is initially formulated to minimize the costs of the energy resource scheduling. Then, this thesis's purpose is to transform the deterministic model into a trackable robust counterpart problem to provide immunity against the photovoltaic output uncertainty. The deterministic model is transformed into the worst-case model. To validate the model’s efficiency and effectiveness, the proposed methodology was implemented in two scenarios with three different energy scheduling case studies for a short-term scheduling horizon. The simulation results demonstrate that the robust approach can effectively minimize the electricity costs of the building while mitigating the drawbacks associated with solar uncertainty. It also proves that the proposed strategy adjusts the energy scheduling according to the selected robustness level
