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83 PERFIL GESTÃO E CONTROLO SOLAR: TECNOLOGIAS SUSTENTÁVEIS remuneração desse excedente tem alguns constrangimentos, tendo um valor cerca de cinco vezes inferior ao preço de um kWh consumido e, para poder beneficiar dessa remuneração, o produtor tem de celebrar um con- trato com uma comercializadora, ter um contador bidirecional e declarar esses rendimentos no final do ano. A maximização do autoconsumo, e consequente minimização de exce- dente, requer que haja consumos suficientes durante o dia para colmatar a produção fotovoltaica. Isto significa que, numa casa, equipamentos como as máquinas da roupa e loiça, bombas de água ou aquecimento de águas sanitárias deverão ser programados para serem utilizados durante o dia. Esta gestão pode ser significativamente complexa e, emmuitas casas, imprati- cável, devido à ausência de ocupação durante o dia e falta de conhecimento sobre os ciclos horários ótimos de uti- lização dos equipamentos. Significativos desenvolvimentos têm sido feitos nesta temática, contribuindo para a gestão de equipamentos, nomeadamente os home energy management systems (HEMS) no setor doméstico, e os building energy management systems (BEMS) no setor empresarial e industrial. Estes siste- mas têm beneficiado do avanço na tecnologia e na capacidade de proces- samento do hardware de medição e controlo. Esse aumento de capacidade tem permitido o desenvolvimento e aplicação de algoritmos complexos e exigentes tais como algoritmos de otimização de cargas com capacidade adaptativa e autoaprendizagem tais como os integrados no ramo da inte- ligência artificial, ou deep learning . Estes algoritmos são capazes de, através de um histórico de dados que represente os vários cenários a modelar, decidir quais os valores nas variáveis de controlo que levarão à otimização de uma certa função de custo. Os algoritmos, de deep lear- ning , constituídos por redes neuronais, são amplamente utilizados devido à sua capacidade adaptativa a novos cenários sem a necessidade de serem reprogramados. Outros algoritmos tais como programação fuzzy , algoritmos genéticos ou árvores de decisão são outros tipos de algoritmos que con- seguem responder a estes desafios. As soluções domésticas atualmente existentes ainda são limitadas, para que o utilizador final consiga usufruir deste tipo de controlo inteligente. As soluções mais comuns aquando da instalação de um sistema fotovoltaico consistem em soluções de monitoriza- ção, que costumam ser dispendiosas, e apresentamapenas gráficos em tempo real com o consumo total e a produ- ção, cabendo ao utilizador fazer a sua própria gestão dos equipamentos. A nível de performance dos diferentes tipos de painéis, poucas são as diferen- ças na maioria das tecnologias, onde já se encontram performances próxi- mas entre os modelos mais comuns no mercado (mono e os policristali- nos). Os custos são o principal entrave de outras tecnologias associados aos sistemas fotovoltaicos, tais como o seguimento mecânico dos painéis em relação à posição do sol e as baterias, que ainda incrementam o pay-back de um sistema fotovoltaico em mais de dois anos. No entanto, é possível encontrar no mercado equipamentos como o ter- mostato inteligente Nest da Google que aprende os hábitos das famílias e controla a climatização e aquecimento de águas, encontrando o balancea- mento entre aminimização de custos e maximização do conforto. Tecnologias como esta são mais comuns em paí- ses onde as habitações tenham um termostato centralizado como nos Estados Unidos da América. A nível empresarial e industrial, no entanto, omercadodos BEMS émaduro e soluções com capacidade de comu-