Con el crecimiento constante de la población y el aumento en el uso de la tecnología, la demanda de energía eléctrica ha aumentado significativamente. El aumento de la generación de electricidad basada en combustibles fósiles tiene serios impactos en el medio ambiente. Como resultado, el interés en los recursos renovables ha aumentado, ya que son respetuosos con el medio ambiente y pueden resultar económicos a largo plazo. Sin embargo, el carácter intermitente de las fuentes de energía renovable es una desventaja importante. Es importante integrarlas con el resto de la red para que se puedan aprovechar sus beneficios y mitigar sus impactos negativos. En este artículo, se recomienda un algoritmo de gestión de energía para un microgrid conectado a la red que consta de cargas, un sistema fotovoltaico (PV) y una batería para el uso eficiente de la energía. Se desarrolla un enfoque inspirado en el control predictivo del modelo para la gestión de energía utilizando la potencia de PV y la estimación de consumo obtenida de la irradiación solar diurna y la estimación de temperatura de la misma área. Se diseña un algoritmo de gestión de energía, que se basa en un sistema de inferencia neurodifuso, determinando los posibles estados de operación del sistema. El sistema propuesto se compara con una estrategia de control basada en reglas. Los resultados muestran que el algoritmo de control desarrollado garantiza que el microgrid reciba energía confiable mientras se maximiza el uso de energía renovable.