La integración de fuentes de energía renovable (FER) como los sistemas de generación solar y eólica presenta desafíos para garantizar un suministro de energía seguro y estable al sistema eléctrico debido a su variabilidad inherente en la producción. Abordar este problema requiere el desarrollo de tecnologías y metodologías avanzadas para mitigar la variabilidad de la energía mientras se permite la integración de altos niveles de energía renovable en el sistema eléctrico existente. Un enfoque práctico para gestionar la variabilidad de las FER es incorporar un sistema de almacenamiento de energía (SAE), que mejora la fiabilidad y estabilidad del suministro de energía de las FER. Este estudio se centra en la gestión optimizada de la energía y el dimensionamiento de la capacidad de almacenamiento, asegurando una operación segura en medio de la variabilidad de la producción para maximizar los beneficios de combinar las FER y dos SAE (es decir, primario y secundario) para un sistema de gestión de energía en hogares inteligentes. Para lograr esto, se emplea un modelo de programación lineal (PL) para investigar la relación entre las FER, los SAE y las cargas de energía para determinar la capacidad de almacenamiento bajo condiciones de seguridad. Aquí, la seguridad se refiere a preservar las limitaciones de capacidad de cada SAE en el sistema eléctrico frente a fluctuaciones. El problema de optimización se formula matemáticamente y se encuentra una solución factible utilizando el solucionador de PL en MATLAB. Para validar el dimensionamiento óptimo propuesto del SAE y el equilibrio energético frente a fluctuaciones, se utilizan datos de generación y consumo de energía de instalaciones de apartamentos, las instalaciones de apartamentos inteligentes de la casa, durante todas las estaciones, es decir, primavera, verano, invierno y otoño. Además, se analizan varios estudios de caso que representan una disposición física distinta de conectividad entre los dispositivos de energía, desde los más densamente conectados hasta los menos conectados. Los resultados indican que la distribución estratégica de energía reduce significativamente el tamaño total del SAE, incluidos los sistemas de almacenamiento primario y secundario, para cada estación. El tamaño óptimo del SAE secundario disminuyó al 25.7 % para la primavera, 17.29 % para el verano, 6.79 % para el invierno y 7.01 % para el otoño, desde la menor conectividad de los dispositivos de energía hasta la conectividad densa. Los hallazgos destacan las variaciones estacionales de generación y consumo y su impacto en el dimensionamiento del SAE, mientras se preservan las limitaciones y se asegura la seguridad del sistema eléctrico. Por lo tanto, es una metodología novedosa para el dimensionamiento del almacenamiento estacional y la gestión estratégica de la energía, garantizando una operación estable y resiliente del sistema eléctrico.