Dynamic modelling and optimization for energy-usage and pricing in urban energy communities with smart electric vehicles.

Given the huge importance that energy communities may have in the clean energy transition to renewable sources, this thesis aims at analyzing the economic viability, beyond the environmental advantages, of the transformation of an existing building complex into an energy community. In this context, the community has the possibility to sell surplus energy through charging stations located in the perimeter of the community to passers-by electric vehicles. With the purpose of this study, a linear optimization model is created, which, provided with data on solar irradiation, buildings and vehicles consumption, and electricity prices, maximizes the annual revenues, optimizing the energy flows with a sensibility of 10 minutes for an entire year. The aforementioned model tracks all the exchanges of the community during the year (or whichever time frame is chosen). By modifying the objective function, it can be used also for alternative purposes (i.e., minimizing emissions), and it is certainly the main achievement of this thesis, being able to perform an infinite number of different situations by varying input parameters. In this study the model is applied to a residential complex composed of 13 buildings located in the North-West area of Milan, more precisely in the Domodossola Neighborhood. The data necessary for the functioning of the model were generated to make the simulations as realistic as possible, where real data were not available. The optimizator allows to analyze the same case study under 14 different scenarios, varying price trends of electricity and price functions for energy sale activities. The results of the case study are more than positive: in each of the scenarios, the community realizes more than 1 MLN \euro{} of cumulated profits after 10 years and the investment is recovered in less than 5 years.

Considerata la grande importanza che le comunità energetiche potrebbero avere nella transizione energetica a risorse rinnovabili, questa tesi si ripropone di analizzare la viabilità economica, al di là dei vantaggi ambientali, della trasformazione di un complesso di edifici esistente in una comunità energetica. In questo contesto, alla comunità viene data la possibilità di vendere il surplus energetico attraverso stazioni di ricarica poste all’interno del perimetro della comunità a veicoli elettrici passanti. Ai fini dello studio appena descritto, viene creato un modello di ottimizzazione lineare che, forniti i dati su irradiazione solare, consumi di edifici e veicoli e prezzi dell’energia elettrica, massimizza i ricavi annuali, ottimizzando i flussi di energia con una sensibilità di 10 minuti per un intero anno. Il suddetto modello traccia tutti gli scambi della comunità durante l’anno (o qualsiasi sia il periodo scelto per l’ottimizzazione). Modificando la funzione obiettivo, può essere utilizzato anche per fini alternativi (es., minimizzare le emissioni della comunità). Lo sviluppo di questo modello è senza dubbio il principale traguardo di questa tesi, consentendo di svolgere un infinito numero di simulazioni variando i parametri in ingresso. In questo studio tale modello viene applicato ad un complesso residenziale di 13 edifici locato nell’area Nord-Ovest di Milano, più precisamente nel quartiere di Domodossola. I dati necessari al funzionamento del modello sono stati generati in modo da rendere le simulazioni il più possibile verosimili, laddove non fossero disponibili dati reali. Il modello consente di analizzare lo stesso caso studio in 14 diversi scenari, variando andamento dei prezzi dell’energia elettrica e funzioni di prezzo per l’attività di vendita dell’energia prodotta. I risultati dello studio sono più che positivi: in ogni scenario la comunità realizza più di un 1 milione di euro di profitto al decimo anno, recuperando l’investimento in meno di 5 anni.