Optimal spot market participation of PV + BESS: impact of BESS sizing in utility-scale and distributed configurations

Recent European regulations have redefined the role of Distributed Energy Resources (DERs) in electricity markets, promoting their active participation alongside utility-scale plants. This study assesses the participation of distributed photovoltaic (PV) systems with Battery Energy Storage Systems (BESS) in the Italian electricity spot markets, comparing them to a utility-scale PV+BESS configuration with a focus on imbalance management. Given the uncertainty of solar generation, a stochastic optimization approach is employed, using Monte Carlo-based PV production scenarios with k-means clustering. These scenarios serve as inputs for a multistage stochastic Mixed-Integer Linear Programming (MILP) model, optimizing bidding strategies in the day-ahead and intraday markets while incorporating synthetic forecast improvements. In real-time operation, battery flexibility minimizes imbalances. Results indicate that larger BESS sizes improve programmability but do not generate sufficient additional profit to justify investment costs. The study quantifies the Levelized Cost of Electricity (LCOE) increase for two imbalance reduction targets: 2%, the minimum achievable, and 5%, a trade-off between programmability and profitability. The distributed configuration requires smaller BESS capacities but achieves lower profitability than the utility-scale system. Finally, stacking ancillary services with energy arbitrage could enhance economic feasibility for intermediate BESS sizes, making them a viable solution for both configurations.

Le recenti normative europee hanno ridefinito il ruolo delle Risorse Energetiche Distribuite (DER) nei mercati elettrici, promuovendone la partecipazione attiva insieme agli impianti di scala industriale. Questo studio analizza la partecipazione di sistemi fotovoltaici (PV) distribuiti con Sistemi di Accumulo a Batteria (BESS) nei mercati spot dell’energia in Italia, confrontandoli con una configurazione PV+BESS di scala industriale, con particolare attenzione alla gestione degli sbilanciamenti. Data l’incertezza della generazione solare, viene adottato un approccio di ottimizzazione stocastica, utilizzando scenari di produzione fotovoltaica generati con il metodo Monte Carlo e ridotti tramite clustering k-means. Questi scenari vengono impiegati come input in un modello stocastico multistadio di Programmazione Lineare Intera Mista (MILP), ottimizzando le strategie di offerta nei mercati del giorno prima e infragiornaliero, includendo miglioramenti sintetici della previsione. In tempo reale, la flessibilità della batteria viene utilizzata per minimizzare gli sbilanciamenti. I risultati mostrano che l’aumento della capacità del BESS migliora la programmabilità, ma non genera profitti aggiuntivi sufficienti a giustificarne i costi di investimento. Lo studio quantifica l’incremento del costo livellato dell’energia (LCOE) per due obiettivi di riduzione degli sbilanciamenti: 2%, il minimo raggiungibile, e 5%, un compromesso tra programmabilità e redditività. La configurazione distribuita richiede capacità di accumulo inferiori rispetto al sistema di scala industriale, ma ottiene una redditività minore. Infine, la combinazione di servizi ancillari con l’arbitraggio energetico potrebbe migliorare la sostenibilità economica per dimensioni intermedie del BESS, rendendole una soluzione praticabile per entrambe le configurazioni.