Comparison of algorithms and prosumer-oriented strategies for the operational optimization of energy communities

Energy communities, recognized as key examples of decentralized energy systems, require coordination mechanisms capable of balancing system efficiency and individual autonomy. This work further extends a bilevel optimization approach developed by the research group of Prof. Martelli for the optimal management of energy communities. The energy community is modeled as a single-leader, multiple-follower Stackelberg game; the aggregator sets internal electricity purchase and selling prices at the upper-level, while heterogeneous residential and commercial prosumers optimize their operation at the lower-level through LP models accounting for PV generation, BESS and EVs. Due to the computationally challenging structure of the upper-level problem, derivative-free algorithms are adopted and comparatively screened. The comparison includes PGS-COM, SCR, RQLIF, CPSO, MCS and EGO. Then, starting from a baseline formulation that maximizes the aggregator’s revenues, two extended objective structures are introduced to explicitly incorporate prosumers’ interests in the upper-level. The first adds a weighted term representing total prosumer costs, while the second includes a quadratic penalty to prevent any prosumer from incurring higher costs than in the absence of the energy community. The impact of the weighting factor is systematically investigated. Results on multiple realistic community configurations show that intermediate weight factors consistently yield economically preferable performances. In these cases, prosumers achieve significant cost savings compared to grid-based operation and baseline optimization approach, while total community costs remain lower than benchmark scenarios. Therefore, the proposed formulations suggest that appropriately tuned hierarchical price-based coordination can improve the distribution of benefits without sacrificing overall efficiency, enabling configurations that are both system-optimal and prosumer-advantageous.

Le comunità energetiche, riconosciute come esempi chiave di sistemi energetici decentralizzati, richiedono meccanismi di coordinamento capaci di bilanciare l’efficienza del sistema e l’autonomia individuale. Questo lavoro estende ulteriormente un approccio di ottimizzazione bi-livello sviluppato dal gruppo di ricerca del Prof. Martelli per la gestione ottimale delle comunità energetiche. La comunità energetica è modellata come uno Stackelberg game a singolo leader e molteplici follower; l’aggregatore definisce i prezzi interni di acquisto e vendita dell’energia elettrica al livello superiore, mentre prosumer residenziali e commerciali eterogenei ottimizzano il proprio funzionamento al livello inferiore tramite modelli LP che tengono conto di generazione da PV, BESS e dei veicoli elettrici. A causa della struttura computazionalmente impegnativa del problema al livello superiore, vengono adottati e confrontati algoritmi derivative-free. Il confronto include PGS-COM, SCR, RQLIF, CPSO, MCS ed EGO. Successivamente, a partire da una formulazione di base che massimizza i ricavi dell’aggregatore, vengono introdotte due strutture di obiettivo estese per incorporare esplicitamente gli interessi dei prosumer nel livello superiore. La prima aggiunge un termine pesato che rappresenta i costi totali dei prosumer, mentre la seconda include una penalità quadratica per impedire che un qualsiasi prosumer sostenga costi superiori rispetto all’assenza della comunità energetica. L’impatto del fattore di ponderazione è investigato sistematicamente. I risultati su molteplici configurazioni realistiche di comunità mostrano che fattori di ponderazione intermedi producono costantemente prestazioni economicamente preferibili. In questi casi, i prosumer ottengono significativi risparmi di costo rispetto al funzionamento basato sulla rete e all’approccio di ottimizzazione di base, mentre i costi totali della comunità rimangono inferiori rispetto agli scenari di riferimento. Pertanto, le formulazioni proposte suggeriscono che un coordinamento gerarchico basato sui prezzi, opportunamente calibrato, può migliorare la distribuzione dei benefici senza sacrificare l’efficienza complessiva, consentendo configurazioni che siano al contempo ottimali per il sistema e vantaggiose per i prosumer.