Degradation-aware dispatch optimization of battery energy storage systems: a comparative techno-economic analysis for day-ahead market and fast reserve participation

The increasing integration of renewable energy sources is accelerating the deployment of Battery Energy Storage Systems (BESS), thanks to their flexibility for arbitrage and ancillary services. However, batteries degrade with use, so every dispatch decision affects their lifetime. Industrial dispatch typically maximizes profit, treating degradation as a secondary criterion through cycle limits or fixed State of Charge windows. This thesis investigates whether integrating degradation directly into the optimization, rather than constraining it afterwards, can improve the long-term value of a grid-scale BESS. The analysis uses a real 8.13 MWh lithium iron phosphate plant in Cheremule, Sardinia, built by METLEN Energy & Metals and participating in the Day-Ahead Market and Terna's Fast Reserve service. A Mixed Integer Linear Programming model is solved daily over 302 days for three strategies: a Baseline Strategy (BLS) replicating the operator's behavior, a Pure Maximization Strategy (PMS) focused on short-term revenue, and the novel Degradation-Aware Lifetime Optimization Strategy (DALOS), which penalizes cycling depth and frequency in the objective function. PMS increases annual revenue by one-third compared to BLS, but shortens battery lifetime by one-third. DALOS achieves about 2% higher revenue than BLS, with a projected lifetime of 9.69 years, 2.2 years longer. Over a 25-year horizon with mandatory battery replacement, DALOS needs one-third fewer replacements than BLS and half as many as PMS, achieving the highest Net Present Value. For the plant studied and under the adopted assumptions, accounting for degradation within the dispatch decision can increase long-term asset value without sacrificing profitability.

La crescente integrazione delle fonti di energia rinnovabile sta accelerando la diffusione dei sistemi di accumulo a batteria (BESS), grazie alla loro flessibilità nell'arbitraggio energetico e nei servizi ancillari. Tuttavia, le batterie si degradano con l'utilizzo, per cui ogni decisione di dispacciamento ne influenza la vita utile. Il dispacciamento industriale massimizza tipicamente il profitto, trattando il degrado come un criterio secondario attraverso limiti sul numero di cicli o finestre fisse di Stato di Carica. Questa tesi indaga se integrare il degrado direttamente nel processo di ottimizzazione, anziché limitarlo a posteriori, possa migliorare il valore a lungo termine di un BESS su scala di rete. L'analisi si basa su un impianto reale da 8,13 MWh con batterie al litio-ferro-fosfato situato a Cheremule, in Sardegna, costruito da METLEN Energy & Metals, che partecipa al Mercato del Giorno Prima (MGP) e al servizio di Fast Reserve di Terna. Un modello di Mixed Integer Linear Programming viene risolto su base giornaliera per 302 giorni per tre strategie: una Baseline Strategy (BLS), che replica il comportamento dell'operatore; una Pure Maximization Strategy (PMS), orientata al ricavo di breve termine; e l'innovativa Degradation-Aware Lifetime Optimization Strategy (DALOS), che penalizza la profondità e la frequenza dei cicli nella funzione obiettivo. La PMS aumenta il ricavo annuo di un terzo rispetto alla BLS, ma riduce la vita utile della batteria di un terzo. La DALOS ottiene un ricavo superiore di circa il 2% rispetto alla BLS, con una vita utile stimata di 9,69 anni, 2,2 anni in più. Su un orizzonte di 25 anni con sostituzione obbligatoria della batteria, la DALOS richiede un terzo di sostituzioni in meno rispetto alla BLS e la metà rispetto alla PMS, ottenendo il Valore Attuale Netto più elevato. Per l'impianto studiato e nelle ipotesi adottate, considerare il degrado all'interno della decisione di dispacciamento può aumentare il valore a lungo termine dell'asset senza compromettere la redditività.