Operational management of multiple energy communities in the energy market: a bilevel optimization-based approach
Notice bibliographique
Résumé
Increasing integration of distributed renewable energy sources necessitates a paradigm shift in power grid management. Energy Communities (ECs), incentivized by European policies, are emerging as key players in this transition by enhancing renewable energy adoption, promoting energy efficiency, and mitigating energy poverty. ECs require advanced coordination strategies to optimize their economic and technical performance, while preserving distribution grid stability and efficiency. In this paper, a novel entity (the EC aggregator), is introduced to coordinate multiple communities for efficient participation in balancing markets, specifically the Demand Response (DR). A bilevel optimization framework is proposed: the high level is a tracking problem of the DR reference power value. Instead, the low level models multiple ECs, each one characterized by different participants and an EC manager; the resulting optimization problems, one for each EC, are transformed using Karush-Kuhn-Tucker conditions. The decision model has been applied to a case study with real data from the Savona province, Italy. By leveraging distributed energy resources, storage systems, electrical vehicles and flexible loads, the proposed approach maximizes individual and collective self-consumption, while enhancing grid reliability. Results demonstrate the effectiveness of hierarchical coordination in maintaining EC profitability while providing ancillary services to the grid, thus contributing to broader sustainability objectives of modern energy systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».