Energy Management Systems for Energy Communities

The global energy sector is undergoing a profound transformation driven by environmental,economic, and geopolitical pressures associated with conventional energy production. Thelong-standing reliance on fossil fuels, while historically enabling industrial growth and societaldevelopment, has led to significant challenges, including greenhouse gas emissions, climatechange, resource depletion, and geopolitical dependencies. Recent estimates indicate that fossilfuel reserves may be exhausted within a few decades, while current global warming trends posesevere risks to ecosystems and human societies. These concerns necessitate a transition towardsustainable, resilient, and decentralized energy paradigms.In this context, Energy Communities (ECs) have emerged as a promising solution toaddress both environmental and structural inefficiencies of traditional power systems. Theconcept of collective energy management is not entirely new; historically, communities havecooperated to harness shared energy resources such as windmills,watermills, and district heatingsystems. However, modern ECs extend this concept through the integration of distributed energyresources (DERs), advanced communication technologies, and intelligent energy managementsystems. Formalized within recent European regulatory frameworks, including RenewableEnergy Communities (RECs) and Citizen Energy Communities (CECs), ECs enable activeparticipation of consumers (now “prosumers”) in the generation, storage, sharing, and tradingof energy.The transition from fossil-fueled centralized to green decentralized energy systems introducesmultiple technical and operational advantages. ECs contribute to reducing transmission lossesby promoting local consumption of locally generated energy, thereby minimizing long-distanceenergy transfer. They enhance grid reliability and resilience through distributed generationand storage, enabling functionalities such as controlled islanding and improved fault tolerance.Furthermore, ECs if coordinated perfectly, can mitigate peak demand pressures, reduce dependenceon expensive and polluting peaker plants, and facilitate better integration of renewable energysources. From a socio-economic perspective, ECs foster user engagement, promote energyawareness, and enable fair distribution of benefits among participants. These characteristicsposition ECs as key enablers of future smart grids and sustainable energy transitions.Despite their advantages, several challenges hinder the large-scale deployment of ECs.These include the need for scalable coordination mechanisms, privacy concerns related touser data sharing, computational complexity of centralized optimization approaches, and the risk of blind behavior preventing collaboration in decentralized decision-making processes.Existing methods often rely on centralized control architectures, which conflict with thedecentralized nature of ECs and require extensive data access, raising privacy and scalabilityissues. Alternatively, fully decentralized approaches may suffer from inefficiencies or lack ofconvergence guarantees.This PhD thesis addresses these challenges by proposing a secure, distributed, and scalableenergy management framework for Energy Communities. The core contribution of this worklies in the development of a decentralized optimization approach based on game-theoreticprinciples, where each participant independently optimizes its local energy schedule whileinteracting with others through aggregated system signals. The method employs a best-responseiterative mechanism that converges toward an equilibrium state, ensuring coordinated behaviorwithout requiring full information exchange.To preserve user privacy, the proposed framework integrates cryptographic techniques,including secure aggregation and partial homomorphic encryption mechanisms, allowing thecomputation of global variables (such as total load or generation) without revealing individualuser profiles. This ensures that sensitive consumption and generation data remain confidentialwhile still enabling system-wide coordination. Additionally, the method is designed to becomputationally efficient and does not rely on high-performance computing resources, makingit suitable for real-world deployment in large-scale communities.Another key contribution of this thesis is the formulation of an objective function based on theconcept of minimizing mismatch between generation and consumption, effectively maximizingself-consumption and shared energy within the community. The framework incorporatesrealistic constraints, including appliance scheduling, user comfort, and battery operation. Theinteraction between users is modeled as a non-cooperative game, and the convergence propertiesof both simultaneous and sequential decision-making schemes are investigated.The proposed methodology is extensively validated through multiple simulation scenarios.These include analyses of systems with and without energy storage systems (ESS), sensitivityto battery capacity, scalability with increasing number of users, different load and generationpatterns, and the impact of collaboration among participants. The results demonstrate that theproposed approach effectively increases shared energy, reduces grid dependency, and achievesstable convergence under various operating conditions. Furthermore, the study highlightsthat user participation and willingness play a critical role in the overall performance of ECs,emphasizing the importance of incentive design alongside technical solutions.The structure of this thesis is organized as follows. Chapter 1 introduces the background,historical evolution, and fundamental concepts of ECs, along with their benefits and challenges.Chapter 2 reviews the state of the art in EC modeling, control architectures, and optimizationtechniques, identifying key research gaps addressed in this work. Chapter 3 presents theproposed methodology, including regulatory considerations, system modeling, mathematicalformulation, secure distributed scheme, and game-theoretic framework. Chapter 4 provides simulation results and detailed discussions, covering multiple case studies related to storage,scalability, convergence behavior, and grid interaction. Finally, Chapter 5 concludes the thesisby summarizing the main findings and outlining potential directions for future research.In summary, this work contributes to bridging the gap between theoretical models andpractical implementation of ECs by offering a privacy-preserving, distributed, and scalableenergy management solution. The proposed framework aligns with the evolving regulatorylandscape and technological advancements, providing a viable pathway toward efficient, resilient,and user-centric energy systems.

Il settore energetico globale sta attraversando una profonda trasformazione guidata da pressioni ambientali, economiche e geopolitiche associate alla produzione convenzionale di energia. La storica dipendenza dai combustibili fossili, pur avendo favorito la crescita industriale e lo sviluppo delle società, ha comportato sfide significative, tra cui emissioni di gas serra, cambiamenti climatici, esaurimento delle risorse e dipendenze geopolitiche. Stime recenti indicano che le riserve di combustibili fossili potrebbero esaurirsi entro pochi decenni, mentre le attuali tendenze del riscaldamento globale pongono gravi rischi per gli ecosistemi e le società umane. Tali problematiche rendono necessaria una transizione verso paradigmi energetici sostenibili, resilienti e decentralizzati.In questo contesto, le Comunità Energetiche (Energy Communities, ECs) sono emerse come una soluzione promettente per affrontare sia le problematiche ambientali sia le inefficienze strutturali dei sistemi elettrici tradizionali. Il concetto di gestione collettiva dell’energia non è del tutto nuovo; storicamente, le comunità hanno collaborato per sfruttare risorse energetiche condivise, come mulini a vento, mulini ad acqua e sistemi di teleriscaldamento. Tuttavia, le moderne Comunità Energetiche estendono questo concetto attraverso l’integrazione di Risorse Energetiche Distribuite (Distributed Energy Resources, DERs), tecnologie avanzate di comunicazione e sistemi intelligenti di gestione dell’energia. Formalizzate nei recenti quadri normativi europei, tra cui le Comunità Energetiche Rinnovabili (Renewable Energy Communities, RECs) e le Comunità Energetiche dei Cittadini (Citizen Energy Communities, CECs), le EC consentono la partecipazione attiva dei consumatori, ora definiti “prosumer”, alla generazione, all’accumulo, alla condivisione e allo scambio di energia.La transizione da sistemi energetici centralizzati alimentati da combustibili fossili a sistemi decentralizzati basati su fonti rinnovabili introduce numerosi vantaggi tecnici e operativi. Le Comunità Energetiche contribuiscono alla riduzione delle perdite di trasmissione promuovendo il consumo locale di energia prodotta localmente, minimizzando così il trasferimento di energia su lunghe distanze. Esse migliorano inoltre l’affidabilità e la resilienza della rete grazie alla generazione distribuita e ai sistemi di accumulo, consentendo funzionalità quali l’islanding controllato e una maggiore tolleranza ai guasti. Inoltre, se coordinate in modo ottimale, le EC possono mitigare i picchi di domanda, ridurre la dipendenza da impianti di generazione di punta costosi e inquinanti e favorire una migliore integrazione delle fonti rinnovabili. Dal punto di vista socio-economico, le EC promuovono il coinvolgimento degli utenti, aumentano la consapevolezza energetica e consentono una distribuzione equa dei benefici tra i partecipanti. Queste caratteristiche rendono le Comunità Energetiche elementi chiave per le future smart grid e per la transizione verso sistemi energetici sostenibili.Nonostante i numerosi vantaggi, diverse sfide ostacolano la diffusione su larga scala delle Comunità Energetiche. Tra queste vi sono la necessità di meccanismi di coordinamento scalabili, le problematiche legate alla privacy nella condivisione dei dati degli utenti, la complessità computazionale degli approcci di ottimizzazione centralizzati e il rischio di comportamenti opportunistici che limitano la collaborazione nei processi decisionali decentralizzati. I metodi esistenti si basano spesso su architetture di controllo centralizzate, in contrasto con la natura decentralizzata delle EC e caratterizzate dalla necessità di accedere a grandi quantità di dati, con conseguenti problemi di privacy e scalabilità. D’altra parte, gli approcci completamente decentralizzati possono soffrire di inefficienze o mancare di garanzie di convergenza.Questa tesi di dottorato affronta tali problematiche proponendo un framework di gestione energetica sicuro, distribuito e scalabile per le Comunità Energetiche. Il contributo principale del lavoro consiste nello sviluppo di un approccio di ottimizzazione decentralizzato basato sulla teoria dei giochi, in cui ciascun partecipante ottimizza autonomamente il proprio programma energetico locale interagendo con gli altri attraverso segnali aggregati di sistema. Il metodo impiega un meccanismo iterativo di best response che converge verso uno stato di equilibrio, garantendo un comportamento coordinato senza richiedere uno scambio completo di informazioni.Per preservare la privacy degli utenti, il framework proposto integra tecniche crittografiche, tra cui meccanismi di aggregazione sicura e crittografia omomorfica parziale, che consentono il calcolo di variabili globali (come il carico totale o la generazione totale) senza rivelare i profili individuali degli utenti. In questo modo, i dati sensibili relativi ai consumi e alla produzione rimangono riservati pur consentendo il coordinamento a livello di sistema. Inoltre, il metodo è progettato per essere computazionalmente efficiente e non richiede risorse di calcolo ad alte prestazioni, risultando quindi adatto all’implementazione pratica in comunità di grandi dimensioni.Un ulteriore contributo fondamentale di questa tesi è la formulazione di una funzione obiettivo basata sulla minimizzazione dello squilibrio tra produzione e consumo, con l’obiettivo di massimizzare l’autoconsumo e l’energia condivisa all’interno della comunità. Il framework incorpora vincoli realistici, tra cui la programmazione degli elettrodomestici, il comfort degli utenti e la gestione dei sistemi di accumulo. L’interazione tra gli utenti è modellata come un gioco non cooperativo e vengono analizzate le proprietà di convergenza sia di schemi decisionali simultanei sia sequenziali.La metodologia proposta è stata ampiamente validata attraverso numerosi scenari di simulazione. Questi includono analisi di sistemi con e senza sistemi di accumulo energetico (ESS), studi di sensibilità rispetto alla capacità delle batterie, valutazioni della scalabilità all’aumentare del numero di utenti, differenti profili di carico e generazione e l’impatto della collaborazione tra i partecipanti. I risultati dimostrano che l’approccio proposto aumenta efficacemente l’energia condivisa, riduce la dipendenza dalla rete elettrica e raggiunge una convergenza stabile in diverse condizioni operative. Inoltre, lo studio evidenzia come la partecipazione e la disponibilità degli utenti svolgano un ruolo cruciale nelle prestazioni complessive delle Comunità Energetiche, sottolineando l’importanza della progettazione di adeguati meccanismi di incentivazione oltre alle sole soluzioni tecniche.La struttura della tesi è organizzata come segue. Il Capitolo 1 introduce il contesto generale, l’evoluzione storica e i concetti fondamentali delle Comunità Energetiche, illustrandone benefici e sfide. Il Capitolo 2 presenta una revisione dello stato dell’arte riguardante la modellazione delle EC, le architetture di controllo e le tecniche di ottimizzazione, evidenziando le principali lacune della letteratura affrontate in questo lavoro. Il Capitolo 3 descrive la metodologia proposta, includendo gli aspetti normativi, la modellazione del sistema, la formulazione matematica, lo schema distribuito sicuro e il framework basato sulla teoria dei giochi. Il Capitolo 4 presenta i risultati delle simulazioni e le relative discussioni, coprendo diversi casi studio relativi all’accumulo energetico, alla scalabilità, al comportamento di convergenza e all’interazione con la rete. Infine, il Capitolo 5 conclude la tesi riassumendo i principali risultati ottenuti e delineando possibili sviluppi futuri della ricerca.In sintesi, questo lavoro contribuisce a colmare il divario tra i modelli teorici e l’implementazione pratica delle Comunità Energetiche, proponendo una soluzione di gestione energetica distribuita, scalabile e rispettosa della privacy. Il framework sviluppato è coerente con l’evoluzione del contesto normativo e con i progressi tecnologici, offrendo un percorso concreto verso sistemi energetici efficienti, resilienti e centrati sugli utenti.