Architetture e Algoritmi per Mercati Energetici P2P

Abstract

Significativi sforzi sono stati fatti per ridurre le emissioni di gas serra e raggiungere la sostenibilità, il che ha portato a un cambiamento fondamentale nella gestione delle risorse e delle città. Recentemente, è emerso un nuovo concetto nei mercati dell'energia: i mercati elettrici peer-to-peer (P2P).

L'obiettivo principale della tesi sarà analizzare e sviluppare architetture decentralizzate e algoritmi per risolvere problemi legati alla gestione dei sistemi energetici. Lo studio sfrutta un sistema già esistente che implementa un meccanismo di scambio di energia utilizzando Python e lo utilizza come punto di partenza per considerare due scenari di guasto reali e proporre una contromisura per mitigare questi guasti, concludendo con la valutazione dei risultati ottenuti. Un sistema che regola gli scambi di energia deve essere affidabile e robusto per il suo aspetto tecnico, lo scambio fisico di energia, il suo aspetto economico, il prezzo valutato negli scambi, e l'impatto che l'ottimizzazione del flusso di energia tra diverse centinaia di entità ha sull'ambiente.

Significant effort has been expended to reduce greenhouse emissions and achieve sustain- ability which has led to a fundamental change in the management of resources and cities. Recently, a novel concept in power markets has emerged: these are the peer-to-peer (P2P) electricity markets. The main focus of the thesis will be to analyze and develop decentralized architectures and algorithms to solve problems related to power systems management. The study takes advantage of an already existing system that implements a power trading mechanism using Python and uses it as a starting point to consider two real-life fault scenarios, and to propose a countermeasure to mitigate these faults, it concludes with the evaluation of the results obtained. A system that regulates power trades has to be reliable and robust for its technical aspect, the physical exchange of energy, its economic aspect, the price evaluated in the trades, and the impact that optimizing the power flow among several hundreds of entities has on the environment.