ETD

• energy community
• flexibility
• renewable energy

Renewable Energy Communities, introduced by recent European directives, are emerging as key actors in the energy transition by fostering cooperation among electricity users through shared energy resources. Italy has been at the forefront of renewable energy communities implementation, establishing a regulatory framework with governance models and incentive mechanisms to promote energy sharing within communities. This PhD thesis investigates the optimization and flexibility of renewable energy communities using the Julia-based tool EnergyCommunity.jl. The open-source model is used to model energy flows and the energy shared within the community. The model gives the flexibility to integrate residential building loads and electric mobility infrastructures. Members of a community can install photovoltaic and storage systems to meet their energy needs and charge electric vehicles under flexible recharging conditions. Beyond energy sharing, renewable energy communities have the potential to act as flexibility providers by integrating various energy assets—such as generation, storage, and controllable loads—within a unified ecosystem. Part of this research involved applied studies on renewable energy communities, supported by the collaboration with EnGreen, which enabled the field validation of the proposed models and methodologies. These experiences helped refine the theoretical framework and adapt it to real implementation conditions, strengthening the link between academic research and practical applications in the evolving context of community-based energy systems. The present research was conducted with the support of a doctoral scholarship co-funded by the University of Pisa and EnGreen. The doctoral scholarship was cofinanced with resources from the European Union - NextGeneration EU National Recovery and Resilience Plan Mission 4 Component 2 "From Research to Business" Investment 3.3 of the PNRR which provides for "the introduction of innovative doctorates that meet the innovation needs of businesses and promote the hiring of researchers by businesses."

Le Comunità Energetiche Rinnovabili, introdotte dalle più recenti direttive europee, stanno emergendo come attori chiave della transizione energetica, favorendo la cooperazione tra gli utenti elettrici attraverso la condivisione di risorse energetiche comuni. L’Italia si è posta all’avanguardia nell’attuazione delle comunità energetiche, definendo un quadro normativo con modelli di governance e meccanismi di incentivazione per promuovere la condivisione dell’energia all’interno delle comunità. Questa tesi di dottorato analizza l’ottimizzazione e la flessibilità delle comunità energetiche rinnovabili attraverso un approccio di co-simulazione che integra i carichi degli edifici residenziali e le infrastrutture di mobilità elettrica. I membri di una comunità possono installare impianti fotovoltaici e sistemi di accumulo per soddisfare i propri fabbisogni energetici e ricaricare veicoli elettrici in condizioni di ricarica flessibili. Lo strumento EnergyCommunity.jl, sviluppato in linguaggio Julia, è utilizzato per modellare i flussi energetici, simulare il comportamento degli utenti e valutare l’impatto di diversi scenari di mercato. Oltre alla condivisione dell’energia, le comunità energetiche rinnovabili hanno il potenziale per agire come fornitori di flessibilità, integrando diverse risorse rinnovabili in un unico ecosistema. Le attività pratiche svolte in collaborazione con EnGreen sono state fondamentali per applicare i modelli proposti e verificarne la robustezza in contesti reali. Queste esperienze, sviluppate in diversi comuni e su differenti scale di comunità, hanno permesso di far evolvere il quadro teorico verso soluzioni operative successivamente integrate in progetti di ricerca e innovazione industriale. In particolare, gli sviluppi metodologici di questo lavoro hanno contribuito a iniziative dedicate all’intelligenza artificiale, ai servizi di flessibilità e ai meccanismi di scambio energetico peer-to-peer, evidenziando la continuità tra la modellazione accademica e la sua applicazione concreta nel mondo reale. La presente ricerca è stata svolta grazie a una borsa di dottorato cofinanziata dall’Università di Pisa e da EnGreen. La borsa di dottorato è stata cofinanziata con risorse dell’Unione Europea - NextGeneration EU Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza Missione 4 Componente 2 “Dalla Ricerca all’Impresa” Investimento 3.3 del PNRR che prevede “l’Introduzione di dottorati innovativi che rispondono ai fabbisogni di innovazione delle imprese e promuovono l’assunzione dei ricercatori dalle imprese”