A stochastic approach to dynamic participation in energy communities

Abstract

With energy communities and local electricity markets on the rise, the possibilities for prosumers to be actively involved in the energy system increase, creating more complex settings for energy communities. This paper addresses the following research question: Does having knowledge about the future development in energy communities help make better decisions selecting new participants than without consideration of any future developments? Each year, the community is faced with the exit of existing members and a portfolio of possible new entrants with different characteristics. For this purpose, a bi-level optimization model for dynamic participation in local energy communities with peer-to-peer electricity trading, which is able to select the most suitable new entrants based on the preferences of the members of the original community, is extended to a stochastic dynamic program. The community wants to plan a few years ahead, which includes the following uncertainties: (i) which members leave after each period, and (ii) which are the potential new members willing to join the community. This paper’s contribution is a stochastic optimization approach to evaluate possible future developments and scenarios. The focus lies on the contractual design between the energy community and new entrants; the model calculates the duration of contracts endogenously. The results show a sample energy community’s decision-making process over a horizon of several years, comparing the stochastic approach with a simple deterministic alternative solution.

Mit dem Aufkommen von Energiegemeinschaften und lokalen Strommärkten nehmen die Möglichkeiten für Prosumenten zu, sich aktiv am Energiesystem zu beteiligen, wodurch komplexere Rahmenbedingungen für Energiegemeinschaften entstehen. Dieser Beitrag befasst sich mit der folgenden Forschungsfrage: Hilft Wissen über die zukünftige Entwicklung in Energiegemeinschaften, bessere Entscheidungen bei der Auswahl neuer Teilnehmer zu treffen als ohne Berücksichtigung zukünftiger Entwicklungen? Jedes Jahr wird die Gemeinschaft mit dem Ausscheiden bestehender Mitglieder und einem Portfolio möglicher neuer Teilnehmer mit unterschiedlichen Eigenschaften konfrontiert. Zu diesem Zweck wird ein zweistufiges Optimierungsmodell für die dynamische Teilnahme an lokalen Energiegemeinschaften mit Peer-to-Peer-Stromhandel, das in der Lage ist, die am besten geeigneten neuen Teilnehmer auf der Grundlage der Präferenzen der Mitglieder der ursprünglichen Gemeinschaft auszuwählen, zu einem stochastischen dynamischen Programm erweitert. Die Gemeinschaft möchte einige Jahre im Voraus planen, wobei folgende Unsicherheiten bestehen: (i) welche Mitglieder nach jeder Periode ausscheiden und (ii) wer die potenziellen neuen Mitglieder sind, die bereit sind, der Gemeinschaft beizutreten. Der Beitrag dieser Arbeit ist ein stochastischer Optimierungsansatz zur Bewertung möglicher zukünftiger Entwicklungen und Szenarien. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Vertragsgestaltung zwischen der Energiegemeinschaft und den Neueinsteigern; das Modell berechnet die Vertragsdauer endogen. Die Ergebnisse zeigen den Entscheidungsprozess einer beispielhaften Energiegemeinschaft über einen Horizont von mehreren Jahren und vergleichen den stochastischen Ansatz mit einer einfachen deterministischen Alternativlösung.