Peer-to-Peer energy trading opportunities analysis

Abstract

Este proyecto explora la viabilidad y el impacto del establecimiento de comunidades energéticas que utilicen recursos energéticos distribuidos (DER) como paneles fotovoltaicos (PV), vehículos eléctricos (EV) y sistemas de almacenamiento de energía (ESS). Con la transición de los modelos tradicionales peer-to-grid (P2G) al comercio energético descentralizado peer-to-peer (P2P), el panorama energético está experimentando una transformación significativa. Este estudio se centra en una comunidad de 55 casas dedicadas al comercio de energía P2P, con el objetivo de evaluar la eficiencia y el impacto en la red de diferentes estrategias de gestión de la energía. El proyecto examina dos escenarios principales: el primero consiste en dividir la comunidad en comunidades energéticas más pequeñas correspondientes a las fases a las que están conectadas, mientras que el segundo escenario introduce restricciones en el estado de carga (SOC) de los ESS, garantizando que permanezca constante al principio y al final de cada día. Mediante el análisis de estos escenarios, el estudio pretende identificar configuraciones óptimas que mejoren la estabilidad y la eficiencia de la red. La metodología del proyecto incluye el uso de un modelo de optimización multiperiodo en MATLAB para simular varios escenarios. Los datos sobre precios de importación y exportación, perfiles de carga y generación fotovoltaica se exportan desde Excel, se simulan en MATLAB y, por último, los perfiles de demanda simulados se analizan con pandapower para evaluar la carga de los transformadores, la magnitud de la tensión y el desequilibrio de la tensión. Entre los resultados esperados del proyecto se incluye la comprensión de cómo los diferentes tamaños de comunidades y configuraciones de DER afectan a la distribución de energía, y cómo las limitaciones del SOC pueden mitigar la demanda máxima nocturna y mejorar la distribución de energía. En resumen, este proyecto aborda la urgente necesidad de desarrollar estrategias eficaces para integrar las energías renovables en las redes eléctricas, contribuyendo a la reducción de las emisiones de carbono y a la mejora de la eficiencia energética y, en última instancia, apoyando un sistema energético más sostenible y resistente.This project explores the feasibility and impact of establishing energy communities utilizing distributed energy resources (DERs) such as photovoltaic (PV) panels, electric vehicles (EVs) and energy storage systems (ESS). With the transition from traditional peer-to-grid (P2G) models to decentralized peer-to-peer (P2P) energy trading, the energy landscape is undergoing significant transformation. This study focuses on a community of 55 houses engaged in P2P energy trading, aiming to evaluate the efficiency and network impact of different power management strategies. The project examines two primary scenarios: the first involves dividing the community into smaller energy communities corresponding to the phases they are connected to, while the second scenario introduces constraints on the state of charge (SOC) of ESS, ensuring it remains constant at the beginning and end of each day. By analyzing these scenarios, the study aims to identify optimal configurations that enhance network stability and efficiency. The project methodology includes using a multi-period optimization model in MATLAB to simulate various scenarios. Data on import/export prices, load profiles, and PV generation is exported from excel, then simulated in MATLAB and finally, the simulated demand profiles are analyzed using pandapower to assess transformer loading, voltage magnitude, and voltage unbalance. The expected outcomes of the project include insights into how different community sizes and DER configurations impact energy distribution, and how SOC constraints can mitigate nighttime peak demand and improve energy distribution. In summary, this project addresses the urgent need to develop effective strategies for integrating renewable energy into power grids, contributing to reduced carbon emissions and improved energy efficiency, ultimately supporting a more sustainable and resilient energy system.