Nel presente lavoro viene proposto un sistema di gestione dell’energia per programmare e gestire in modo ottimale una centrale elettrica virtuale (VPP) composta da stazioni di ricarica per veicoli elettrici, batterie stazionarie ed energia rinnovabile centrale elettrica virtuale (VPP) composta da stazioni di ricarica per veicoli elettrici, batterie stazionarie e fonti di energia rinnovabile. Il modello è in grado di ottimizzare il processo di offerta nel mercato del giorno prima (DAM) attraverso una formulazione stocastica a due stadi, che considera il processo di offerta nel mercato del giorno prima (DAM) stocastica a due stadi, che considera le incertezze che influenzano la valutazione dell’energia richiesta per il giorno successivo.

Gli scenari stocastici sono generati attraverso una procedura Monte Carlo e raggruppati con un algoritmo k-means a dominio ridotto. Per gestire in tempo reale il funzionamento del VPP, è stato adottato un nuovo modello di programmazione lineare mista ad orizzonte rotante. L’efficacia degli strumenti sviluppati è dimostrata da simulazioni numeriche che riproducono le diverse condizioni di funzionamento del VPP. I vantaggi dell’approccio sono confermati da analisi approfondite eseguite su un periodo di 4 mesi. Un aumento dei profitti del 23% rispetto a una strategia non ottimizzata e del 6% rispetto a un’ottimizzazione deterministica.