Valutazione di un Sistema di Accumulo a Batterie con Stime Ottimali

The role of Battery Energy Storage Systems (BESSs) is becoming increasingly central in modern power systems, particularly in light of the rising penetration of intermittent renewable energy sources such as wind and solar power. The intrinsic variability of these sources poses significant operational challenges, including curtailments and power quality issues, which BESSs can help mitigate by balancing generation and consumption over time. As technological advances and cost reductions make battery storages more accessible, rigorous methods for assessing the economic value of BESSs and their optimal deployment in liberalized electricity markets are becoming essential, as this remains a complex and open problem. This thesis addresses the valuation of a BESS engaged in energy arbitrage under realistic market and technical constraints. The analysis is framed as a stochastic dynamic programming problem, where price uncertainty is modeled through Monte Carlo simulations calibrated on historical market data. The core methodology relies on the the Least Squares Monte Carlo (LSM) algorithm, extended to incorporate a realistic degradation model via a cycle life constraint, which significantly increases the problem complexity. Numerical experiments are conducted across various BESS configurations and market scenarios. The results include both lower and upper bounds on the storage value, used to validate the proposed solution, as well as an analysis of optimal operating strategies. In addition, a sensitivity analysis is performed to assess the impact of key technical and economic parameters. Overall, the study demonstrates how advanced simulation-based stochastic con- trol techniques can be effectively employed to evaluate and optimize the eco- nomic value of BESSs, offering useful insights for investors and policymakers in a rapidly evolving energy landscape.

Il ruolo dei sistemi di accumulo a batterie (Battery Energy Storage Systems, BESS) sta assumendo un’importanza sempre maggiore nei sistemi elettrici mod- erni, soprattutto in risposta alla crescente diffusione di fonti rinnovabili non programmabili, come l’energia eolica e solare. L’intrinseca variabilità di queste fonti comporta sfide operative rilevanti, tra cui problemi di qualità della rete e fenomeni di "curtailment". In questo contesto, i BESS rappresentano una soluzione efficace per riequilibrare domanda e offerta di energia nel tempo. Con l’evoluzione tecnologica e la riduzione dei costi, i sistemi di accumulo a batterie stanno diventando sempre più accessibili, rendendo necessario lo sviluppo di strumenti rigorosi per valutarne il valore economico e ottimizzarne l’utilizzo nei mercati elettrici liberalizzati, trattandosi di un problema ancora aperto e di elevata complessità. Questo lavoro di tesi affronta il problema della valutazione di un BESS oper- ante in attività di arbitraggio energetico, tenendo conto di vincoli tecnici e di mercato realistici. L’analisi è inquadrata come un problema di programmazione dinamica stocastica, in cui l’incertezza sui prezzi è modellata attraverso simu- lazioni Monte Carlo calibrate su dati reali di mercato. L’algoritmo utilizzato si basa sul metodo Least Squares Monte Carlo (LSM), opportunamente esteso per includere un modello di degradazione della batteria tramite un vincolo sul numero di cicli, che ne aumenta sensibilmente la complessità computazionale. Gli esperimenti numerici sono condotti su diverse configurazioni di BESS e sce- nari di mercato. I risultati forniscono sia stime dal basso che dall’alto al valore della batteria, utili per validare la metodologia proposta, insieme a un’analisi delle strategie operative ottimali. Inoltre, viene effettuata un’analisi di sensi- tività per studiare l’influenza dei principali parametri tecnici ed economici. Nel complesso, il lavoro dimostra come avanzati strumenti di controllo stocastico basati su simulazione possano essere efficacemente applicati alla valutazione e all’ottimizzazione del valore economico dei BESS, offrendo indicazioni utili per investitori e responsabili delle politiche energetiche, in un settore in rapida trasformazione.