Optimalizační model sdílení elektřiny v rámci energetické komunity

Abstract

This bachelor's thesis deals with the optimization of electricity sharing in energy com- munities under the Lex OZE II law, effective January 1, 2024. The legislation allows monthly adjustments of the allocation key, which limits flexibility in variable production and consumption. The aim of this thesis is to compare two allocation models: (1) a static model based on mixed integer linear programming (MILP) and (2) a sequential model with multi-step redistribution by priority, solved by a hybrid approach combining a ge- netic algorithm and MILP. The models were implemented in Python using Gurobi and tested on real data. The work offers practical benefits for community energy management and allows for future extensions, e.g. to storage or predictive control.

Tato bakalářská práce se zabývá optimalizací sdílení elektřiny v energetických komu- nitách podle zákona Lex OZE II, účinného od 1. ledna 2024. Legislativa umožňuje měsíční úpravy alokačního klíče, což omezuje flexibilitu při proměnlivé výrobě a spotřebě. Cílem práce je porovnat dva modely alokace: (1) statický model založený na smíšeném celočíselném lineárním programování (MILP) a (2) sekvenční model s vícekrokovou re- distribucí dle priorit, řešený hybridním přístupem kombinujícím genetický algoritmus a MILP. Modely byly implementovány v Pythonu s využitím Gurobi a testovány na reál- ných datech. Práce nabízí praktický přínos pro řízení komunitní energetiky a umožňuje budoucí rozšíření například o akumulaci či prediktivní řízení.