Optimal aggregation of users in an Energy Community

The thesis aims to establish a correlation between user types and their behavior within an energy community using Python-based analyses. This correlation will be used to develop aggregation criteria. This approach will assist investors with economic resources and available space for photovoltaic installations in identifying potential community members for optimal energy community creation. Additionally, the thesis explores the potential environmental benefits of these energy communities in the future.

Lo scopo della tesi è quello di trovare, attraverso varie analisi in ambiente Python, una correlazione tra la tipologia di utente e il suo comportamento in una comunità energetica, al fine di stabilire un criterio di aggregazione. In questo modo, un investitore con disponibilità economica e spazio per l'installazione di pannelli fotovoltaici avrà già un'idea di quali utenti contattare per creare la migliore comunità energetica. Uno scopo secondario consiste nel comprendere se queste tipologie di comunità energetiche potranno apportare vantaggi anche dal punto di vista ambientale in futuro.