[en] The sector of energy use in buildings accounts for a substantial portion of global energy consumption and greenhouse gas (GHG) emissions, representing a large potential for energy savings and emissions reduction. In this sense, the energy community (EC) concept has become gradually more attractive due to the potential to reduce energy consumption and GHG emissions. In such a scenario, polygeneration systems emerge as advantageous energy supply systems. They can efficiently meet the energy demands of buildings by producing multiple energy services from a single energy resource and be supported by renewable energy sources (RES). However, defining an optimal configuration and operational strategy for polygeneration systems is a multifaceted task which becomes even more complex when considering the integration of the buildings into an EC. The reasons for this include the several types of considered technologies, their interrelations, and the intrinsic dynamic behavior of buildings. In addition, the question remains of defining the best operational approach for these complex systems when variations in demand for energy services occur. Based on this framework, this thesis aims to develop a mathematical model for defining the optimal synthesis and operation of polygeneration systems integrated into ECs and based on a mixed integer linear programming (MILP) algorithm. The work rests on three main pillars: (i) the multi-objective optimization of an EC powered by polygeneration systems and sharing electricity, heating, and cooling among the buildings, (ii) the proposal of a thermoeconomic analysis (through marginal costs) to evaluate the best operational strategy according to variations on the energy services demand, and (iii) evaluation of the role of such ECs in the economic and environmental aspects of a future Italian national energy system (NES) scenario by using a local optimization approach. The results from an EC case study show the possibility of reducing (i) CO2eq emissions by around 20% (about 1.5 kt CO2eq/year), (ii) costs by approximately 24% (about 1.1 M€/year), and (iii) the total annual Italian NES cost by 6% (representing 6.6 billion€/year). Regarding the thermoeconomic analysis, the results provide specific and well-defined marginal paths (connecting the energy resource with the energy demand) representing the operational strategy which will have the lowest effect in the defined objective function. The work developed within this research can be easily adapted to different case studies, such as in the residential-commercial buildings and industrial sectors. Therefore, the model resulting from this work constitutes an effective tool to optimally design and operate polygeneration systems integrated into ECs.

[es] El sector del uso de energía en los edificios representa una parte sustancial del consumo global de energía y de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI), representando un gran potencial para el ahorro de energía y la reducción de emisiones. En este sentido, el concepto de comunidad energética (CE) se ha vuelto gradualmente más atractivo debido al potencial para reducir el consumo de energía y las emisiones de GEI. En tal escenario, los sistemas de poligeneración emergen como sistemas de suministro de energía ventajosos. Pueden satisfacer eficientemente las demandas energéticas de los edificios produciendo múltiples servicios energéticos a partir de una única fuente de energía y ser apoyados por fuentes de energía renovable (FER). Sin embargo, definir una configuración óptima y una estrategia operacional para los sistemas de poligeneración es una tarea multifacética que se vuelve aún más compleja al considerar la integración de los edificios en una CE. Además, queda la cuestión de definir el mejor enfoque operacional para estos sistemas complejos cuando ocurren variaciones en la demanda de servicios energéticos. Basándose en este marco, esta tesis tiene como objetivo desarrollar un modelo matemático para definir la síntesis óptima y la operación de sistemas de poligeneración integrados en CEs y basado en un algoritmo de programación lineal entera mixta (PLEM). El trabajo se apoya en tres pilares principales: (i) la optimización multiobjetivo de una CE alimentada por sistemas de poligeneración y compartiendo electricidad, calefacción y refrigeración entre los edificios, (ii) la propuesta de un análisis termoeconómico (a través de costes marginales) para evaluar la mejor estrategia operacional según las variaciones en la demanda de servicios energéticos, y (iii) la evaluación del papel de tales CEs en los aspectos económicos y ambientales de un futuro escenario del sistema energético nacional (SEN) italiano utilizando un enfoque de optimización local. Los resultados de un caso de estudio de una CE muestran la posibilidad de reducir (i) las emisiones de CO2eq en alrededor del 20% (aproximadamente 1,5 kt CO2eq/año), (ii) los costes en aproximadamente el 24% (alrededor de 1,1 M€/año), y (iii) el coste anual total del SEN italiano en un 6% (representando 6,6 mil millones de €/año). En cuanto al análisis termoeconómico, los resultados proporcionan caminos marginales específicos y bien definidos (conectando el recurso energético con la demanda de energía) que representan la estrategia operacional que tendrá el menor efecto en la función objetivo definida. El trabajo desarrollado dentro de esta investigación puede ser fácilmente adaptado a diferentes casos de estudio, como en los sectores de edificios residencialescomerciales e industriales.