Set of instances used in article "Optimal management of collective Photovoltaic Systems in Spanish Multi-dwelling buildings"

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:PV sharing optimization researchers can use this dataset for benchmarking and validating their own models.

🏢実務担当者:Energy managers and property developers may gain insights into cost-effective PV sharing strategies for multi-dwelling buildings.

🏛政策担当者:Policymakers designing energy sharing regulations can examine the impact of different time-based allocation policies (hourly, daily, monthly) on self-consumption and savings.

本データセットは、Antonio Alonso-Ayuso、Silvia Benito-Orea、F. Javier Martín-Campo、Elisenda Molina、Paula Terán-Viaderoによる論文「Optimal management of collective Photovoltaic Systems in Spanish Multi-dwelling buildings」（投稿予定、2026年）で使用されているものである。 本論文は、スペインのエネルギー市場を規制する規制枠組みに従って開発された、集合住宅における太陽光発電エネルギーの配分のための決定論的数学的最適化モデルを提案している。このモデルは、個々のユーザーの電力消費プロファイルとともに、エントランスホール、エレベーター、ガレージ、スイミングプールなどの共用施設に関連する需要を考慮している。 本データセットには、論文で提示された計算実験を再現するために必要な入力データと最適化結果が含まれている。 6つの住宅コミュニティが考慮されている：I20a、I20b、I40a、I40b、I60a、I60bである。各コミュニティについて、3つのCSVファイルが提供されている： <community>_demand.csv：調査対象の年間全体における時間別電力需要。このファイルには、対応する住宅コミュニティ内の全コミュニティ供給点および個別供給点の電力消費量が含まれている。 <community>_weight.csv：各コミュニティ供給点における個別供給点（世帯および商業ユニット）の参加係数。行は個別供給点に対応し、列はコミュニティ供給点に対応する。各コミュニティ供給点の係数の合計は1になる。 <community>_tariff.csv：調査対象の年間全体における時間別電力購入価格および余剰エネルギー補償価格。 ファイル ProduccionFotovoltaica.csv には、調査で考慮された5つの都市（バルセロナ、ビルバオ、ウエルバ、マドリード、オウレンセ）の時間別太陽光発電プロファイルが含まれている。 ファイル Results.zip には、最適化結果、パレートフロント点、および利得行列が含まれている。このアーカイブは2つの主要フォルダに整理されている： PV50：太陽光発電設備が住宅コミュニティの年間電力需要の50%を賄うように設計されていると仮定した結果。 PV100：太陽光発電設備が年間電力需要の100%を賄うように設計されていると仮定した結果。 これらの各フォルダには、分析対象の都市（バルセロナ、ビルバオ、ウエルバ、マドリード、オウレンセ）に対応する5つのサブフォルダが含まれている。各都市フォルダ内には、6つの住宅コミュニティ（I20a、I20b、I40a、I40b、I60a、I60b）に対応する6つのサブフォルダがある。 各コミュニティフォルダには、調査で考慮された6つのエネルギー共有ポリシー（時間別、日別、週別、月別、隔月別、4ヶ月別）に対応する6つのExcelワークブックと、ParetoValues および PayoffMatrices という2つの追加フォルダが含まれている。 各Excelワークブックには4つのワークシートが含まれている： Input_data：ケーススタディの概要。住宅コミュニティ、供給点の総数、コミュニティおよび個別供給点の数、時間軸、都市、コミュニティ供給点に割り当てられる太陽光発電量の最低割合、およびその他のモデルパラメータが含まれる。 Energy_summary：エネルギー共有結果の概要。太陽光発電量、自家消費量、電力需要、コミュニティ需要、系統からの輸入電力量、輸出された余剰電力量、金銭的節約額、および余剰補償額が含まれる。 Distribution：調査期間全体における全供給点の時間別値。報告される変数には、太陽光発電量、電力需要、系統輸入量、太陽光発電エネルギー配分量、余剰電力量、およびエネルギー共有係数（ベータ）が含まれる。すべてのデータは時間別の解像度で報告されるが、共有ポリシーによってベータ係数が一定に保たれる時間間隔が決定される。例えば、日別ポリシーの場合、ベータ値は同じ日の24時間すべてで同一である。 Model_performance：最適化モデルの統計情報。目的関数値、求解時間、ソルバーステータス、および変数と制約の数が含まれる。 ParetoValues フォルダには、2つのワークシートを持つ1つのExcelワークブックが含まれている： Self-Consuming：自家消費目的関数を用いて得られたパレートフロント点。 Savings：金銭的節約目的関数を用いて得られたパレートフロント点。 PayoffMatrices フォルダには、各エネルギー共有ポリシーに対応する6つのExcelワークブックが含まれており、自家消費および金銭的節約の目的関数に対する利得行列が報告されている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

The dataset presented is used in the article "Optimal management of collective Photovoltaic Systems in Spanish Multi-dwelling buildings" by Antonio Alonso-Ayuso, Silvia Benito-Orea, F. Javier Martín-Campo, Elisenda Molina and Paula Terán-Viadero, submitted for publication (2026). This paper proposes a deterministic mathematical optimization model for the allocation of photovoltaic energy in multi-dwelling residential buildings, developed in accordance with the regulatory framework governing the Spanish energy market. The model considers the electricity consumption profiles of individual users, as well as the demand associated with communal facilities such as entrance halls, elevators, garages, and swimming pools, among others.  The dataset contains the input data and optimization results required to reproduce the computational experiments presented in the paper. Six residential communities are considered: I20a, I20b, I40a, I40b, I60a, and I60b. For each community, three CSV files are provided: <community>_demand.csv : Hourly electricity demand for the entire study year. The file contains the electricity consumption of all community supply points and individual supply points in the corresponding residential community. <community>_weight.csv : Participation coefficients of the individual supply points (households and commercial units) in each community supply point. Rows correspond to individual supply points, while columns correspond to community supply points. The coefficients of each community supply point sum to 1. <community>_tariff.csv : Hourly electricity purchase prices and surplus energy compensation prices for the entire study year. The file ProduccionFotovoltaica.csv contains the hourly photovoltaic generation profiles for the five cities considered in the study: Barcelona, Bilbao, Huelva, Madrid, and Ourense. The file Results.zip contains the optimization results, Pareto front points, and payoff matrices. The archive is organized into two main folders: PV50 : Results assuming that the photovoltaic installation is sized to cover 50% of the annual electricity demand of the residential community. PV100 : Results assuming that the photovoltaic installation is sized to cover 100% of the annual electricity demand. Each of these folders contains five subfolders corresponding to the analyzed cities (Barcelona, Bilbao, Huelva, Madrid, and Ourense). Within each city folder, there are six subfolders corresponding to the six residential communities (I20a, I20b, I40a, I40b, I60a, and I60b). Each community folder contains six Excel workbooks, corresponding to the six energy-sharing policies considered in the study (hourly, daily, weekly, monthly, bimonthly, and four-monthly), together with two additional folders: ParetoValues and PayoffMatrices . Each Excel workbook contains four worksheets: Input_data : Summary of the case study, including the residential community, total number of supply points, number of community and individual supply points, time horizon, city, minimum percentage of photovoltaic generation allocated to community supply points, and other model parameters. Energy_summary : Summary of the energy-sharing results, including photovoltaic generation, self-consumption, electricity demand, community demand, electricity imported from the grid, exported surplus energy, monetary savings, and surplus compensation. Distribution : Hourly values for every supply point throughout the entire study horizon. The reported variables include photovoltaic generation, electricity demand, grid imports, photovoltaic energy allocation, surplus energy, and the energy-sharing coefficient (beta). Although all data are reported at hourly resolution, the sharing policy determines the time intervals over which the beta coefficient remains constant. For example, under the daily policy, the beta values are identical for all 24 hours of the same day. Model_performance : Optimization model statistics, including the objective function value, solution time, solver status, and the number of variables and constraints. The ParetoValues folder contains one Excel workbook with two worksheets: Self-Consuming : Pareto front points obtained using the self-consumption objective. Savings : Pareto front points obtained using the monetary savings objective. The PayoffMatrices folder contains six Excel workbooks, one for each energy-sharing policy, reporting the payoff matrices for the self-consumption and monetary savings objectives.  

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