Developing a Model-based Digital Twin Reference Architecture for Active Energy Consumers and Smart Communities

This work is supported by a grant of the Ministry of Research, Innovation and Digitization, CNCS- UEFISCDI, project number PN-III-P4-PCE-2021-0334, within PNCDI III.

The project proposal envisions the integration of Internet of Things, data, models and key performance indicators for 2 layers: prosumers and communities into a Digital Twin Reference Architecture (DTRA) to take advantage of Renewable Energy Sources (RES) potential, improve the sustainable consumption and enable the implementation of digital twins. DTRA will be structured into 2 layers: L1-consumers/prosumers & L2-CECs/microgrid. Thus, 2 Digital Twin prototypes will be built on DTRA to integrate the proposed models for the 2 layers.

The importance of the proposal theme is underlined by the Clean Energy Package issued by EU (mid 2019). The package sets significant targets for the next decades and empowers the prosumers and Citizen Energy Communities (CEC) in transition to a sustainable low-carbon environment. Emerging CEC are technologically complex, encapsulating the assets of consumers, prosumers and other local entities (RES, storage facilities, electric vehicle charging stations). They are based on voluntary participation, enabling access to electricity markets, being financially responsible for imbalances they cause. Thus, CEC enable their members to share the electricity among members, reap the rewards of local RES, trade and even manage the grid. Starting from the EU vision for CEC, the project scope is to support them by developing model-based digital solutions, creating a reference architecture, to successfully deliver economic, social and environmental benefits to its members that can be quantified as: cost reduction, better usage of RES, social contribution (reducing CO2&deforestation, standard coal saved), better standard of living and citizens’ health.

PROJECT DURATION: 01.06.2022 – 31.12.2024



ETAPA 1 – 2022:

  • Act 1.1 – Propunerea șabloanelor pentru colectarea și integrarea datelor
  • Act 1.2 – Propunerea modelului de comunicație și a arhitecturii pentru managementul datelor

În cadrul etapei 2022 au fost studiate și analizate principalele concepte și activități legate de consumatori, prosumatori și comunitățile inteligente de energie (CE). De asemenea, au fost studiate caracteristicile replicilor digitale (Digital Twins – DT) și a fluxurilor de integrare și procesare a datelor (Digital Thread – DTH). Au fost identificate principalele cerințe pentru dezvoltarea replicilor digitale pentru consumatori/prosumatori (nivelul L1) și pentru comunități (nivelul L2). A fost propusă arhitectura soluției SMART-TWINS structurată pe trei noduri de comunicație și procesare a datelor: edge, fog, cloud. Această abordare permite dezvoltarea replicilor digitale pentru cele 2 entități fizice: prosumator și CE, modelându-le ca sisteme cibernetice și înglobând date, componente, modele și procese. Arhitectura va fi dezvoltată utilizând șabloane de procesare a datelor și un model de comunicație compus din cele trei noduri.

În cadrul activității A1.1 au fost propuse șabloane specifice la nivel elementar pentru a modela funcționalitățile prosumatorilor și CE, iar în A1.2 a fost propus modelul de comunicație.

Figure 1 – Communication model between the Digital Thread and Digital Twins for L1 and L2

Rezultatele obținute în cadrul etapei au fost diseminate în 3 jurnale indexate ISI (2 publicate și 1 articol aflat în evaluare în runda 2), precum și în cadrul a trei conferințe internaționale.

ETAPA 2 – 2023:

  • Act 2.1 – Realizarea cadrului de integrare și management al datelor
  • Act 2.2 – Propunerea si dezvoltarea algoritmilor pentru L1 – consumatori
  • Act 2.3 – Propunerea si dezvoltarea algoritmilor pentru L1 – prosumatori

În cadrul activității A2.1, pornind de la arhitectura soluției SMART-TWINS structurată pe trei noduri de comunicație și procesare a datelor (Edge, Fog, Cloud) a fost realizat cadrul de integrare și management al datelor (Digital Thread – DTH). Cadrul de integrare conține șabloanele de organizare a datelor și specificațiile modelului de comunicație compus din cele trei noduri.

Pentru activitatea A2.2 au fost propuși și dezvoltați algoritmii pentru modelarea și implementarea funcționalităților replicii digitale DT-L1 destinat consumatorilor: i) monitorizarea și controlul în timp real al dispozitivelor IoT; ii) modelarea tiparelor de consum prin clustering; iii) proiectarea programelor de răspuns la cerere (DR); iv) optimizarea consumului pentru ziua următoare prin proiectarea unui sistem de recunoaștere a tiparelor de consum cu algoritmi de învățare automată pentru a facilita programul zilnic bazat pe tarife; v) gestionarea flexibilității cu control IoT; vi) analiza comportamentului de consum pentru economisirea energiei și adoptarea mecanismelor de tranzacționare pe piață; vii) indicatori de performanță specifici (KPI-uri).

În cadrul activității A2.3 au fost propuși și dezvoltați algoritmii pentru prosumatori: i) prognoza consumului și a producției utilizând modele de tip Machine Learning (ML) și Deep Learning (DL); ii) modulul inteligent de control al dispozitivelor electrice în funcție de disponibilitatea surselor regenerabile de energie (RES) locale și restricțiile de consum; iii) planificarea consumului utilizând algoritmi de optimizare; iv) identificarea oportunităților de tranzacționare pe piață pentru a tranzacționa surplusul/acoperi deficitul; v) gestionarea flexibilității și a dezechilibrelor; vi) indicatori de performanță specifici (KPI-uri).

Rezultatele obținute în cadrul etapei au fost diseminate în 13 jurnale indexate ISI (10 publicate și 3 articole acceptate spre publicare), 1 articol indexat Scopus, precum și în cadrul a 7 conferințe internaționale.



  1. Simona-Vasilica Oprea, Adela Bâra, A signaling game-optimization algorithm for residential energy communities implemented at the edge-computing side, Computers & Industrial Engineering, Volume 169, 2022, 108272, ISSN 0360-8352,  La acest articol s-a strecurat o eroare materială referitoare la acknowledgement care a fost corectată prin corrigendum publicat de revistă în Computers & Industrial Engineering 174 (2022) 108812: Corrigendum to “A signaling game-optimization algorithm for residential energy communities implemented at the edge-computing side” [Comput. Ind. Eng. 169 (2022) 108272]: The authors regret that by mistake the acknowledgement was wrongly written. It should have been “This work was supported by a grant of the Ministry of Research, Innovation and Digitization, CNCSUEFISCDI, project number PN-III-P4-PCE-2021-0334, within PNCDI III.” – în Q1 după IF, Q2 după AIS
  2. Oprea, S-V., Bâra, A., Mind the gap between PV generation and residential load curves: Maximizing the roof-top PV usage for prosumers with an IoT-based Adaptive Optimization and Control Module, Expert Systems with Applications, Volume 212, February 2023, 118828, – în Q1 după IF și după AIS
  3. Bâra, A., Oprea, S.-V., & Ciurea, C.-E. (2023). Improving the strategies of the market players using an AI-powered price forecast for electricity market. Technological and Economic Development of Economy, 1-26., indexat WoS
  4. Bâra, A. and Oprea, S.V. (2023), A holistic view on business model-oriented energy communities, Kybernetes, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print., indexat WoS
  5. Simona-Vasilica OPREA, Adela BÂRA, Gabriela DOBRIȚA (ENE), Dragoș-Cătălin BARBU, A Horizontal Tuning Framework for Machine Learning Algorithms Using a Microservice-based Architecture, Studies in Informatics and Control, ISSN 1220-1766, vol. 32(3), pp. 31-43, 2023.,, indexat WoS
  6. Simona-Vasilica Oprea, Adela Bâra. A stacked ensemble forecast for photovoltaic power plants combining deterministic and stochastic methods. Applied Soft Computing, Volume 147, November 2023, Page 110781,, indexat WoS
  7. Bâra, Adela, Simona-Vasilica Oprea, Cristian Bucur, and Bogdan-George Tudorică. „Unraveling the Impact of Lockdowns on E-commerce: An Empirical Analysis of Google Analytics Data during 2019–2022” Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research 18, no. 3: 1484-1510., indexat WoS
  8. Bâra, A., Oprea, SV. & Tudorică, B.G. From the East-European Regional Day-Ahead Markets to a Global Electricity Market. Computational Economics (2023).
  9. Bâra, A., Oprea, SV. Intelligent system to optimally trade at the interference of multiple crises. Applied Intelligence (2023).
  10. Bâra, A. and Oprea, S.-V. (2023), What makes electricity consumers change their behavior? Influence of attitude and perceived impact of DR programs on awareness, Kybernetes., indexat WoS
  11. Bâra Adela, Simona-Vasilica Oprea, and Irina Alexandra Georgescu, Understanding Electricity Price Evolution – Day-Ahead Market Competitiveness in Romania. Journal of Business Economics and Management 24 (2):221–244., indexat WoS
  12. S. -V. Oprea, A. Bâra, A. -I. Andreescu and M. P. Cristescu, Conceptual Architecture of a Blockchain Solution for E-Voting in Elections at the University Level, in IEEE Access, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3247964,, indexat WoS
  13. Bâra A, Oprea S-V, Oprea N. How Fast to Avoid Carbon Emissions: A Holistic View on the RES, Storage and Non-RES Replacement in Romania. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023; 20(6):5115., indexat Scopus


  1. Simona-Vasilica Oprea, Adela Bâra, Machine Learning Algorithms and PV Forecast for Off-Grid Prosumers Energy Management, THE INTERNATIONAL CONFERENCE „PRESENT ISSUES OF GLOBAL ECONOMY” – 19th Edition, PIGE 2022, 14-16 Iulie 2022, Constanța, Romînia. Mind the gap between PV generation and residential load curves: Maximizing the roof-top PV usage for prosumers with an IoT-based adaptive optimization and control module Articolul a fost publicat în Ovidius University Annals, Economic Sciences Series, Ovidius University of Constanta, Faculty of Economic Sciences, vol. 0(1), pages 117-123, September 2022, ISSN: 2344-4614, Editura Ovidius University Press,
  2. Ciurea Cristian, Simona-Vasilica Oprea, Digital Humanism and a Quantitative Analysis of Users Behavior in Virtual Exhibitions during the Pandemic Context, The Ninth International Conference on Information Technology and Quantitative Management (ITQM 2022), 9-11 Decembrie 2022, Beijing, China,
  3. Simona-Vasilica Oprea, Adela Bâra, Why is more efficient to combine BeautifulSoup and Selenium in scraping for data under energy crisis, The International Conference on “Global Economy under Crisis” – 11th Edition (GEUC 2022), December, 15h-16th 2022, Constanța, România,
  4. Bâra A, Oprea S-V, Photovoltaic systems forecast using machine learning algorithms and recurrent neural networks, Conferința Internațională The 9th International Scientific Conference SEA-CONF 2023, Constanța, România, 17 – 20 mai 2023
  5. Oprea S-V, Bâra A, Niculae A, Electricity Price Evolution and the Disruptive Economic and Geopolitical Context on the Spot Market. A Romanian Case Study, The 9th edition of BASIQ International Conference on “New Trends in Sustainable Business and Consumption” – BASIQ 2023, Constanța, România, 7 – 11 iunie 2023
  6. Văduva A.G., Oprea S-V, Bâra A, Understanding Customers’ Opinion using Web Scraping and Natural Language Processing, Conferinţa Internaţională „Present Issues of Global Economy” (PIGE) – ediţia a 20-a, Constanța, România, 29 iunie – 1 iulie 2023
  7. Tanasă A.M., Oprea S-V, Bâra A, Web Scraping and Review Analytics. Extracting Insigns from Commercial Data, Conferința Internațională „Global Economy Under Crisis” (GEUC) – ediția a XII-a, Constanța, România, 12 – 15 decembrie 2023
  8. Niculae A, Bâra A, Căuniac D., Oprea S-V, euAirQuality: Real-time Visualization and Analysis of European Air Quality, The 9th IEEE International Smart Cities Conference (ISC2 2023), Bucharest, Romania, 24 – 27 September 2023
  9. Barbu D., Bâra A, Oprea S-V, Impact of Electronic Cash Registers on tax collection, The 22nd International Conference on Informatics in Economy (IE 2023), Bucharest, Romania, 25-26 May 2023
  10. Ciurea C., Pocatilu P., Oprea S-V, Attractiveness of Virtual Exhibitions in Cultural Institutions in the Post-pandemic Context: A Case Study, 10th International Conference on Information Technology and Quantitative Management, (ITQM 2023), University of Oxford, United Kingdom, August 12-14, 2023, Procedia Computer Science (Elsevier), 221 (2023) 308–315