تقنيات البلوك تشين والذكاء الاصطناعي للمستهلكين المنتجين في الشبكات الذكية: مراجعة شاملة

2.1 آليات تسعير الكربون

يحفز تسعير الكربون من خلال أنظمة تداول الانبعاثات أو ضرائب الكربون الانتقال من التوليد القائم على الوقود الأحفوري إلى المصادر المتجددة. تجعل هذه الآليات التكاليف البيئية لانبعاثات الكربون داخلية، مما يزيد من القدرة التنافسية الاقتصادية للطاقة المتجددة.

2.2 هياكل الدعم التنظيمي

يجب أن تتطور الأطر التنظيمية لاستيعاب تدفقات الطاقة ثنائية الاتجاه والاعتراف بالمنتجين المستهلكين كمشاركين نشطين في أسواق الطاقة. يشمل ذلك سياسات القياس الصافي وتعريفات التغذية وأنظمة الوصول إلى السوق.

3.1 التداول الند للند للطاقة

تمكن تقنية البلوكشين من تداول الطاقة مباشرة بين المنتجين المستهلكين دون وسيط، مما يقلل تكاليف المعاملات ويزيد من كفاءة السوق. تعمل العقود الذكية على أتمتة عمليات التسوية وضمان سلامة المعاملات.

3.2 هياكل الأسواق اللامركزية

تقدم أسواق الطاقة اللامركزية المبنية على تقنية blockchain مرونة وشفافية وإتاحة أكبر مقارنة بهياكل الأسواق المركزية التقليدية.

4.1 مراقبة الحالة والتنبؤ بها

تمكن خوارزميات التعلم الآلي، وخاصة نماذج التعلم العميق، من التنبؤ الدقيق لتوليد الطاقة المتجددة وأنماط الحمل وأسعار السوق. هذه التوقعات ضرورية لتشغيل النظام الأمثل وقرارات تداول الطاقة.

4.2 اتخاذ القرار الأمثل

تدعم خوارزميات التعلم المعزز والتحسين عملية صنع القرار الفوري لجدولة الطاقة، وإدارة التخزين، واستراتيجيات المشاركة في السوق.

5.1 الصياغات الرياضية

يمكن صياغة مشكلة الجدولة المثلى للطاقة للمستهلكين المنتجين على النحو التالي:

حيث تمثل $C_{grid}$ تكلفة الكهرباء من الشبكة، و$C_{gen}$ تكلفة التوليد المحلي، و$R_{sell}$ الإيرادات من مبيعات الطاقة، بينما يمثل $SOC$ حالة شحن تخزين الطاقة.

5.2 تنفيذ الخوارزمية

نموذج كود زائف لإدارة الطاقة للمستهلك المنتج باستخدام التعلم المعزز:

class ProsumerAgent:
    def __init__(self, state_size, action_size):
        self.state_size = state_size
        self.action_size = action_size
        self.memory = deque(maxlen=2000)
        self.gamma = 0.95
        self.epsilon = 1.0
        self.epsilon_min = 0.01
        self.epsilon_decay = 0.995
        self.learning_rate = 0.001
        self.model = self._build_model()
    
    def _build_model(self):
        model = Sequential()
        model.add(Dense(24, input_dim=self.state_size, activation='relu'))
        model.add(Dense(24, activation='relu'))
        model.add(Dense(self.action_size, activation='linear'))
        model.compile(loss='mse', optimizer=Adam(lr=self.learning_rate))
        return model
    
    def act(self, state):
        if np.random.rand() <= self.epsilon:
            return random.randrange(self.action_size)
        act_values = self.model.predict(state)
        return np.argmax(act_values[0])
    
    def replay(self, batch_size):
        minibatch = random.sample(self.memory, batch_size)
        for state, action, reward, next_state, done in minibatch:
            target = reward
            if not done:
                target = reward + self.gamma * np.amax(self.model.predict(next_state)[0])
            target_f = self.model.predict(state)
            target_f[0][action] = target
            self.model.fit(state, target_f, epochs=1, verbose=0)
        if self.epsilon > self.epsilon_min:
            self.epsilon *= self.epsilon_decay