Blockchain und KI-Technologien für Prosumer in intelligenten Stromnetzen: Ein umfassender Überblick

2.1 CO2-Bepreisungsmechanismen

Die Bepreisung von Kohlenstoffemissionen durch Emissionshandelssysteme oder CO2-Steuern schafft Anreize für den Übergang von fossilen Brennstoffen zu erneuerbaren Energiequellen. Diese Mechanismen internalisieren die Umweltkosten von Kohlenstoffemissionen und machen erneuerbare Energien wirtschaftlich wettbewerbsfähiger.

2.2 Regulatorische Unterstützungsstrukturen

Regulatorische Rahmenwerke müssen sich weiterentwickeln, um bidirektionale Energieflüsse zu ermöglichen und Prosumer als aktive Marktteilnehmer anzuerkennen. Dazu gehören Net-Metering-Regelungen, Einspeisetarife und Marktzugangsbestimmungen.

3.1 Peer-to-Peer-Energiehandel

Blockchain ermöglicht den direkten Energiehandel zwischen Prosumern ohne Zwischenhändler, reduziert Transaktionskosten und steigert die Markteffizienz. Smart Contracts automatisieren Abwicklungsprozesse und gewährleisten Transaktionsintegrität.

3.2 Decentralized Market Structures

Dezentrale Energiemärkte, die auf Blockchain-Technologie basieren, bieten im Vergleich zu traditionellen zentralisierten Marktstrukturen größere Resilienz, Transparenz und Zugänglichkeit.

4.1 Zustandsüberwachung und -prognose

Machine learning algorithms, particularly deep learning models, enable accurate forecasting of renewable generation, load patterns, and market prices. Diese Prognosen sind entscheidend für einen optimalen Systembetrieb und Energietransaktionsentscheidungen.

4.2 Optimale Entscheidungsfindung

Reinforcement Learning und Optimierungsalgorithmen unterstützen Echtzeit-Entscheidungsfindung für Energieplanung, Speichermanagement und Strategien zur Marktbeteiligung.

5.1 Mathematische Formulierungen

Das optimale Energieplanungsproblem für Prosumer kann wie folgt formuliert werden:

Wobei $C_{grid}$ die Stromnetzkosten, $C_{gen}$ die lokalen Erzeugungskosten, $R_{sell}$ die Einnahmen aus Energieverkäufen und $SOC$ den Ladezustand des Energiespeichers darstellt.

5.2 Algorithmenimplementierung

Beispielhafter Pseudocode für das Energie management von Prosumern mittels Reinforcement Learning:

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