Tecnologías de Blockchain e Inteligencia Artificial para Prosumidores en Redes Eléctricas Inteligentes: Una Revisión Integral

2.1 Mecanismos de Fijación de Precios del Carbono

La fijación de precios de carbono a través de sistemas de comercio de emisiones o impuestos al carbono incentiva la transición de la generación basada en combustibles fósiles a fuentes renovables. Estos mecanismos internalizan los costos ambientales de las emisiones de carbono, haciendo que la energía renovable sea más competitiva económicamente.

2.2 Estructuras de Apoyo Regulatorio

Los marcos regulatorios deben evolucionar para adaptarse a los flujos bidireccionales de energía y reconocer a los prosumidores como participantes activos en los mercados energéticos. Esto incluye políticas de medición neta, tarifas de alimentación y regulaciones de acceso al mercado.

3.1 Peer-to-Peer Energy Trading

Blockchain permite el comercio directo de energía entre prosumidores sin intermediarios, reduciendo costos de transacción y aumentando la eficiencia del mercado. Los contratos inteligentes automatizan los procesos de liquidación y garantizan la integridad de las transacciones.

3.2 Estructuras de Mercado Descentralizadas

Los mercados energéticos descentralizados basados en tecnología blockchain ofrecen mayor resiliencia, transparencia y accesibilidad en comparación con las estructuras de mercado centralizadas tradicionales.

4.1 Monitoreo y Predicción de Estados

Los algoritmos de machine learning, particularmente los modelos de deep learning, permiten pronósticos precisos de generación renovable, patrones de carga y precios de mercado. Estas predicciones son esenciales para la operación óptima del sistema y las decisiones de trading energético.

4.2 Toma de Decisiones Óptima

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo y optimización respaldan la toma de decisiones en tiempo real para la programación energética, gestión de almacenamiento y estrategias de participación en el mercado.

5.1 Formulaciones Matemáticas

El problema de programación óptima de energía para prosumidores puede formularse como:

Donde $C_{grid}$ es el costo de electricidad de la red, $C_{gen}$ es el costo de generación local, $R_{sell}$ son los ingresos por venta de energía, y $SOC$ representa el estado de carga del almacenamiento de energía.

5.2 Implementación de Algoritmos

Pseudocódigo de ejemplo para la gestión energética de prosumer utilizando aprendizaje por refuerzo:

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