فناوری‌های بلاکچین و هوش مصنوعی برای تولید-مصرف‌کنندگان در شبکه‌های هوشمند: یک مرور جامع

2.1 مکانیسم‌های قیمت‌گذاری کربن

قیمت‌گذاری کربن از طریق سیستم‌های تجارت انتشار یا مالیات بر کربن، انتقال از تولید مبتنی بر سوخت‌های فسیلی به منابع تجدیدپذیر را تشویق می‌کند. این مکانیسم‌ها هزینه‌های زیست‌محیطی انتشار کربن را درونی می‌کنند که باعث رقابت‌پذیری اقتصادی بیشتر انرژی تجدیدپذیر می‌شود.

2.2 ساختارهای پشتیبانی نظارتی

چارچوب های نظارتی باید تکامل یابند تا جریان های دوطرفه انرژی را پشتیبانی کرده و تولید-مصرف کنندگان را به عنوان بازیگران فعال در بازارهای انرژی به رسمیت بشناسند. این شامل سیاست های اندازه گیری خالص، تعرفه های خرید تضمینی و مقررات دسترسی به بازار می شود.

3.1 معاملات انرژی همتا به همتا

بلاک چین امکان تجارت مستقیم انرژی بین تولیدکننده-مصرف کنندگان را بدون واسطه فراهم می‌کند که منجر به کاهش هزینه‌های معامله و افزایش کارایی بازار می‌شود. قراردادهای هوشمند، فرآیندهای تسویه را خودکار کرده و یکپارچگی تراکنش‌ها را تضمین می‌کنند.

3.2 ساختارهای بازار غیرمتمرکز

بازارهای انرژی غیرمتمرکز مبتنی بر فناوری بلاک چین در مقایسه با ساختارهای بازار متمرکز سنتی، انعطاف‌پذیری، شفافیت و دسترسی بیشتری فراهم می‌کنند.

4.1 پایش و پیش‌بینی حالت

الگوریتم‌های یادگیری ماشین، به ویژه مدل‌های یادگیری عمیق، پیش‌بینی دقیق تولید تجدیدپذیر، الگوهای بار و قیمت‌های بازار را ممکن می‌سازند. این پیش‌بینی‌ها برای بهره‌برداری بهینه از سیستم و تصمیم‌گیری‌های معاملات انرژی ضروری هستند.

4.2 تصمیم‌گیری بهینه

الگوریتم‌های یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی از تصمیم‌گیری بلادرنگ برای برنامه‌ریزی انرژی، مدیریت ذخیره‌سازی و راهبردهای مشارکت در بازار پشتیبانی می‌کنند.

5.1 فرمول‌بندی‌های ریاضی

مسئله زمان‌بندی بهینه انرژی برای پروزومرها را می‌توان به صورت زیر فرمول‌بندی کرد:

که در آن $C_{grid}$ هزینه برق شبکه، $C_{gen}$ هزینه تولید محلی، $R_{sell}$ درآمد حاصل از فروش انرژی، و $SOC$ نشان‌دهنده حالت شارژ ذخیره‌سازی انرژی است.

5.2 پیاده‌سازی الگوریتم

نمونه شبه‌کد برای مدیریت انرژی تولید-مصرف‌کننده با استفاده از یادگیری تقویتی:

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