Tecnologie Blockchain e IA per i Prosumer nelle Smart Grid: Una Rassegna Completa

2.1 Meccanismi di Prezzo del Carbonio

Il carbon pricing attraverso sistemi di scambio di emissioni o tasse sul carbonio incentiva la transizione dalla generazione basata su combustibili fossili alle fonti rinnovabili. Questi meccanismi internalizzano i costi ambientali delle emissioni di carbonio, rendendo l'energia rinnovabile più competitiva economicamente.

2.2 Strutture di Supporto Normativo

I quadri normativi devono evolversi per adattarsi ai flussi energetici bidirezionali e riconoscere i prosumer come partecipanti attivi nei mercati energetici. Ciò include politiche di net metering, tariffe feed-in e normative sull'accesso al mercato.

3.1 Trading Energetico Peer-to-Peer

La blockchain consente lo scambio energetico diretto tra prosumer senza intermediari, riducendo i costi di transazione e aumentando l'efficienza del mercato. Gli smart contract automatizzano i processi di regolamento e garantiscono l'integrità delle transazioni.

3.2 Strutture di Mercato Decentralizzate

I mercati energetici decentralizzati basati sulla tecnologia blockchain offrono maggiore resilienza, trasparenza e accessibilità rispetto alle tradizionali strutture di mercato centralizzate.

4.1 Monitoraggio e Previsione dello Stato

Gli algoritmi di machine learning, in particolare i modelli di deep learning, consentono previsioni accurate della generazione rinnovabile, dei modelli di carico e dei prezzi di mercato. Queste previsioni sono essenziali per il funzionamento ottimale del sistema e le decisioni di trading energetico.

4.2 Processo Decisionale Ottimale

Gli algoritmi di reinforcement learning e di ottimizzazione supportano il processo decisionale in tempo reale per la pianificazione energetica, la gestione dell'accumulo e le strategie di partecipazione al mercato.

5.1 Formalizzazioni Matematiche

Il problema di pianificazione energetica ottimale per i prosumer può essere formulato come:

Dove $C_{grid}$ è il costo dell'elettricità della rete, $C_{gen}$ è il costo della generazione locale, $R_{sell}$ è il ricavo dalla vendita di energia e $SOC$ rappresenta lo stato di carica dello stoccaggio energetico.

5.2 Implementazione dell'Algoritmo

Pseudocodice di esempio per la gestione energetica dei prosumer utilizzando il 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