Teknologi Blockchain dan AI untuk Prosumer dalam Grid Pintar: Ulasan Komprehensif

2.1 Carbon Pricing Mechanisms

Penetapan harga karbon melalui sistem perdagangan pelepasan atau cukai karbon memberi insentif untuk peralihan daripada penjanaan berasaskan bahan api fosil kepada sumber boleh diperbaharui. Mekanisme ini menginternalisasi kos alam sekitar pelepasan karbon, menjadikan tenaga boleh diperbaharui lebih kompetitif dari segi ekonomi.

2.2 Regulatory Support Structures

Kerangka peraturan mesti berkembang untuk menampung aliran tenaga dua hala dan mengiktiraf prosumer sebagai peserta aktif dalam pasaran tenaga. Ini termasuk dasar penjaringan bersih, tarif suapan, dan peraturan akses pasaran.

3.1 Perdagangan Tenaga Peer-to-Peer

Blockchain membolehkan perdagangan tenaga langsung antara prosumer tanpa pengantara, mengurangkan kos transaksi dan meningkatkan kecekapan pasaran. Kontrak pintar mengautomasikan proses penyelesaian dan memastikan integriti transaksi.

3.2 Struktur Pasaran Terpencar

Pasaran tenaga terdesentralisasi yang dibina atas teknologi blockchain memberikan ketahanan, ketelusan, dan kebolehaksesan lebih tinggi berbanding struktur pasaran berpusat tradisional.

4.1 State Monitoring and Prediction

Algoritma pembelajaran mesin, terutamanya model pembelajaran mendalam, membolehkan ramalan tepat penjanaan boleh diperbaharui, corak beban, dan harga pasaran. Ramalan ini adalah penting untuk operasi sistem optimum dan keputusan perdagangan tenaga.

4.2 Optimal Decision Making

Algoritma pembelajaran pengukuhan dan pengoptimuman menyokong pembuatan keputusan masa nyata untuk penjadualan tenaga, pengurusan penyimpanan, dan strategi penyertaan pasaran.

5.1 Formulasi Matematik

Masalah penjadualan tenaga optimum untuk prosumer boleh dirumuskan sebagai:

Di mana $C_{grid}$ ialah kos elektrik grid, $C_{gen}$ ialah kos penjanaan tempatan, $R_{sell}$ ialah hasil daripada jualan tenaga, dan $SOC$ mewakili keadaan cas untuk penyimpanan tenaga.

5.2 Pelaksanaan Algoritma

Contoh pseudokod untuk pengurusan tenaga prosumer menggunakan pembelajaran pengukuhan:

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