Tecnologias de Blockchain e IA para Prosumidores em Redes Inteligentes: Uma Revisão Abrangente

2.1 Mecanismos de Precificação de Carbono

A precificação de carbono através de sistemas de comércio de emissões ou impostos sobre carbono incentiva a transição da geração baseada em combustíveis fósseis para fontes renováveis. Estes mecanismos internalizam os custos ambientais das emissões de carbono, tornando a energia renovável mais competitiva economicamente.

2.2 Estruturas de Suporte Regulatório

Os quadros regulatórios devem evoluir para acomodar fluxos bidirecionais de energia e reconhecer os prosumers como participantes ativos nos mercados de energia. Isso inclui políticas de medição líquida, tarifas feed-in e regulamentações de acesso ao mercado.

3.1 Comércio de Energia Peer-to-Peer

A Blockchain permite a negociação direta de energia entre prosumers sem intermediários, reduzindo custos de transação e aumentando a eficiência do mercado. Smart contracts automatizam processos de liquidação e garantem a integridade das transações.

3.2 Estruturas de Mercado Descentralizadas

Os mercados de energia descentralizados baseados em tecnologia blockchain oferecem maior resiliência, transparência e acessibilidade em comparação com estruturas de mercado centralizadas tradicionais.

4.1 Monitoramento e Previsão de Estado

Os algoritmos de machine learning, particularmente os modelos de deep learning, permitem a previsão precisa de geração renovável, padrões de carga e preços de mercado. Essas previsões são essenciais para a operação otimizada do sistema e decisões de negociação de energia.

4.2 Tomada de Decisão Ótima

Algoritmos de aprendizagem por reforço e otimização suportam a tomada de decisão em tempo real para programação energética, gestão de armazenamento e estratégias de participação no mercado.

5.1 Formulações Matemáticas

O problema de escalonamento ótimo de energia para prosumers pode ser formulado como:

Onde $C_{grid}$ é o custo da eletricidade da rede, $C_{gen}$ é o custo de geração local, $R_{sell}$ é a receita da venda de energia, e $SOC$ representa o estado de carga do armazenamento de energia.

5.2 Implementação de Algoritmos

Pseudocódigo de exemplo para gestão energética do prosumer usando aprendizagem por reforço:

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