Блокчейн и искусственный интеллект для просьюмеров в интеллектуальных сетях: всесторонний обзор

2.1 Механизмы ценообразования на углерод

Ценообразование на углерод через системы торговли выбросами или углеродные налоги стимулирует переход от ископаемого топлива к возобновляемым источникам. Эти механизмы интернализируют экологические затраты на выбросы углерода, делая возобновляемую энергию более экономически конкурентоспособной.

2.2 Структуры нормативной поддержки

Регуляторные рамки должны развиваться для учёта двусторонних потоков энергии и признания просьюмеров активными участниками энергетических рынков. Это включает политику нетто-учета, льготные тарифы и регулирование доступа к рынку.

3.1 Прямая торговля энергией между потребителями (P2P)

Blockchain позволяет осуществлять прямую торговлю энергией между просьюмерами без посредников, снижая транзакционные издержки и повышая эффективность рынка. Смарт-контракты автоматизируют процессы расчетов и обеспечивают целостность транзакций.

3.2 Decentralized Market Structures

Децентрализованные энергетические рынки, построенные на технологии blockchain, обеспечивают повышенную устойчивость, прозрачность и доступность по сравнению с традиционными централизованными рыночными структурами.

4.1 Мониторинг и прогнозирование состояния

Алгоритмы машинного обучения, в частности модели глубокого обучения, обеспечивают точный прогноз выработки возобновляемой энергии, профилей нагрузки и рыночных цен. Эти прогнозы необходимы для оптимальной работы системы и принятия решений в энерготорговле.

4.2 Оптимальное принятие решений

Алгоритмы обучения с подкреплением и оптимизации поддерживают принятие решений в реальном времени для планирования энергопотребления, управления накопителями и стратегий участия на рынке.

5.1 Математические формулировки

Оптимальная задача планирования энергопотребления для просьюмеров может быть сформулирована следующим образом:

Где $C_{grid}$ — стоимость электроэнергии из сети, $C_{gen}$ — стоимость локальной генерации, $R_{sell}$ — доход от продажи энергии, а $SOC$ означает уровень заряда накопителя энергии.

5.2 Реализация алгоритма

Пример псевдокода для управления энергией просьюмера с использованием обучения с подкреплением:

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