Teknolojia za Blockchain na AI kwa Watumiaji-Wazalishaji katika Mitanduo ya Umeme Smart: Uhakiki Kamili

2.1 Carbon Pricing Mechanisms

Uwekezaji bei za kaboni kupitia mifumo ya biashara ya uzalishaji gesi chafu au ushuru wa kaboni huhamasisha mabadiliko kutoka kwa utengenezaji nishati kwa mafuta kwa vyanzo vya nishati mbadala. Mbinu hizi huweka ndani gharama za kimazingara za uzalishaji gesi chafu, na kufanya nishati mbadala kuwa na ushindani zaidi kiuchumi.

2.2 Regulatory Support Structures

Mfumo wa kisheria unahitaji kubadilika ili kukabiliana na mtiririko wa nishati wa pande mbili na kutambua watumiaji-wazalishaji kama washiriki amilifu katika masoko ya nishati. Hii inajumuisha sera za upimaji wavu, ushuru wa kuingiza na kanuni za upatikanaji wa soko.

3.1 Biashara ya Nishati ya Peer-to-Peer

Blockchain inawezesha biashara ya moja kwa moja ya nguvu kati ya watumiaji-wazalishaji bila wasaidizi, kupunguza gharama za manunuzi na kuongeza ufanisi wa soko. Mikataba ya kisasa ya kielektroniki inawekeza kiotomatiki michakato ya malipo na kuhakikisha uadilifu wa manunuzi.

3.2 Miundo ya Soko Isiyoendeshwa Kituo Kimoja

Soko za nishati zisizo kuu zilizo jengwa juu ya teknolojia ya blockchain hutoa uthabiti, uwazi, na upatikanaji bora zaidi ikilinganishwa na miundo ya soko ya kawaida iliyo kuu.

4.1 State Monitoring and Prediction

Algorithmu za kujifunza mashine, hasa miundo ya kujifunza kina, huwezesha utabiri sahihi wa uzalishaji wa nishati mbadala, mifumo ya mzigo, na bei za soko. Utabiri huu ni muhimu kwa uendeshaji bora wa mfumo na maamuzi ya biashara ya nishati.

4.2 Optimal Decision Making

Ujifunzaji wa kuimarisha na algoriti za ukuzaji vinasaidia uamuzi wa papo hapo kwa upangaji wa nishati, usimamizi wa hifadhi, na mikakati ya ushiriki wa soko.

5.1 Misingi ya Kihisabati

Tatizo bora la upangaji wa nishati kwa watumiaji-wazalishaji linaweza kutolewa kama:

Ambapo $C_{grid}$ ni gharama ya umeme wa gridi, $C_{gen}$ ni gharama ya uzalishaji wa ndani, $R_{sell}$ ni mapato kutoka kwa mauzo ya nishati, na $SOC$ inawakilisha hali ya malipo ya uhifadhi wa nishati.

5.2 Algorithm Implementation

Mfano wa pseudocode kwa usimamizi wa nishati ya watumiaji-wazalishaji kwa kutumia ujifunzaji wa kuimarisha:

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