Akıllı Şebekelerde Tüketici-Üreticiler için Blockchain ve Yapay Zeka Teknolojileri: Kapsamlı Bir İnceleme

2.1 Karbon Fiyatlandırma Mekanizmaları

Emisyon ticaret sistemleri veya karbon vergileri yoluyla karbon fiyatlandırması, fosil yakıta dayalı üretimden yenilenebilir kaynaklara geçişi teşvik eder. Bu mekanizmalar, karbon emisyonlarının çevresel maliyetlerini içselleştirerek yenilenebilir enerjiyi ekonomik açıdan daha rekabetçi hale getirir.

2.2 Düzenleyici Destek Yapıları

Düzenleyici çerçeveler, çift yönlü enerji akışlarını karşılayacak ve türeticileri enerji piyasalarında aktif katılımcılar olarak tanıyacak şekilde evrilmelidir. Buna net ölçüm politikaları, tarife garantileri ve piyasa erişim düzenlemeleri dahildir.

3.1 Eşler Arası Enerji Ticareti

Blockchain, aracılar olmadan üre-tüketiciler arasında doğrudan enerji ticareti sağlayarak işlem maliyetlerini azaltır ve piyasa verimliliğini artırır. Akıllı sözleşmeler, mutabakat süreçlerini otomatikleştirir ve işlem bütünlüğünü garanti eder.

3.2 Merkezi Olmayan Pazar Yapıları

Blockchain teknolojisi üzerine kurulu merkeziyetsiz enerji pazarları, geleneksel merkezi pazar yapılarına kıyasla daha fazla dayanıklılık, şeffaflık ve erişilebilirlik sağlar.

4.1 Durum İzleme ve Tahmini

Makine öğrenimi algoritmaları, özellikle derin öğrenme modelleri, yenilenebilir enerji üretimi, yük modelleri ve piyasa fiyatlarının doğru tahmin edilmesini sağlar. Bu tahminler optimal sistem işletimi ve enerji ticareti kararları için hayati öneme sahiptir.

4.2 Optimal Karar Verme

Pekiştirmeli öğrenme ve optimizasyon algoritmaları, enerji programlama, depolama yönetimi ve piyasa katılım stratejileri için gerçek zamanlı karar alma sürecini destekler.

5.1 Mathematical Formulations

Prosumer'lar için optimal enerji programlama problemi şu şekilde formüle edilebilir:

Burada $C_{grid}$ şebeke elektrik maliyetini, $C_{gen}$ yerel üretim maliyetini, $R_{sell}$ enerji satışından elde edilen geliri ve $SOC$ enerji depolama durumunu temsil eder.

5.2 Algoritma Uygulaması

Pekiştirmeli öğrenme kullanan prosumer enerji yönetimi için örnek sahte kod:

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