面向智能电网产消者的区块链与人工智能技术：全面综述

2.1 碳定价机制

通过排放交易体系或碳税实施的碳定价机制，能够激励能源生产从化石燃料向可再生能源转型。这些机制将碳排放的环境成本内部化，从而提升可再生能源的经济竞争力。

2.2 监管支持框架

监管框架必须演进以适应双向能源流动，并承认产消者作为能源市场的积极参与者。这包括净计量政策、上网电价和市场监管条例。

3.1 点对点能源交易

区块链支持产消者之间直接进行能源交易，无需中介介入，既能降低交易成本又可提升市场效率。智能合约实现了结算流程自动化，并确保交易完整性。

3.2 去中心化市场结构

基于区块链技术构建的分布式能源市场相较于传统集中式市场结构具有更强的韧性、透明度和可及性。

4.1 状态监测与预测

机器学习算法（尤其是深度学习模型）能够实现对可再生能源发电量、负荷模式和市场价格的精准预测。这些预测对于实现最优系统运行和能源交易决策至关重要。

4.2 优化决策

强化学习与优化算法支持能源调度、储能管理和市场参与策略的实时决策

5.1 数学公式表述

产消者的最优能源调度问题可表述为：

其中 $C_{grid}$ 表示电网购电成本，$C_{gen}$ 表示本地发电成本，$R_{sell}$ 表示售电收益，$SOC$ 代表储能系统的荷电状态。

5.2 算法实现

采用强化学习的产消者能量管理示例伪代码：

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