智能電網中產消者嘅區塊鏈與人工智能技術：全面評述

2.1 碳定價機制

透過排放交易體系或碳稅實施嘅碳定價，能夠激勵從化石燃料發電轉向可再生能源。呢啲機制將碳排放嘅環境成本內部化，令可再生能源更具經濟競爭力。

2.2 規管支援架構

規管框架必須與時並進，以容納雙向能源流動，並確認產消者作為能源市場嘅積極參與者。當中包括淨計量政策、上網電價同市場准入規管。

3.1 點對點能源交易

區塊鏈實現產消者之間無需中介的直接能源交易，降低交易成本並提升市場效率。智能合約自動化結算流程並確保交易完整性。

3.2 去中心化市場結構

相比傳統中央化市場結構，基於區塊鏈技術嘅分散式能源市場提供更強韌性、透明度同普及性。

4.1 狀態監測與預測

機器學習算法，尤其係深度學習模型，能夠準確預測可再生能源發電量、負載模式同市場價格。呢啲預測對於系統最優運行同能源交易決策至關重要。

4.2 最優決策制定

強化學習與優化算法支援能源調度、儲存管理及市場參與策略的實時決策制定

5.1 數學公式推導

產消者嘅最優能源調度問題可以表述為：

當中 $C_{grid}$ 係電網電力成本，$C_{gen}$ 係本地發電成本，$R_{sell}$ 係售電收入，而 $SOC$ 代表儲能裝置嘅充電狀態。

5.2 演算法實現

使用強化學習實現產消者能源管理嘅示例偽代碼：

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