اقتراح بآلية تسعير ثنائية الاتجاه مدمجة مع نموذج متقدم للتنبؤ بالأسعار لإدارة الطاقة المنزلية

مع الارتفاع المستمر في عدد سكان العالم، يتزايد أيضًا استهلاك الطاقة والتكاليف البيئية والاقتصادية المرتبطة بها.

أحد الأساليب الفعّالة لإدارة هذه التكاليف المتزايدة هو تعزيز استخدام الأجهزة المنزلية الذكية، والاستفادة من تقنيات إنترنت الأشياء (IoT) لربط الأجهزة داخل شبكة واحدة.

يمكن أن يمكِّن هذا الاتصال المستخدمين من مراقبة استهلاكهم للطاقة في الوقت الفعلي والتحكم فيه عبر أنظمة إدارة الطاقة المنزلية (HEMS) وبدوره، يمكن لمقدمي الطاقة الاستفادة من أنظمة إدارة الطاقة المنزلية (HEMS) لقياس استجابة الطلب السكني (DR) وضبط استهلاك الطاقة للعملاء السكنيين استجابةً لطلب الشبكة.

لقد فشلت الجهود الرامية إلى تعزيز التعافي من الكوارث في القطاع السكني، مثل تقديم حوافز نقدية بموجب نموذج التسعير في الوقت الفعلي، في تعزيز التغيير السلوكي الدائم بين المستهلكين.

وينبع هذا التحدي من آليات تسعير الكهرباء أحادية الاتجاه، والتي تقلل من مشاركة المستهلكين في أنشطة التعافي من الكوارث في القطاع السكني.

ولمعالجة هذه القضايا، أجرى البروفيسور مون كيوم كيم وهيونج جون كيم، وهو طالب دكتوراه من جامعة تشونج آنج، دراسة نُشرت مؤخرًا في مجلة IEEE Internet of Things Journal، وتقترح دراستهما نظام إدارة الطاقة المنزلية التنبؤية (PHEMS) .

قاد البروفيسور مون كيوم كيم الدراسة، حيث قدم آلية تسعير ثنائية الاتجاه في الوقت الفعلي (CBi-RTP) مدمجة مع نموذج متقدم للتنبؤ بالأسعار.

أسبابًا مقنعة للمستهلكين للمشاركة

توفر هذه الابتكارات أسبابًا مقنعة للمستهلكين للمشاركة بنشاط في جهود التسعير في الوقت الفعلي للمنازل.

يعمل نظام CBi-RTP على تمكين المستخدمين النهائيين من خلال السماح لهم بالتأثير على أوقات استراحة الطاقة لكل ساعة من خلال إدارة الطاقة المنقولة واستخدام الأجهزة المنزلية، علاوة على ذلك، يشتمل نظام PHEMS على نموذج تنبؤ قائم على التعلم العميق واستراتيجية تحسين لتحليل الاختلافات المكانية والزمانية المتأصلة في تنفيذات أوقات الاستراحة.

تضمن هذه القدرة التشغيل القوي والفعّال من حيث التكلفة للمستخدمين السكنيين من خلال التكيف مع المخالفات عند ظهورها.

دقة التنبؤ وخفض الذروة وتوفير التكاليف

وتوضح النتائج التجريبية للدراسة، أن نموذج PHEMS لا يعمل على تعزيز راحة المستخدم فحسب، بل يتفوق أيضًا على النماذج السابقة من حيث دقة التنبؤ وخفض الذروة وتوفير التكاليف.

وعلى الرغم من أدائه المتفوق، فإن الباحثين يدركون أن هناك مجالًا لمزيد من التطوير.

ويشير البروفيسور مون كيوم كيم إلى أن “التحدي الرئيسي الذي يواجه نظام إدارة الطاقة المنزلية التنبؤي لدينا يكمن في تحديد الحمل الأساسي بدقة لحساب الطاقة المحولة كل ساعة.

وسوف تركز الأبحاث المستقبلية على تعزيز موثوقية أنظمة إدارة الطاقة المنزلية التنبؤية من خلال تحسين طرق حساب الحمل الأساسي المصممة خصيصًا للمستخدمين النهائيين المحددين”.