Планирование распределенных энергетических систем может быть непростой задачей, требующей учета множества факторов. Стэнфордские ученые разработали программу, моделирующую создание распределенной сети таким образом, чтобы снизить стоимость энергии.
Программа ReMatch при помощи данных об энергосети сопоставляет группы потребителей с различными видами распределенных ресурсов, используя такие параметры, как потребность в электроэнергии и возможности строительства источников энергии (солнечных панелей, аккумуляторов и пр.) в данном регионе. Если, например, деловой район потребляет много энергии в середине дня, имеет смысл предложить использовать там солнечные панели. Если речь идет о ресторанах, работающих допоздна, им может больше подойти вариант солнечных панелей с батареями.
ReMatch также разбивает потребление энергии пользователем по часам. ПО может, например, выбрать тех, кто использует много солнечной энергии по утрам, и тех, кто использует много солнечной энергии вечером. При помощи этой информации сеть уравновешивает потребности клиентов каждого типа, тем самым снижая пиковую нагрузку на сеть.
Бот-юрист DoNotPay освоил 1000 отраслей права
Идеи
Исследователи испытали ReMatch на примере реальных показателей счетчиков 10 000 потребителей в Калифорнии. Получившаяся модель смогла снизить нормированную стоимость электроэнергии (среднюю стоимость производства электроэнергии, LCOE) почти на 50%, сообщает Ars Technica.
«Наши результаты показали, что для того чтобы инфраструктура распределенной энергетики стала реальностью, мы должны разрабатывать умные и целенаправленные правила, программы и инициативы, которые облегчают выравнивание потребностей различных типов клиентов в существующей сети», — говорят в заключении ученые. Их исследование было опубликовано в журнале Nature Energy.
ИИ создал реалистичное видео с речью Обамы
Технологии
В Германии распределение солнечной энергии доверят блокчейну, чтобы излишки не пропадали впустую. Таким образом можно будет перераспределить чистую энергию из одной части страны в другую, туда, где ее не хватает.