Местные просьюмеры (потребители энергии, которые и генерируют, и используют энергию) берут под контроль собственное энергоснабжение. Это развитие побуждает к созданию энергетических сообществ и микросетей, таких как сообщество SchoonSchip на севере Амстердама.

Энергетические сообщества позволяют потребителям генерировать, использовать и торговать энергией на местном уровне. Таким образом, они перестают зависеть от крупных поставщиков энергии. Приближая производство энергии к местам, где она необходима, эти сообщества также помогают уменьшить перегрузку сетей, что является растущей проблемой для операторов сетей.

Вопросы без ответов

Существует две основные модели энергетических сообществ. В первой из них просьюмеры индивидуально управляют своими энергоресурсами и затем торгуют друг с другом. В другой модели несколько потребителей совместно используют и контролируют энергетические ресурсы, такие как ветряные турбины, солнечные батареи или аккумуляторы, принадлежащие сообществу. В обеих моделях распределенные методы искусственного интеллекта часто используются для автоматизации и оптимизации одноранговых (P2P) обменов.

Однако эти модели вызывают множество вопросов, на которые нет ответов: как честно разделить затраты и выгоды от выработки энергии из общих активов? Другие важные вопросы: сколько просьюмеров должно быть задействовано, чтобы сделать P2P-торговлю экономически жизнеспособной, и каковы причины участия в таких проектах людей с разными потребностями в энергии?

Крупномасштабные реальные данные

Недавнее исследование, результаты которого опубликованы в журнале Applied Energy 1 февраля 2024 года, призвано пролить свет на некоторые из этих ключевых вопросов. Исследователи использовали масштабные реальные данные из Великобритании. Соавтор Валентин Робу, исследователь из CWI и TU Eindhoven, объясняет:

Основное внимание в нашем исследовании было уделено предельным выгодам от одноранговых контрактов по обмену энергией с использованием метода измерения, известного как «Прибыль от торговли». Мы обнаружили, что по мере увеличения количества одноранговых контрактов на обмен энергией и выхода на рынок большего числа потребителей, разнообразие профилей потребления быстро уменьшается, что приводит к значительному снижению отдачи.

Это означает, что большая часть выгод от торговли в энергетическом сообществе может быть достигнута, если в ней участвует лишь часть членов сообщества. Особенно это касается тех членов, чьи профили потребления наиболее сильно отличаются от профилей других членов сообщества.

В нашем исследовании мы также изучаем, как метод искусственного интеллекта под названием мультиагентные системы может быть использован для автоматизации и оптимизации P2P-переговоров, чтобы обе стороны получали выгоду от обмена энергией.