Ottimizzazione della fornitura di energia

Batch
Archiviazione BLOB
Data Science Virtual Machine
Archiviazione code
Database SQL

Soluzione idea Solution Idea

Per ulteriori informazioni, dettagli sull'implementazione, indicazioni sui prezzi o esempi di codice, vedere l'articolo relativo all'espansione di questo articolo con commenti e suggerimenti su GitHub.If you'd like to see us expand this article with more information, implementation details, pricing guidance, or code examples, let us know with GitHub Feedback!

In una rete energetica, i consumatori di energia sono coinvolti in diversi tipi di componenti di approvvigionamento energetico, trading e archiviazione, ad esempio sottostazioni, batterie, parchi eolici e pannelli solari, microturbine, nonché offerte di risposta alla domanda, per soddisfare le rispettive richieste e ridurre al minimo il costo dell'impegno energetico.In an energy grid, energy consumers are engaged with various types of energy supplying, trading, and storage components such as substations, batteries, windfarms and solar panels, micro-turbines, as well as demand response bids, to meet their respective demands and minimize the cost of energy commitment. A tale scopo, l'operatore Grid deve determinare la quantità di energia di cui ogni tipo di risorse deve eseguire il commit in un intervallo di tempo, in base ai prezzi richiesti per i diversi tipi di risorse e le capacità e le relative caratteristiche fisiche.To do so, the grid operator must determine how much energy each type of the resources should commit over a time frame, given the prices of soliciting different types of resources and the capacities and the physical characteristics of them.

Questa soluzione è basata su strumenti open source Cortana Intelligence Suite ed esterni e calcola gli impegni di unità energetica ottimali da vari tipi di risorse di energia.This solution is built upon Cortana Intelligence Suite and external open-source tools, and it computes the optimal energy unit commitments from various types of energy resources. Questa soluzione dimostra la possibilità di Cortana Intelligence Suite per ospitare strumenti esterni, per risolvere i problemi di ottimizzazione numerici in parallelo in una Azure Batch di macchine virtuali di Azure.This solution demonstrates the ability of Cortana Intelligence Suite to accommodating external tools, to solve parallelized numerical optimization problems over an Azure Batch of Azure Virtual Machines.

ArchitectureArchitecture

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DescrizioneDescription

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Per altri dettagli su come viene compilata questa soluzione, vedere la guida alla soluzione in GitHub.For more details on how this solution is built, visit the solution guide in GitHub.

Una griglia di energia è costituita da consumer energetici, nonché da vari tipi di componenti di approvvigionamento energetico, trading e archiviazione: le sottostazioni accettano il carico di alimentazione o le esportazioni eccessive. Le batterie possono scaricare energia o archiviarle per usi futuri; Il parchi eolici e il pannello solare (generatori autopianificati), le microturbine (generatori distribuibili) e le offerte per la risposta alla domanda possono essere tutti coinvolti per soddisfare la domanda degli utenti all'interno della griglia.An energy grid consists of energy consumers, as well as various types of energy supplying, trading, and storage components: Substations accepts power load or exports excessive power; Batteries may discharge energy or store it for future use; Windfarms and solar panel (self-scheduled generators), micro-turbines (dispatchable generators), and demand response bids can all be engaged to satisfying the demand from the consumers within the grid. I costi per la richiesta di diversi tipi di risorse variano, mentre le capacità e le caratteristiche fisiche di ogni tipo di risorsa limitano l'invio della risorsa.The costs of soliciting different types of resources vary, while the capacities and the physical characteristics of each resource type limit the dispatch of the resource. Considerati tutti questi vincoli, una sfida centrale che l'operatore della griglia intelligente deve affrontare è la quantità di energia di cui ogni tipo di risorsa deve eseguire il commit in un intervallo di tempo, in modo da soddisfare la domanda di energia prevista dalla griglia.Given all these constraints, a central challenge the smart grid operator must face, is how much energy each type of the resources should commit over a time frame, so that the forecasted energy demand from the grid are satisfied.

Questa soluzione offre una soluzione intelligente basata su Azure, che usa strumenti open source esterni, che determinano gli impegni ottimali di unità energetica da vari tipi di risorse energetiche per una griglia di energia.This solution provides an Azure-based smart solution, leveraging external open-source tools, that determines the optimal energy unit commitments from various types of energy resources for an energy grid. L'obiettivo è ridurre al minimo il costo complessivo sostenuto da questi impegni soddisfacendo la domanda di energia.The goal is to minimize the overall cost incurred by these commitments while satisfying the energy demand. Questa soluzione dimostra la possibilità di Azure di ospitare strumenti esterni, ad esempio Pyomo e CBC, per risolvere problemi di ottimizzazione numerica su larga scala, ad esempio la programmazione lineare di tipo Integer mista, parallelizzazione di più attività di ottimizzazione in un Azure Batch di macchine virtuali di Azure.This solution demonstrates the ability of Azure to accommodating external tools, such as Pyomo and CBC, to solve large-scale numerical optimization problems such as mixed integer-linear programming, parallelizing multiple optimization tasks over an Azure Batch of Azure Virtual Machines. Altri prodotti correlati includono l'archiviazione BLOB di Azure, l'archiviazione code di Azure, l'app Web di Azure, il database SQL di Azure e Power BI.Other involved products include Azure Blob Storage, Azure Queue Storage, Azure Web App, Azure SQL Database, as well as Power BI.

Dettagli tecnici e flusso di lavoroTechnical details and workflow

  1. I dati di esempio vengono trasmessi dai processi Web di Azure appena distribuiti.The sample data is streamed by newly deployed Azure Web Jobs. Il processo Web USA i dati correlati alle risorse di Azure SQL per generare i dati simulati.The web job uses resource related data from Azure SQL to generate the simulated data.
  2. Il simulatore di dati inserisce i dati simulati in archiviazione di Azure e scrive il messaggio nella coda di archiviazione, che verrà usato nel resto del flusso della soluzione.The data simulator feeds this simulated data into the Azure Storage and writes message in Storage Queue, that will be used in the rest of the solution flow.
  3. Un altro processo Web monitora la coda di archiviazione e avvia un Azure Batch processo una volta che il messaggio nella coda è disponibile.Another Web Job monitors the storage queue and initiate an Azure Batch job once message in the queue is available.
  4. Il servizio Azure Batch insieme alle macchine virtuali di Data Science viene usato per ottimizzare l'approvvigionamento energetico da un particolare tipo di risorsa in base agli input ricevuti.The Azure Batch service together with Data Science Virtual Machines is used to optimize the energy supply from a particular resource type given the inputs received.
  5. Il database SQL di Azure viene usato per archiviare i risultati dell'ottimizzazione ricevuti dal servizio Azure Batch.Azure SQL Database is used to store the optimization results received from the Azure Batch service. Questi risultati vengono quindi utilizzati nel dashboard Power BI.These results are then consumed in the Power BI dashboard.
  6. Infine, Power BI viene usato per la visualizzazione dei risultati.Finally, Power BI is used for results visualization.