ソリューションのアイデア
このアーティクルはソリューションのアイデアです。 このコンテンツにさらに多くの情報 (想定されるユース ケース、代替サービス、実装に関する考慮事項、価格ガイダンスなど) の掲載をご希望の方は、GitHub のフィードバックでお知らせください。
このソリューションでは、外部のオープンソース ツールを適用した、Azure ベースのスマート ソリューションを提供します。これにより、エネルギー グリッドのさまざまなエネルギー リソースから確保する最適なエネルギー ユニットが決定されます。 目標は、エネルギー需要を満たすと同時に、確保によって発生する全体的なコストを最小限に抑えることです。
アーキテクチャ
このアーキテクチャの Visio ファイルをダウンロードします。
データフロー
- サンプルデータは、新しくデプロイされた Azure Web ジョブによってストリーミングされます。 Web ジョブは、Azure SQL のリソースに関連するデータを使用して、シミュレートされたデータを生成します。
- データ シミュレーターは、このシミュレートされたデータを Azure Storage にフィードし、ストレージ キューにメッセージを書き込みます。これは、ソリューション フローの残りの部分で使用されます。
- 別の Web ジョブがストレージ キューを監視し、キュー内のメッセージが使用可能になると Azure Batch ジョブを開始します。
- Azure Batch サービスをデータ サイエンス仮想マシンと共に使用して、受信した入力を考慮して特定のリソースの種類からエネルギー供給を最適化します。
- Azure SQL Database は、Azure Batch サービスから受け取った最適化の結果を格納するために使用されます。 これらの結果は、Power BI ダッシュボードで使用されます。
- 最後に、結果を視覚化するために Power BI が使用されます。
コンポーネント
このアーキテクチャの実装に使用される主要テクノロジ:
- Azure Batch
- Azure Blob Storage
- Azure Data Science Virtual Machines
- Azure SQL Database
- Azure Queue Storage
- Power BI ダッシュボード
シナリオの詳細
エネルギー グリッドは、エネルギー消費者だけでなく、さまざまな種類のエネルギー供給、取引、貯蔵コンポーネントで構成されています。変電所は電力負荷を受け入れ、過剰な電力をエクスポートします。電池はエネルギーを放出したり、将来使用できるように蓄えたりできます。風力発電基地やソーラー パネル (セルフ スケジュール発電機)、マイクロタービン (指令可能発電機)、デマンド レスポンス入札のすべてが、グリッド内の消費者の需要を満たすことに関わっています。
さまざまな種類のリソースの要請のコストは異なりますが、各リソースタイプの容量と物理特性によってリソースの提供が制限されます。 これらのすべての制約に対して、スマート グリッド オペレーターが取り組む必要がある課題は、各リソース種類が一定期間にわたって確保する必要があるエネルギーの量です。 これにより、グリッドからの予測エネルギー需要が満たされます。
考えられるユース ケース
このソリューションは、Pyomo や CBC などの外部ツールに対応して、混合整数線形計画法などの大規模な数値最適化の問題を解決し、Azure Virtual Machine の Azure Batch 上で複数の最適化タスクを並列化する Azure の能力を実演します。 関連するその他の製品には、Azure Blob Storage、Azure Queue Storage、Azure Web アプリ、Azure SQL Database、および Power BI が含まれます。
次のステップ
製品ドキュメント:
- Azure Batch とは
- Azure BLOB Storage とは
- Azure Data Science Virtual Machine とは
- Azure SQL Database とは何ですか?
- Azure Queue Storage とは
- ダッシュボードの概要
Microsoft Learn モジュール：
- Data Science Virtual Machine を作成して接続する
- Azure SQL Database のデプロイ
- Azure Blob Storage を調べる
- Azure CLI を使用して Azure Batch で並列タスクを実行する