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에너지 공급 최적화

에너지 그리드에서 에너지 소비자는 각각의 수요를 충족하고 에너지 사용 계획 비용을 최소화하기 위해 변전소, 배터리, 풍력 발전 지역과 태양 전지판, 마이크로 터빈 및 수요 대응 입찰과 같은 다양한 유형의 에너지 공급, 거래 및 저장 구성 요소를 활용합니다. 이를 위해 그리드 운영자는 다양한 유형의 리소스를 권유하는 비용 및 리소스의 기능과 물리적 특징을 고려하여 일정 기간 동안 각 유형의 리소스가 사용해야 하는 에너지 양을 결정해야 합니다.

이 솔루션은 Cortana Intelligence Suite 및 외부 오픈 소스 도구를 기반으로 빌드되고 다양한 유형의 에너지 리소스에서 최적 에너지 장치 사용 계획을 계산합니다. 이 솔루션은 Azure Virtual Machines의 Azure Batch를 통해 병렬 처리되는 수치 최적화 문제를 해결하기 위해 외부 도구를 수용하는 Cortana Intelligence Suite의 기능을 보여 줍니다.

에너지 공급 최적화에너지 그리드에서 에너지 소비자는 각각의 수요를 충족하고 에너지 사용 계획 비용을 최소화하기 위해 변전소, 배터리, 풍력 발전 지역과 태양 전지판, 마이크로 터빈 및 수요 대응 입찰과 같은 다양한 유형의 에너지 공급, 거래 및 저장 구성 요소를 활용합니다. 이를 위해 그리드 운영자는 다양한 유형의 리소스를 권유하는 비용 및 리소스의 기능과 물리적 특징을 고려하여 일정 기간 동안 각 유형의 리소스가 사용해야 하는 에너지 양을 결정해야 합니다.

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에너지 공급 최적화에너지 그리드에서 에너지 소비자는 각각의 수요를 충족하고 에너지 사용 계획 비용을 최소화하기 위해 변전소, 배터리, 풍력 발전 지역과 태양 전지판, 마이크로 터빈 및 수요 대응 입찰과 같은 다양한 유형의 에너지 공급, 거래 및 저장 구성 요소를 활용합니다. 이를 위해 그리드 운영자는 다양한 유형의 리소스를 권유하는 비용 및 리소스의 기능과 물리적 특징을 고려하여 일정 기간 동안 각 유형의 리소스가 사용해야 하는 에너지 양을 결정해야 합니다.

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