에너지 공급 최적화

Azure Batch

Azure Blob Storage

Azure Data Science Virtual Machines

Azure Queue Storage

Azure SQL Database

솔루션 아이디어

이 문서는 솔루션 아이디어입니다. 잠재적인 사용 사례, 대체 서비스, 구현 고려 사항 또는 가격 책정 지침과 같은 추가 정보로 콘텐츠를 확장하려면 GitHub 피드백을 제공하여 알려 주세요.

이 솔루션은 외부 오픈 소스 도구를 적용하여 에너지 그리드에 대한 다양한 에너지 리소스에서 최적의 에너지 단위 약정을 결정하는 Azure 기반 스마트 솔루션을 제공합니다. 목표는 에너지 수요를 충족하면서 이러한 약정으로 인해 발생하는 전체 비용을 최소화하는 것입니다.

아키텍처

이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드합니다.

데이터 흐름

샘플 데이터는 새로 배포된 Azure 웹 작업에서 스트리밍됩니다. 웹 작업은 Azure SQL의 리소스 관련 데이터를 사용하여 시뮬레이션된 데이터를 생성합니다.
데이터 시뮬레이터는 이 시뮬레이션된 데이터를 Azure Storage에 공급하고 나머지 솔루션 흐름에서 사용될 스토리지 큐에 메시지를 씁니다.
다른 웹 작업은 스토리지 큐를 모니터링하고 큐의 메시지를 사용할 수 있게 되면 Azure Batch 작업을 시작합니다.
데이터 과학 Virtual Machines 함께 Azure Batch 서비스는 수신된 입력을 감안할 때 특정 리소스 종류의 에너지 공급을 최적화하는 데 사용됩니다.
Azure SQL Database는 Azure Batch 서비스에서 받은 최적화 결과를 저장하는 데 사용됩니다. 그런 다음 이러한 결과는 Power BI 대시보드에서 사용됩니다.
마지막으로 Power BI는 결과 시각화에 사용됩니다.

구성 요소

이 아키텍처를 구현하는 데 사용되는 주요 기술:

시나리오 정보

에너지 그리드는 에너지 소비자와 다양한 형식의 에너지 공급, 거래 및 스토리지 구성 요소로 구성됩니다. 변전소는 전력 부하를 수락하거나 과도한 전력을 내보냅니다. 배터리는 에너지를 방전하거나 나중에 사용할 수 있도록 저장할 수 있습니다. 풍력 발전소와 태양광 패널(자체 예약 발전기), 마이크로 터빈(분할 발전기) 및 수요 반응 입찰은 모두 그리드 내 소비자의 수요를 충족시키기 위해 참여할 수 있습니다.

다양한 종류의 리소스를 요청하는 비용은 다양하지만 각 리소스 종류의 용량 및 실제 특성은 리소스의 디스패치를 제한합니다. 이러한 모든 제약 조건을 감안할 때 스마트 그리드 운영자가 직면해야 하는 문제는 각 리소스 종류가 일정 시간 동안 얼마나 많은 에너지를 투입해야 하는지입니다. 이를 통해 그리드에서 예측되는 에너지 수요를 충족할 수 있습니다.

잠재적인 사용 사례

이 솔루션은 Pyomo 및 CBC와 같은 외부 도구를 수용하여 혼합 정수-선형 프로그래밍과 같은 대규모 수치 최적화 문제를 해결하고 Azure Virtual Machines의 Azure Batch를 통해 여러 최적화 작업을 병렬화하는 Azure의 기능을 보여 줍니다. 기타 관련된 제품에는 Azure Blob Storage, Azure Queue Storage, Azure Web App, Azure SQL Database 및 Power BI가 포함됩니다.

다음 단계

제품 설명서:

Microsoft Learn 모듈: