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Otimização de fornecimento de energia

Em uma rede de energia, os consumidores de energia são conectados com diversos tipos de componentes de fornecimento, troca e armazenamento de energia, tais como subestações, baterias, parques eólicos e painéis solares, microturbinas, bem como ofertas de resposta à demanda, a fim de suprir as respectivas necessidades e minimizar o custo do compromisso de energia. Para fazer tudo isso, o operador da rede deve determinar a quantidade de energia que cada tipo de recurso deve entregar em um período determinado, considerando os preços da solicitação dos diferentes tipos de recursos, bem como as capacidades e as características físicas deles.

Esta solução é criada com base na Cortana Intelligence Suite e em ferramentas externas de software livre e ela calcula os compromissos unitários de energia ideais dos diversos tipos de recursos energéticos. Essa solução demonstra a capacidade do Cortana Intelligence Suite de acomodar ferramentas externas para resolver problemas paralelizados de otimização numérica em um Lote do Azure de Máquinas Virtuais do Azure.

Energy Supply OptimizationIn 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. 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.

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