تحرير

مشاركة عبر

تحسين إمدادات الطاقة

Azure Batch
Azure Blob Storage
Azure Data Science Virtual Machines
Azure Queue Storage
Azure SQL Database

أفكار الحل

تصف هذه المقالة فكرة الحل. يمكن لمهندس السحابة الخاص بك استخدام هذه الإرشادات للمساعدة في تصور المكونات الرئيسية لتنفيذ نموذجي لهذه البنية. استخدم هذه المقالة كنقطة بداية لتصميم حل جيد التصميم يتوافق مع المتطلبات المحددة لحمل العمل الخاص بك.

يوفر هذا الحل حلاً ذكياً يستند إلى Azure، مع تطبيق أدوات خارجية مفتوحة المصدر، لتحديد التزامات وحدة الطاقة المثلى من موارد الطاقة المختلفة لشبكة الطاقة. الهدف هو تصغير التكلفة الإجمالية التي تتكبدها هذه الالتزامات مع تثبيت الطلب على الطاقة.

بناء الأنظمة

رسم تخطيطي للبنية يوضح تحسين إمدادات الطاقة.

قم بتنزيل ملف Visio لهذه البنية.

تدفق البيانات

  1. تتدفق البيانات النموذجية بواسطة Azure Web Jobs التي وُزعت حديثاً. تستخدم وظيفة الويب البيانات المتعلقة بالموارد من Azure SQL لإنشاء البيانات المحاكاة.
  2. يقوم محاكي البيانات بتغذية هذه البيانات المحاكاة في Azure Storage ويكتب رسالة في قائمة انتظار التخزين التي تستخدم في بقية تدفق الحل.
  3. تراقب وظيفة ويب أخرى قائمة انتظار التخزين وتبدأ مهمة Azure Batch بمجرد توفر الرسالة في قائمة الانتظار.
  4. تُستخدم خدمة Azure Batch جنباً إلى جنب مع Data Science Virtual Machines لتحسين إمداد الطاقة من نوع مورد معين بالنظر إلى المدخلات المستلمة.
  5. تُستخدم Azure SQL Database لتخزين نتائج التحسين المتلقاة من خدمة Azure Batch. تُستخدم هذه النتائج بعد ذلك في لوحة معلومات Power BI.
  6. أخيراً، تُستخدم Power BI لتصور النتائج.

المكونات

التقنيات الرئيسية المستخدمة لتنفيذ هذه البنية:

تفاصيل السيناريو

تتكون خطوط الشبكة من مستهلكي الطاقة، وأنواع مختلفة من إمداد الطاقة، والتجارة، ومكونات التخزين: والتي تقبل المحطات الفرعية حمل الطاقة أو تصدر طاقة زائدة؛ وقد تقوم البطاريات بتفريغ الطاقة أو تخزينها لاستخدامها في المستقبل؛ ويمكن استخدام مزارع الرياح والألواح الشمسية (المنشئات المجدولة ذاتياً) والتوربينات الصغيرة (المنشئات القابلة للفرد) وطلبات الاستجابة لتلبية طلب المستهلكين داخل خطوط الشبكة.

تختلف تكاليف طلب أنواع مختلفة من الموارد، في حين أن القدرات والخصائص المادية لكل نوع من الموارد تحد من إرسال المورد. بالنظر إلى كل هذه القيود، فإن التحدي الذي يجب أن يواجهه مشغل الشبكة الذكية هو مقدار الطاقة التي يجب بها تثبيت كل نوع من الموارد خلال إطار زمني. وهذا يسمح بالتنبؤ بالطلب المتوقع على الطاقة من خطوط الشبكة.

حالات الاستخدام المحتملة

يوضح هذا الحل قدرة Azure على استيعاب الأدوات الخارجية، مثل Pyomo وCBC، لحل مشكلات التحسين العددي متغير الحجم مثل البرمجة الخطية ذات العدد الصحيح، والتوازي مع مهام التحسين المتعددة على دفعة Azure من الأجهزة الظاهرية لـ Azure. تشمل المنتجات المتضمنة الأخرى تخزين Azure Blob، وتخزين قائمة انتظار Azure، وAzure Web App، وقاعدة بيانات Azure SQL، وPower BI.

الخطوات التالية

وثائق المنتج:

وحدات Microsoft Learn: