Дефиниција на проблемот

Кога едно домаќинство со соларен покрив произведува вишок струја на пладне, таа се враќа во мрежата по мизерна откупна цена, додека соседот преку улица плаќа полна комерцијална тарифа за истата струја. Централизираните дистрибутивни мрежи ги казнуваат малите производители и се соочуваат со фазна асиметрија и опасни пренапони кога повеќе соларни инвертери истовремено инјектираат струја во ист нисконапонски трафостаничен вод. Овој никулец развива отворен симулациски софтвер и хардверска телеметриска рамка за peer-to-peer (P2P) енергетско споделување на ниво на маало или станбена зграда.

Отворена спецификација на материјали (BOM Hints)

  • Интерфејс за паметни броила: ESP32 оптичка мерна глава (IEC 62056-21) или галвански изолиран RS-485 Modbus-RTU конвертор што директно ги отчитува 15-минутните оптоварувачки криви од индустриските и домашните броила.
  • Локален симулациски сервер: Нископотрошен мини-компјутер (HP T630 репариран x86 thin client или Raspberry Pi 4 со потрошувачка под 15W).
  • Софтверски слој: Симулатор на дискретни настани напишан во Python со користење на pandapower за пресметка на токови на моќност (AC load-flow analysis); вградена SQLite / DuckDB временска база на податоци.
  • Безбедна мрежа: WireGuard P2P шифрирана mesh мрежа за размена на енергетски податоци меѓу куќите во заедницата без централизиран клауд сервер.

Шеми и белешки од експериментите

  1. P2P алгоритам за 15-минутно порамнување: Симулаторот ги спарува локалните микро-производители со активните потрошувачи во 15-минутни интервали. Вишокот енергија се пренасочува кон соседите по фер интерна цена ($Тарифа_{\text{P2P}} = \frac{Тарифа_{\text{увоз}} + Тарифа_{\text{извоз}}}{2}$), заштедувајќи пари и за производителот и за купувачот.
  2. Моделирање на трафостанични ограничувања: Користејќи електроенергетски матрици за нисконапонската дистрибутивна мрежа, симулаторот пресметува дали симултаното инјектирање создава пад или скок на напонот надвор од законските $\pm 10\%$ од $230\text{V}$, спречувајќи исклучување на инвертерите.
  3. Автоматско активирање на флексибилен товар: Испраќање на локални MQTT команди за автоматско пуштање на бојлери, топлински пумпи или полначи за електрични возила токму во моментот на врвно соларно производство.
  4. Приватност на податоците: Деталните профили на потрошувачка не го напуштаат локалното маало; симулаторот агрегира само криптографски сумирани податоци.

Покана за придонес (Како да се вклучите)

  • Електроенергетичари: Помогнете ни со реални податоци за импеданса на проводниците и конфигурации на нисконапонски водови карактеристични за нашите градови и села.
  • Python / Data Science програмери: Приклучете се кон развојот на алгоритмите за оптимизација и машинско учење за предвидување на локалната потрошувачка.
  • Граѓански енергетски задруги: Споделете анонимизирани 15-минутни профили на потрошувачка за тестирање и калибрација на отворениот симулациски модел.