Как работи оптимизацията на AiBEX?
Линейна оптимизация (LP), 96 интервала, batteryarbitrage — обяснение без математически жаргон.
Updated: 2026-05-10
Какво всъщност прави оптимизаторът?
AiBEX (B2B energy management platform, aibex.bg) използва линейна оптимизация (Linear Programming, LP) за да реши един прост проблем:
За всеки от 96 интервала на следващия ден, какво да прави батерията — зарежда, разрежда, или стои?
Целта е една: да минимизира общата сметка на клиента за деня.
Какво входи получаваме?
| Вход | Източник | Пример |
|---|---|---|
| 96 спот цени | DAM от БНЕБ/OPCOM/HEnEx | [105.2, 98.4, ..., 187.1] EUR/MWh |
| Прогноза за консумация | ML модел на базата на историята на обекта | [12.4, 11.8, ..., 8.2] kWh/15min |
| Прогноза за PV генерация | Метео + специфики на инсталацията | [0, 0, ..., 9.5, ..., 0] kWh/15min |
| Капацитет на батерията | Фиксиран по конфигурация | 50 kWh useable |
| Ефективност на цикъла | Производител на батерията | 92% round-trip |
| Текуща SoC | Реално-време от gateway-а | 67% |
Какво ограничения имаме?
- SoC винаги между 10% и 90% (защита на батерията).
- Не може едновременно да зарежда и разрежда.
- Power rate ≤ kVA лимит на инвертора.
- Енергията, която тече към мрежата, се продава на спот цена ~ feed-in tariff (зависи от страна).
Как изглежда едно решение?
| 15-min | Цена (EUR/MWh) | Действие | Battery SoC | Net cost (EUR) |
|---|---|---|---|---|
| 02:00 | 78 | Зарежда 5 kW от мрежата | 18% → 25% | -0.10 |
| 02:15 | 82 | Зарежда 5 kW | 25% → 32% | -0.10 |
| … | … | … | … | … |
| 18:00 | 245 | Разрежда 5 kW | 87% → 80% | +0.31 |
| 18:15 | 251 | Разрежда 5 kW | 80% → 73% | +0.31 |
Spread между ~80 EUR/MWh (нощ) и ~250 EUR/MWh (вечерен пик) е значително — 3x. Това е валута, в която стои AiBEX.
Защо линейна оптимизация?
Защото проблемът е перфектно линеен:
- Фиксиран капацитет на батерията
- Постоянна ефективност на цикъла
- Известни цени за следващите 24 часа
- Линейна целева функция (минимизирай общата цена)
Линейните проблеми могат да бъдат решени бързо и точно. AiBEX използва HiGHS — open-source LP solver, който решава типичен 96-интервален проблем за ~5 секунди.
AiBEX vs алтернативи
| Подход | Скорост | Точност | Реакция към promени |
|---|---|---|---|
| AiBEX (LP) | 5s | Глобален оптимум | Автоматична след всяка нова цена |
| Heuristic „зареждай нощем, разреждай вечер” | 0s | Често 60-70% от оптимума | Не |
| Excel-базирано планиране | 30-60 минути | Зависи от опита | Не |
| ML / RL подход | 50-500ms | Варира | Възможна |
Защо не ML?
Защото линейните проблеми с известни цени не печелят от ML. ML е силен, когато имаме нелинейности, скрити закономерности, или несигурни входи. Тук нямаме никое от тези. LP е правилният инструмент.
А прогнозата за консумация — там използваме ли ML?
Да. Прогнозата за консумация е стохастичен проблем (зависи от поведение на хора, времеви условия, ден от седмицата) и там нашият ML модел се адаптира към профила на конкретния обект. След ~30 дни наблюдение моделът става персонализиран.