التحليل القياسي للأحمال الكبيرة لتعدين العملات المشفرة في أسواق الكهرباء

1. المقدمة

تشهد شبكة الكهرباء في تكساس (ERCOT) نموًا سريعًا في الأحمال مدفوعًا بمراكز البيانات الكبيرة لتعدين العملات المشفرة، حيث يصل استهلاك الشركة الواحدة إلى 700 ميجاوات. تقدم هذه الورقة تحليلًا قياسيًا لهذه "الأحمال المرنة الكبيرة"، المُعرَّفة كشركات تعدين بقدرة فردية ≥ 75.0 ميجاوات. على عكس الافتراضات الأولية، تخلص الدراسة إلى أن استهلاكها للكهرباء على المدى القصير لا يرتبط مباشرة بأسعار العملات المشفرة (مثل أسعار تحويل البيتكوين). بل يتأثر بشكل أساسي بأسعار الكهرباء المحلية ودرجة الحرارة المحيطة، كما تستجيب بشكل استراتيجي لتجنب رسوم شبكة النقل والتوزيع الثابتة (T&D)، والمعروفة باسم رسوم الذروة المتزامنة الأربع (4CP) خلال أشهر الصيف.

2. المنهجية والبيانات

يستخدم البحث منهجًا قياسيًا قائمًا على البيانات لنمذجة سلوك استهلاك أحمال تعدين العملات المشفرة داخل سوق ERCOT.

3. النتائج الرئيسية

4. التفاصيل الفنية والنموذج

يُشار إلى نموذج ARIMA الموسمي بـ SARIMA(p, d, q)(P, D, Q)[s]. الشكل العام للنموذج للسلسلة الزمنية $Y_t$ (حمل التعدين المحول) هو:

$$ \phi_p(B)\Phi_P(B^s)(1-B)^d(1-B^s)^D Y_t = \theta_q(B)\Theta_Q(B^s)\epsilon_t $$ حيث:

• $B$ هو عامل الإزاحة الخلفية ($BY_t = Y_{t-1}$).
• $\phi_p(B)$ و $\theta_q(B)$ هما كثيرا حدود AR و MA غير الموسميين من الرتبتين $p$ و $q$.
• $\Phi_P(B^s)$ و $\Theta_Q(B^s)$ هما كثيرا حدود AR و MA الموسميين من الرتبتين $P$ و $Q$ مع الفترة الموسمية $s$ (مثل $s=24$ للموسمية اليومية في بيانات الساعة).
• $d$ و $D$ هما درجتا الاختلاف غير الموسمية والموسمية.
• $\epsilon_t$ هو خطأ الضجيج الأبيض.

5. إطار التحليل ومثال تطبيقي

الحالة: محاكاة استجابة المعدِّن لموجة حر وارتفاع مفاجئ في الأسعار

السيناريو: تتوقع ERCOT موجة حر شديدة لأسبوع صيفي، مع توقع حمل مرتفع على مستوى النظام بأكمله وارتفاع محتمل في أسعار الكهرباء الفورية فوق 1000 دولار/ميجاوات ساعة.

تطبيق الإطار:

1. المدخلات: إدخال درجة الحرارة المتوقعة (مثل 105°فهرنهايت)، وأسعار الكهرباء ليوم الغد، والفترة الزمنية الحالية (ضمن نافذة 4CP) في نموذج SARIMA المدرب.
2. تنبؤ النموذج: يتنبأ النموذج، بعد أن تعلم الارتباط السلبي بدرجة الحرارة والحساسية للسعر، بانخفاض كبير في الاستهلاك من خط أساس 500 ميجاوات إلى حوالي 150 ميجاوات للفترات المتأثرة.
3. رؤية مشغل الشبكة: يمكن لـ ERCOT الآن أن يحسب بشكل موثوق هذا التخفيض المرن للطلب البالغ ~350 ميجاوات في نماذج كفاية الموارد والإرسال الخاصة به. يمكن لهذه "السعة الافتراضية" أن تعوض الحاجة إلى استدعاء محطات توليد الذروة باهظة الثمن.
4. النتيجة: تحسين موثوقية الشبكة خلال الأحداث المتطرفة وتسوية السوق بكفاءة أكبر، حيث يكشف النموذج عن مرونة خفية.

6. منظور محلل الصناعة

الفكرة الأساسية: تقدم هذه الورقة حقيقة حاسمة وغير بديهية: عمال مناجم البيتكوين واسعو النطاق ليسوا مجرد أحمال "متلقية للسعر" تتبع تقييمات العملات المشفرة في الوقت الفعلي. إنهم فاعلون اقتصاديون متطورون وواعون بالشبكة، حيث يهيمن على حسابهم قصير المدى تكاليف مدخلات الكهرباء (سعر السوق + التبريد) وهياكل تعريفة الشبكة (4CP)، وليس سعر الإخراج المتقلب للبيتكوين نفسه. يعيد هذا تصورهم من كونهم عبئًا صافيًا على الشبكة إلى مصدر محتمل الإدارة، بل ومفيد، للمرونة في الطلب.

التسلسل المنطقي: يبدأ المؤلفون بالمشكلة الملاحظة (حمل تعدين ضخم ومتزايد)، ويتحدون الفرضية الواضحة (سعر العملة المشفرة يدفع الاستهلاك)، ويتركون البيانات تتحدث. من خلال تحليل ارتباط قوي ونمذجة SARIMA، يستبعدون بشكل منهجي سعر العملة المشفرة كمحرك رئيسي ويعزلون الروافع الحقيقية: درجة الحرارة وسعر الكهرباء المحلي. الرابط الأخير هو ربط هذا السلوك بتصميم آلية استرداد تكاليف 4CP الخاصة بـ ERCOT، مما يفسر التخفيض الاستراتيجي في الصيف. المنطق واضح، مدعوم بالبيانات، ومقنع.

نقاط القوة والضعف:
نقاط القوة: يرسي استخدام بيانات تنظيمية وسوقية من العالم الحقيقي (ERCOT، ملفات SEC) الدراسة في الجانب العملي، وليس النظري. التركيز على آلية 4CP رائع - فهو يحدد رافعة سياسية محددة وقابلة للتنفيذ. المنهجية مناسبة وموضحة بوضوح.
نقاط الضعف: القيد الرئيسي، المعترف به ولكنه حاسم، هو دقة البيانات وشفافيتها. الاعتماد على التقارير المجمعة أو العامة يخفي التباين على مستوى الشركة. كما تلاحظ الورقة، الاستجابات ليست موحدة عبر المنشآت. يمكن لنموذج قائم على بيانات أفضل - ربما من خلال تعاون مع ERCOT أو أحد كبار المعدِّنين - أن يكشف عن استراتيجيات أكثر دقة. علاوة على ذلك، النموذج وصفي/تنبئي وليس إرشاديًا؛ فهو لا يحسن كيفية تفاعل مشغلي الشبكة بنشاط مع هذه المرونة من خلال منتجات سوقية جديدة.

رؤى قابلة للتنفيذ:

1. للمنظمين (PUCT، ERCOT): مضاعفة التركيز على تعريفات الشبكة العاكسة للتكلفة مثل 4CP. إنها تعمل. النظر في تصميم برامج جديدة لاستجابة الطلب أسرع مصممة خصيصًا للطبيعة الرقمية الآلية لأحمال التعدين، مع تقديم مدفوعات محتملة لخدمات الموثوقية دون الساعية.
2. لشركات التعدين: نمذجة مرونتك والتواصل بشأنها بشكل استباقي مع مشغلي الشبكة. توفر هذه الدراسة المخطط. من خلال إضفاء الطابع الرسمي على قدرة استجابة الطلب الخاصة بك، يمكنك الانتقال من كونك مشكلة إلى أصل مدفوع للشبكة، مما يحسن رخصتك الاجتماعية للتشغيل ويخلق تدفقًا جديدًا للإيرادات.
3. للباحثين: هذا نموذج. طبق هذا الإطار القياسي على مناطق أخرى ذات انتشار عالٍ للتعدين (مثل كازاخستان، كندا). الخطوة التالية هي دمج نموذج الاستهلاك هذا في نماذج تكلفة الإنتاج على نطاق الشبكة بالكامل (مثل GE-MAPS أو PLEXOS) لتحديد التأثيرات الاقتصادية والموثوقية على مستوى النظام، الإيجابية والسلبية.

7. التطبيقات المستقبلية والاتجاهات

• توليد بيانات اصطناعية: يمكن للنموذج المُتحقق منه توليد مجموعات بيانات عامة اصطناعية لسلوك حمل التعدين، مما يتيح بحثًا أكاديميًا وصناعيًا أوسع دون المساس بالسرية التجارية.
• آليات سوق متقدمة: إعلام تصميم أسواق خدمات مساعدة جديدة أو برامج استجابة للطلب في الوقت الفعلي يمكنها التعاقد بشكل صريح مع مجموعات التعدين وتعويضها عن تخفيض الحمل فائق السرعة، على غرار مورد طاقة موزع.
• التكامل مع الطاقة المتجددة: نمذجة كيفية وضع أحمال التعدين وتشغيلها بشكل استراتيجي لامتصاص فائض توليد الرياح والطاقة الشمسية خلال فترات الأسعار المنخفضة والإنتاج المرتفع، لتعمل كـ "حمل أساسي" مرن يحسن اقتصاديات الطاقة المتجددة ويقلل من التخفيض.
• تحسين الأصول المتعددة: يمكن للنماذج المستقبلية دمج نشاط التعدين مع أصول الشركة الأخرى، مثل تخزين البطاريات خلف العداد أو توليد الطاقة المتجددة، لإنشاء محافظ مُحسَّنة تعظم الإيرادات عبر أسواق الكهرباء والعملات المشفرة.
• التكرار العالمي: تطبيق هذا الإطار على مراكز التعدين الرئيسية الأخرى (مثل إسكندنافيا، الشرق الأوسط) لتطوير فهم عالمي لتفاعل تعدين العملات المشفرة مع هياكل الشبكات وتصاميم الأسواق المتنوعة.

8. المراجع

1. Majumder, S., Xie, L., & Aravena, I. (2024). An Econometric Analysis of Large Flexible Cryptocurrency-mining Consumers in Electricity Markets. arXiv preprint arXiv:2408.12014v2.
2. ERCOT. (2024). Reports on Load Growth and Resource Integration. Electricity Reliability Council of Texas.
3. RIOT Blockchain, Inc. (2023). Annual Report (Form 10-K). U.S. Securities and Exchange Commission.
4. ERCOT. (2022). Analysis of Price Responsive Demand. Market Participant Workshop Presentation.
5. Du, P., Lu, N., & Zhong, H. (2019). Demand Response in Electricity Markets: An Overview. IEEE Power & Energy Society General Meeting.
6. Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control. John Wiley & Sons. (For SARIMA methodology).
7. International Energy Agency (IEA). (2023). Electricity Market Report. – For context on global electricity market trends and digitalization of demand.