اصول، مزایا و کاربردهای زمان‌بندی مبتنی بر انرژی را کشف کنید. بیاموزید چگونه تخصیص منابع را بهینه، هزینه‌ها را کاهش و کارایی را در صنایع مختلف بهبود بخشید.
درک زمان‌بندی مبتنی بر انرژی: راهنمای جامع
زمان‌بندی مبتنی بر انرژی یک تکنیک بهینه‌سازی قدرتمند است که برای تخصیص منابع و زمان‌بندی وظایف با هدف اصلی به حداقل رساندن مصرف انرژی یا به حداکثر رساندن بهره‌وری انرژی استفاده می‌شود. این یک حوزه چندرشته‌ای است که از مفاهیم تحقیق در عملیات، علوم کامپیوتر و مهندسی برق بهره می‌برد. این راهنمای جامع به بررسی اصول اصلی زمان‌بندی مبتنی بر انرژی، مزایا، کاربردهای متنوع و ملاحظات کلیدی برای پیاده‌سازی آن می‌پردازد.
زمان‌بندی مبتنی بر انرژی چیست؟
در هسته خود، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی شامل تحلیل نیازمندی‌های انرژی وظایف یا فرآیندهای مختلف و سپس زمان‌بندی استراتژیک آنها برای به حداقل رساندن مصرف کلی انرژی یا به حداکثر رساندن استفاده از انرژی در چارچوب محدودیت‌های داده شده است. این روش فراتر از روش‌های زمان‌بندی سنتی است که عمدتاً بر زمان یا هزینه تمرکز دارند و مصرف انرژی را به عنوان یک پارامتر بهینه‌سازی اصلی ادغام می‌کند. تابع هدف اغلب شامل به حداقل رساندن کل انرژی مصرفی ضمن برآورده کردن مهلت‌ها، محدودیت‌های منابع و سایر الزامات عملیاتی است.
یک مثال ساده را در نظر بگیرید: زمان‌بندی عملیات ماشین‌های مختلف در یک کارخانه تولیدی. یک رویکرد زمان‌بندی سنتی ممکن است توان عملیاتی و به حداقل رساندن زمان تولید را در اولویت قرار دهد. اما یک رویکرد زمان‌بندی مبتنی بر انرژی، پروفایل مصرف انرژی هر ماشین، هزینه متغیر برق در طول زمان (مثلاً در ساعات غیر اوج مصرف) و امکان انتقال وظایف به دوره‌هایی که منابع انرژی تجدیدپذیر فراوان‌تر هستند (در صورت وجود) را در نظر می‌گیرد. هدف تولید همان خروجی اما با هزینه‌های انرژی و تأثیرات زیست‌محیطی به طور قابل توجهی کاهش یافته است.
مفاهیم و اصول کلیدی
- مدل‌سازی مصرف انرژی: مدل‌سازی دقیق مصرف انرژی هر وظیفه یا فرآیند بسیار مهم است. این کار اغلب شامل تحلیل مصرف برق، حالت‌های بیکاری، هزینه‌های راه‌اندازی و تأثیر پارامترهای مختلف عملیاتی بر مصرف انرژی است. به عنوان مثال، مصرف انرژی یک سرور در یک مرکز داده بسته به بار کاری، استفاده از CPU و نیازهای خنک‌کنندگی آن به طور قابل توجهی متفاوت است. مدل‌های پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر داده‌های تاریخی و نظارت بی‌درنگ می‌توانند برای تخمین دقیق مصرف انرژی استفاده شوند.
- الگوریتم‌های بهینه‌سازی: زمان‌بندی مبتنی بر انرژی به الگوریتم‌های بهینه‌سازی مختلفی برای یافتن بهترین زمان‌بندی که مصرف انرژی را به حداقل می‌رساند و در عین حال محدودیت‌های عملیاتی را برآورده می‌کند، متکی است. الگوریتم‌های رایج عبارتند از:
- برنامه‌ریزی خطی (LP) و برنامه‌ریزی خطی عدد صحیح مختلط (MILP): مناسب برای مسائلی با محدودیت‌ها و اهداف خطی. MILP به ویژه برای مدل‌سازی تصمیمات گسسته، مانند روشن یا خاموش کردن یک ماشین، مفید است.
- برنامه‌ریزی پویا (DP): برای مسائلی که می‌توانند به زیرمسائل همپوشان تقسیم شوند، مؤثر است. DP می‌تواند برای یافتن توالی بهینه وظایف به منظور به حداقل رساندن مصرف انرژی در یک افق زمانی استفاده شود.
- الگوریتم‌های ژنتیک (GA) و سایر الگوریتم‌های تکاملی: برای مسائل پیچیده و غیرخطی که روش‌های بهینه‌سازی سنتی ممکن است با مشکل مواجه شوند، مفید هستند. GAها می‌توانند طیف گسترده‌ای از زمان‌بندی‌های ممکن را کاوش کرده و به مرور زمان به سمت راه‌حل‌های بهتر تکامل یابند.
- الگوریتم‌های ابتکاری (Heuristic): راه‌حل‌های نزدیک به بهینه را در زمان معقولی ارائه می‌دهند، به ویژه برای مسائل در مقیاس بزرگ که یافتن بهینه مطلق از نظر محاسباتی دشوار است. مثال‌ها شامل تبرید شبیه‌سازی شده و جستجوی ممنوعه است.
- محدودیت‌ها و اهداف: مسئله زمان‌بندی باید با محدودیت‌های واضح (مانند مهلت‌ها، محدودیت‌های منابع، روابط پیش‌نیازی بین وظایف) و یک تابع هدف به خوبی تعریف شده (مانند به حداقل رساندن کل مصرف انرژی، به حداقل رساندن هزینه انرژی، به حداکثر رساندن استفاده از انرژی تجدیدپذیر) تعریف شود.
- سازگاری بی‌درنگ: در بسیاری از کاربردها، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی باید با شرایط متغیر به صورت بی‌درنگ سازگار شود. این ممکن است شامل پاسخ به قیمت‌های نوسانی انرژی، خرابی‌های غیرمنتظره تجهیزات یا تغییرات در زمان ورود وظایف باشد. الگوریتم‌های زمان‌بندی بی‌درنگ باید از نظر محاسباتی کارآمد و قادر به تولید سریع زمان‌بندی‌های جدید باشند.
مزایای زمان‌بندی مبتنی بر انرژی
- کاهش مصرف انرژی: واضح‌ترین مزیت، کاهش مصرف انرژی است که مستقیماً به کاهش قبوض انرژی و ردپای کربن کوچکتر منجر می‌شود.
- صرفه‌جویی در هزینه‌ها: با بهینه‌سازی مصرف انرژی، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌های عملیاتی خود را به ویژه در صنایع انرژی‌بر به طور قابل توجهی کاهش دهند.
- بهبود بهره‌وری انرژی: زمان‌بندی مبتنی بر انرژی، استفاده کارآمد از منابع انرژی را ترویج می‌کند، ضایعات را به حداقل می‌رساند و خروجی به ازای هر واحد انرژی مصرفی را به حداکثر می‌رساند.
- کاهش ردپای کربن: کاهش مصرف انرژی به ردپای کربن کوچکتر کمک می‌کند و به سازمان‌ها کمک می‌کند تا به اهداف پایداری خود دست یابند.
- افزایش قابلیت اطمینان: با مدیریت دقیق مصرف انرژی، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند به جلوگیری از بار اضافی و خرابی تجهیزات کمک کند و منجر به افزایش قابلیت اطمینان عملیات شود.
- افزایش پایداری شبکه: در زمینه شبکه‌های هوشمند، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند به تعادل عرضه و تقاضای انرژی کمک کند و به یک شبکه پایدارتر و انعطاف‌پذیرتر منجر شود.
کاربردهای زمان‌بندی مبتنی بر انرژی
زمان‌بندی مبتنی بر انرژی طیف گسترده‌ای از کاربردها را در صنایع و بخش‌های مختلف دارد:
۱. تولید
در کارخانه‌های تولیدی، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند برای بهینه‌سازی عملکرد ماشین‌ها، خطوط تولید و سایر تجهیزات استفاده شود. به عنوان مثال، وظایف می‌توانند طوری زمان‌بندی شوند که از نرخ‌های برق در ساعات غیر اوج مصرف بهره‌برداری کنند یا با در دسترس بودن منابع انرژی تجدیدپذیر هماهنگ شوند. زمان‌بندی‌های نگهداری پیش‌بینی‌کننده نیز می‌توانند برای جلوگیری از توقف‌های غیرمنتظره که برای راه‌اندازی مجدد فرآیندها به انرژی نیاز دارند، ادغام شوند. شرکت‌ها از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی مصرف انرژی هر ماشین بر اساس داده‌های تاریخی و پیش‌بینی‌های تولید استفاده می‌کنند که امکان زمان‌بندی بهتر را فراهم می‌کند.
مثال: یک کارخانه بطری‌سازی در آلمان می‌تواند از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی برای اولویت‌بندی اجرای ماشین‌های بطری‌سازی پرمصرف در ساعات غیر اوج مصرف که قیمت برق پایین‌تر است، استفاده کند. آنها همچنین می‌توانند این کار را با تولید برق خورشیدی در محل هماهنگ کرده و تولید را طوری زمان‌بندی کنند که استفاده از انرژی خودتولیدی به حداکثر برسد.
۲. مراکز داده
مراکز داده مصرف‌کنندگان عمده انرژی هستند، عمدتاً به دلیل برق مورد نیاز برای راه‌اندازی سرورها و سیستم‌های خنک‌کننده. زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند برای بهینه‌سازی استفاده از سرور، تخصیص پویای بارهای کاری به سرورهای کم‌مصرف‌تر و تنظیم تنظیمات خنک‌کننده بر اساس دما و شرایط بار کاری بی‌درنگ استفاده شود. برخی از مراکز داده در حال بررسی استفاده از خنک‌کننده‌های مایع هستند که می‌تواند پیامدهای انرژی داشته باشد که نیازمند زمان‌بندی دقیق است.
مثال: یک ارائه‌دهنده بزرگ خدمات ابری با مراکز داده در سراسر جهان می‌تواند از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی برای انتقال بارهای کاری به مراکز داده در مناطقی با قیمت برق پایین‌تر یا در دسترس بودن بیشتر انرژی تجدیدپذیر استفاده کند. آنها همچنین می‌توانند به صورت پویا استفاده از سرور و تنظیمات خنک‌کننده را بر اساس تقاضای بار کاری بی‌درنگ و شرایط محیطی تنظیم کنند.
۳. شبکه‌های هوشمند
در شبکه‌های هوشمند، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند برای مدیریت پاسخ تقاضای مصرف‌کنندگان مسکونی و صنعتی استفاده شود. این شامل تشویق مصرف‌کنندگان به انتقال مصرف انرژی خود به ساعات غیر اوج مصرف یا کاهش مصرف در دوره‌های اوج تقاضا است. الگوریتم‌های زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌توانند برای هماهنگی شارژ وسایل نقلیه الکتریکی، عملکرد لوازم خانگی هوشمند و استفاده از منابع انرژی توزیع‌شده مانند پنل‌های خورشیدی و باتری‌ها استفاده شوند.
مثال: در دانمارک، اپراتورهای شبکه هوشمند از سیگنال‌های قیمت‌گذاری پویا برای تشویق مصرف‌کنندگان به انتقال مصرف برق خود به دوره‌هایی که انرژی تجدیدپذیر فراوان و قیمت‌ها پایین است، استفاده می‌کنند. لوازم خانگی هوشمند و شارژرهای وسایل نقلیه الکتریکی می‌توانند به طور خودکار به این سیگنال‌ها پاسخ دهند و مصرف انرژی را بر اساس شرایط بی‌درنگ شبکه بهینه کنند.
۴. حمل و نقل
زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند برای بهینه‌سازی مسیرها و برنامه‌های زمانی وسایل نقلیه با هدف به حداقل رساندن مصرف سوخت یا انرژی اعمال شود. این امر به ویژه برای وسایل نقلیه الکتریکی مرتبط است، جایی که برنامه‌های شارژ باید به دقت هماهنگ شوند تا از بار اضافی بر شبکه جلوگیری شود و از نرخ‌های برق در ساعات غیر اوج مصرف استفاده شود. به عنوان مثال، در شرکت‌های لجستیکی، بهینه‌سازی مسیرهای تحویل با در نظر گرفتن مصرف انرژی وسایل نقلیه می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها شود.
مثال: یک شرکت لجستیکی در سنگاپور که ناوگانی از وسایل نقلیه تحویل الکتریکی را اداره می‌کند، می‌تواند از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی برای بهینه‌سازی مسیرهای تحویل و برنامه‌های شارژ استفاده کند. الگوریتم زمان‌بندی عواملی مانند شرایط ترافیک، پنجره‌های زمانی تحویل، برد باتری و در دسترس بودن ایستگاه‌های شارژ را برای به حداقل رساندن مصرف انرژی و هزینه‌های تحویل در نظر می‌گیرد.
۵. اتوماسیون ساختمان
زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های ساختمانی مانند HVAC (گرمایش، تهویه و تهویه مطبوع)، روشنایی و آسانسورها استفاده شود. این شامل زمان‌بندی تجهیزات برای کار فقط در صورت نیاز و تنظیم تنظیمات بر اساس سطح اشغال، شرایط آب و هوایی و قیمت انرژی است. ترموستات‌های هوشمند یک نمونه رایج از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی در ساختمان‌های مسکونی هستند.
مثال: یک ساختمان اداری بزرگ در تورنتو می‌تواند از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی برای بهینه‌سازی سیستم HVAC خود استفاده کند. این سیستم به طور خودکار تنظیمات دما را بر اساس سطح اشغال، زمان روز و پیش‌بینی‌های آب و هوا تنظیم می‌کند. همچنین می‌تواند ساختمان را در ساعات غیر اوج مصرف پیش‌سرد کند تا مصرف انرژی در دوره‌های اوج تقاضا کاهش یابد.
۶. رایانش ابری
ارائه‌دهندگان خدمات ابری مقادیر عظیمی از منابع محاسباتی را مدیریت می‌کنند. زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند تخصیص منابع را بهینه کند و به آنها اجازه دهد تا بارهای کاری را به صورت پویا بر اساس بهره‌وری انرژی و بار فعلی به سرورها تخصیص دهند و مصرف کلی برق را ضمن حفظ سطح خدمات به حداقل برسانند. این امر همچنین شامل مقیاس‌بندی پویای منابع برای تطبیق با تقاضا و تجمیع بارهای کاری بر روی سرورهای کمتر در ساعات غیر اوج مصرف است.
مثال: یک ارائه‌دهنده جهانی رایانش ابری می‌تواند از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی برای انتقال ماشین‌های مجازی (VM) و بارهای کاری کانتینر بین مراکز داده مختلف، با در نظر گرفتن قیمت‌های محلی برق و در دسترس بودن انرژی تجدیدپذیر، استفاده کند. این کار ردپای کربن و هزینه‌های انرژی کلی را به حداقل می‌رساند و در عین حال خدماتی قوی و پاسخگو به مشتریان در سطح جهانی ارائه می‌دهد.
۷. مراقبت‌های بهداشتی
بیمارستان‌ها و سایر مراکز مراقبت‌های بهداشتی به دلیل عملکرد مداوم تجهیزات و سیستم‌های حیاتی، انرژی‌بر هستند. زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند استفاده از این منابع را بهینه کند و رویه‌ها و تشخیص‌ها را برای به حداقل رساندن مصرف انرژی بدون به خطر انداختن مراقبت از بیمار زمان‌بندی کند. به عنوان مثال، بهینه‌سازی زمان‌بندی دستگاه‌های MRI و سایر تجهیزات پرانرژی بر اساس الگوهای تقاضا و هزینه‌های انرژی.
مثال: یک بیمارستان در لندن می‌تواند از زمان‌بندی مبتنی بر انرژی برای بهینه‌سازی استفاده از دستگاه‌های MRI خود استفاده کند و رویه‌های غیر اورژانسی را در ساعات غیر اوج مصرف که قیمت برق پایین‌تر است، زمان‌بندی کند. آنها همچنین می‌توانند این کار را با تولید برق خورشیدی در محل هماهنگ کنند تا استفاده از انرژی تجدیدپذیر را به حداکثر برسانند.
چالش‌ها و ملاحظات
در حالی که زمان‌بندی مبتنی بر انرژی مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد، چندین چالش و ملاحظه نیز وجود دارد که برای پیاده‌سازی موفق باید به آنها پرداخته شود:
- در دسترس بودن و دقت داده‌ها: مدل‌های دقیق مصرف انرژی و داده‌های بی‌درنگ در مورد مصرف انرژی برای زمان‌بندی موثر مبتنی بر انرژی ضروری هستند. این ممکن است نیازمند سرمایه‌گذاری در سنسورها، کنتورها و زیرساخت‌های تحلیل داده باشد.
- پیچیدگی مسائل بهینه‌سازی: مسائل زمان‌بندی مبتنی بر انرژی می‌توانند پیچیده و از نظر محاسباتی سنگین باشند، به ویژه برای سیستم‌های در مقیاس بزرگ. انتخاب الگوریتم بهینه‌سازی مناسب و توسعه تکنیک‌های حل کارآمد بسیار مهم است.
- ادغام با سیستم‌های موجود: ادغام الگوریتم‌های زمان‌بندی مبتنی بر انرژی با سیستم‌های کنترل موجود و فرآیندهای عملیاتی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. رابط‌های استاندارد و پروتکل‌های ارتباطی برای تسهیل ادغام مورد نیاز هستند.
- محدودیت‌های بی‌درنگ: در بسیاری از کاربردها، زمان‌بندی مبتنی بر انرژی باید به صورت بی‌درنگ عمل کند، به شرایط متغیر پاسخ دهد و به سرعت زمان‌بندی‌های جدید تولید کند. این امر نیازمند الگوریتم‌های محاسباتی کارآمد و سیستم‌های نظارت قوی است.
- امنیت سایبری: با افزایش اتصال سیستم‌های زمان‌بندی مبتنی بر انرژی، خطرات امنیت سایبری به یک نگرانی تبدیل می‌شود. اقدامات امنیتی قوی برای محافظت در برابر دسترسی غیرمجاز و حملات مخرب مورد نیاز است.
- پذیرش کاربر: پیاده‌سازی زمان‌بندی مبتنی بر انرژی ممکن است نیازمند تغییراتی در رویه‌های عملیاتی و گردش کار کارکنان باشد. پذیرش و آموزش کاربر برای پذیرش موفق ضروری است.
مراحل پیاده‌سازی
پیاده‌سازی موفق یک سیستم زمان‌بندی مبتنی بر انرژی نیازمند یک رویکرد ساختاریافته است:
- ارزیابی: یک ممیزی انرژی کامل برای درک الگوهای فعلی مصرف انرژی و شناسایی زمینه‌های بالقوه برای بهبود انجام دهید.
- مدل‌سازی: مدل‌های دقیقی از مصرف انرژی برای فرآیندها و تجهیزات کلیدی توسعه دهید.
- تعریف اهداف و محدودیت‌ها: اهداف (مثلاً به حداقل رساندن هزینه انرژی، به حداکثر رساندن استفاده از انرژی تجدیدپذیر) و محدودیت‌های (مثلاً مهلت‌ها، محدودیت‌های منابع) مسئله زمان‌بندی را به وضوح تعریف کنید.
- انتخاب الگوریتم: یک الگوریتم بهینه‌سازی مناسب را بر اساس پیچیدگی مسئله و زمان حل مورد نیاز انتخاب کنید.
- ادغام سیستم: الگوریتم زمان‌بندی را با سیستم‌های کنترل موجود و زیرساخت‌های نظارت ادغام کنید.
- آزمایش و اعتبارسنجی: سیستم را به طور کامل آزمایش و اعتبارسنجی کنید تا اطمینان حاصل شود که الزامات عملکردی و محدودیت‌های عملیاتی را برآورده می‌کند.
- استقرار: سیستم را به صورت مرحله‌ای مستقر کنید، با شروع از یک پروژه آزمایشی برای نشان دادن اثربخشی آن.
- نظارت و بهینه‌سازی: به طور مداوم عملکرد سیستم را نظارت کرده و الگوریتم‌های زمان‌بندی را بر اساس داده‌های دنیای واقعی بهینه کنید.
آینده زمان‌بندی مبتنی بر انرژی
آینده زمان‌بندی مبتنی بر انرژی روشن است، که ناشی از نیاز روزافزون به بهره‌وری انرژی و در دسترس بودن فزاینده داده‌ها و قدرت محاسباتی است. روندهای کلیدی عبارتند از:
- هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML): هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نقش فزاینده‌ای در زمان‌بندی مبتنی بر انرژی ایفا می‌کنند و امکان توسعه مدل‌های دقیق‌تر مصرف انرژی، پیش‌بینی تقاضای آینده انرژی و بهینه‌سازی الگوریتم‌های زمان‌بندی به صورت بی‌درنگ را فراهم می‌کنند. به طور خاص، الگوریتم‌های یادگیری تقویتی می‌توانند با تعامل با محیط و سازگاری با شرایط متغیر، سیاست‌های زمان‌بندی بهینه را یاد بگیرند.
- محاسبات لبه (Edge Computing): محاسبات لبه استقرار الگوریتم‌های زمان‌بندی مبتنی بر انرژی را نزدیک‌تر به منبع داده امکان‌پذیر می‌کند و تأخیر را کاهش و پاسخگویی را بهبود می‌بخشد. این امر به ویژه برای کاربردهایی مانند شبکه‌های هوشمند و اتوماسیون ساختمان که کنترل بی‌درنگ در آنها ضروری است، مرتبط است.
- فناوری بلاک‌چین: بلاک‌چین می‌تواند برای ایجاد یک پلتفرم امن و شفاف برای تجارت انرژی و مدیریت برنامه‌های پاسخ به تقاضا استفاده شود. این امر می‌تواند ادغام منابع انرژی توزیع‌شده را تسهیل کرده و تجارت انرژی همتا به همتا را امکان‌پذیر سازد.
- دوقلوهای دیجیتال (Digital Twins): ایجاد دوقلوهای دیجیتال از دارایی‌های فیزیکی امکان شبیه‌سازی سناریوهای مختلف زمان‌بندی و بهینه‌سازی مصرف انرژی را قبل از اجرای تغییرات در دنیای واقعی فراهم می‌کند. این کار خطر اختلال را کاهش می‌دهد و امکان بهینه‌سازی موثرتر را فراهم می‌کند.
- ادغام با طرح‌های پایداری: زمان‌بندی مبتنی بر انرژی به طور فزاینده‌ای با طرح‌های پایداری گسترده‌تر مانند قیمت‌گذاری کربن، الزامات انرژی تجدیدپذیر و استانداردهای بهره‌وری انرژی ادغام می‌شود. این روند پذیرش زمان‌بندی مبتنی بر انرژی را در طیف وسیع‌تری از صنایع و بخش‌ها پیش می‌برد.
نتیجه‌گیری
زمان‌بندی مبتنی بر انرژی ابزاری قدرتمند برای بهینه‌سازی تخصیص منابع، کاهش مصرف انرژی و بهبود بهره‌وری انرژی در طیف گسترده‌ای از صنایع است. با درک اصول اصلی زمان‌بندی مبتنی بر انرژی، پرداختن به چالش‌های کلیدی و پیروی از یک رویکرد پیاده‌سازی ساختاریافته، سازمان‌ها می‌توانند صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌ها داشته باشند، ردپای کربن خود را کاهش دهند و به آینده‌ای پایدارتر کمک کنند. با پیشرفت فناوری و در دسترس قرار گرفتن آسان‌تر داده‌ها، کاربردهای زمان‌بندی مبتنی بر انرژی همچنان گسترش خواهد یافت و نقش فزاینده‌ای در گذار جهانی به یک سیستم انرژی پاک‌تر و کارآمدتر ایفا خواهد کرد.