إدارة أنظمة التوزيع الكهربائي ومراعاة الارتباط الزماني والمكاني

ضرورة إدارة أنظمة التوزيع الكهربائي ومراعاة الارتباط الزماني والمكاني

مع استنفاد مصادر الطاقة غير المتجددة والمشكلات البيئية العالمية الخطيرة؛ فقد اجتذبت الخلايا الكهروضوئية، وذلك باعتبارها طاقة نظيفة لا تنضب، بحيث لاقت اهتماماً متزايداً وتطورت بسرعة في السنوات الأخيرة، ومع ذلك؛ فإن الإرسال الاقتصادي الأمثل في أنظمة التوزيع النشطة يواجه تحديات كبيرة بسبب العشوائية وخصائص التقلب للطاقة المتجددة.

ولضمان التشغيل المستقر والاقتصادي، كما جذبت إدارة الطاقة الفعالة مع مراعاة عدم اليقين اهتماماً كبيراً في البحث الحالي، كما تتضمن الاستراتيجيات التحليلية التقليدية بشكل مؤكد البرمجة العشوائية (SP) والبرمجة محدودة الفرص، ولكن فعالية (SP) تعتمد على التوزيع الاحتمالي الدقيق للخلايا الكهروضوئية، والذي يصعب الحصول عليه عملياً.

كذلك البرمجة محدودة الفرص مضمونة لتكون راضية عن مستوى الثقة والحل الأمثل قد لا يكون دقيقاً حالياً من الطرق المهمة لحل مشكلة إدارة الطاقة مع عدم اليقين التحسين القوي (RO) بالنظر إلى عشوائية وتقلب مصادر الطاقة المتجددة، كما طور نظام إدارة طاقة قوي قائم على السيناريو، بحيث تم إنشاء السيناريوهات باستخدام نماذج الفواصل غير الواضحة.

كما قدم الفاصل غير الواضح نطاقاً بدلاً من الحدود العليا والسفلى لمتغيرات عدم اليقين، بحيث يمكن حل النموذج المقترح بشكل فعال من خلال طريقة النقاط الداخلية، وعلى عكس نموذج التناضح العكسي القائم على السيناريو؛ فقد تم تقديم إطار عمل قوي لإدارة الطاقة النشطة والمتفاعلة في شبكات التوزيع باستخدام المركبات الكهربائية (EVs).

كذلك تم نمذجة متغيرات عدم اليقين باستخدام مجموعات عدم اليقين القطعية، بحيث اقترح الباحثين نموذج (RO) على مرحلتين في أنظمة التوزيع النشطة بحيث تم وصف مجموعة عدم اليقين من خلال القيمة الاسمية التنبؤية والاشتقاقات الفاصلة، كما تم حل النموذج القوي المكون من مرحلتين من خلال خوارزمية إنشاء العمود والقيود (C&CG).

أيضاً تصف نماذج التناضح العكسي المذكورة أعلاه المتغيرات غير المؤكدة من خلال مجموعات عدم اليقين ذات الفاصل الأحادي متعدد السطوح (SIU) بناءً على معلمات الفاصل الزمني والميزانية، بحيث توجد نتائج معلمة عدم اليقين المثلى عند حدود مجموعات (SIU) في بعض الفترات الزمنية، ومن الناحية العملية؛ فإن بعض السيناريوهات المتطرفة تكاد تكون مستحيلة ومجموعات (SIU) متحفظة للغاية.

ولتقليل التحفظ وتعزيز التطبيق العملي للتناضح العكسي في المواقف الفعلية، تمت مناقشة الأساليب المختلفة لبناء مجموعات عدم اليقين، بحيث تم اقتراح مجموعة عدم اليقين المقسمة، والتي تقلل من التحفظ على عكس مجموعات (SIU)، كما تم تقديم اتحاد العديد من مجموعات عدم اليقين الأساسية بناءً على البيانات السابقة.

صياغة قيود الارتباط الزمانية والمكانية

من المفترض أن تكون المعلمات غير المؤكدة في كل لحظة مستقلة في مجموعات (SIU) التقليدية، وبالإضافة إلى ذلك لا يتم أخذ الارتباط الزمني والمكاني في الاعتبار، وهو ما لا يتوافق مع الموقف العملي، وللتحقق من ضرورة الارتباط الزماني والمكاني؛ فإنه يتم حساب معاملات الارتباط الذاتي والارتباط المتبادل لبيرسون بناءً على البيانات التاريخية من مدينة (Huai’an) بمقاطعة (Jiangsu) في هذا القسم، وبعد ذلك تتم صياغة قيود الارتباط الزمانية والمكانية.

ضرورة الارتباط الزمني: للتحقق من ضرورة الارتباط الزمني، تم إدخال معامل الارتباط التلقائي لبيرسون، والذي يشير إلى ارتباط تسلسل واحد في أوقات مختلفة، فيما يلي صيغة معامل الارتباط التلقائي لبيرسون.

حيث إن متوسط (⋅) هو دالة متوسطة و (x ∗) هو متوسط قيمة (x)، كذلك (τ)  هو الفاصل الزمني (1 ساعة)، وهو نفس الفاصل الزمني لبيانات التنبؤ في هذه الدراسة، بحيث يوضح [Cx (τ)] إلى أي مدى تؤثر البيانات التاريخية على بيانات الوقت الحالية، كما يعني (Cx) الأكبر (τ) تأثيراً أكبر.

ولاحقاً تم حساب معامل الارتباط التلقائي من (Pearson) استناداً إلى طاقة خرج (Jixin PV) في (Huai’an) بمقاطعة (Jiangsu) في عام 2016م، وذلك وفقاً للمعادلة التالية، وذلك حسب النتائج المعروضة في الشكل التالي (1).

في المعادلة التي في الأعلى عند هي طاقة الإخراج الفعلية لـ (Jixin PV. r0) و (r1) عبارة عن أجزاء من تسلسل طاقة خرج [Jixin PV. C (r0، r1)] و [cov (r0، r1)] هما معامل الارتباط التلقائي لبيرسون والتغاير بين (r0) و (r1) على التوالي، كما تمثل [σ (r0) ، σ (r1)] تباين [r0 ، r1]، كما يمكن ملاءمة العلاقة بين معامل الارتباط التلقائي لبيرسون وعدد الأيام مع التوزيع الطبيعي [N (1 ، 0.0452)] ضمن النطاق المحدد.

كما يشير الشكل التالي (1) إلى أن معامل الارتباط التلقائي لـ (Pearson) لـ (PV) في المنطقة موجب، كما إن احتمال أن يكون معامل الارتباط الذاتي لبيرسون أكثر من (0.9) في عام واحد هو أكثر من (95٪)، لذلك من الضروري النظر في الارتباط الزمني في نموذج إدارة الطاقة القوي.

ضرورة الارتباط المكاني: للتحقق من ضرورة الارتباط المكاني، تم إدخال معامل الارتباط المتبادل لبيرسون الذي يوضح الارتباط بين متسلسلين في نفس اللحظة، فيما يلي صيغة معامل الارتباط المتبادل لبيرسون.

حيث إن (x ∗ ، y) هي القيم المتوسطة للمتواليات (x ، y) بشكل منفصل، بحيث يوضح [Cy (τ)] الارتباط بين مخرجات الطاقة الكهروضوئية في نفس اللحظة، كما أن أكبر [Cy (τ)] يعني ارتباطاً أكبر.

كما يشير الشكل التالي (2) إلى أن توزيع معامل الارتباط لبيرسون يتوافق مع [N (1 ، 0.1298)] ضمن النطاق المحدد، حيث أن معامل الارتباط المتبادل لـ (Pearson) لـ (PV) في المنطقة إيجابي، واحتمال أن يكون معامل الارتباط المتبادل لبيرسون أكثر من (0.8) في سنة واحدة هو (90٪)، وبالتالي من الضروري النظر في الارتباط المكاني في نموذج إدارة الطاقة القوي.

قيود الارتباط الزمانية والمكانية: بعد التأكد من ضرورة الارتباط الزماني والمكاني، كما تتشكل قيود الارتباط الزماني والمكاني على النحو التالي:

• مجموعة (SIU) التقليدية، بحيث يتم عرض مجموعة (SIU) التقليدية من (PV) أدناه:

يوضح التعبير الرياضي السابق أن طاقة خرج (PV) تتقلب داخل الفاصل الزمني [p t − p − t، p t + p + t]، كذلك (Π) هي ميزانية عدم اليقين التي تعدل مستوى التحفظ لنموذج إدارة الطاقة القوي، كما يعد نموذج إدارة الطاقة القوي نموذجاً محدداً إذا كانت = 0، مما يعني أن بيانات التنبؤ دقيقة تماماً (Π = Nt) تشير إلى أن جميع التوقعات غير مؤكدة على مدى الأفق بأكمله وأن النموذج متحفظ للغاية.

• قيد الارتباط الزمني.

لتحليل قيود الارتباط الزمني بشكل أكبر، يتم تقديم الارتباط الزمني لاشتقاق التنبؤ لتوضيح مدى تأثير اشتقاق التنبؤ في اللحظة الأخيرة على اللحظة الحالية، كما يتم تقديم معامل الارتباط التلقائي بيرسون لاشتقاق التنبؤ على النحو التالي:

حيث أن (pt و at) هي القيم المتوقعة والفعلية لطاقة الخرج الكهروضوئية، كذلك (s0 و s1) عبارة عن أجزاء من تسلسل اشتقاق التنبؤ الكهروضوئي، [C (s0، s1)] و [cov (s0، s1)] هما معامل الارتباط التلقائي لبيرسون والتغاير بين (s0 و s1) على التوالي، كما تمثل [σ (s0) و σ (s1)] تباين (s0 و s1)، بحيث يظهر في الشكل التالي (3) معامل الارتباط التلقائي لبيرسون بناءً على بيانات الاشتقاق التنبؤية لـ (Jixin PV).