اقرأ في هذا المقال
عادةً ما يتم تقديم نموذج برمجة عشوائي، بحيث يكون هذا النموذج مقيّد بالفرص مع تحسين متعدد الأهداف للتحكم الكهربائي المنسق، والمعني في فقدان الطاقة والجهد الكهربائي في أنظمة التوزيع باستخدام الطاقة المتجددة على سبيل المثال، وذلك من خلال أخذ خرج الطاقة من (DGs) وقوة تفريغ الشحن للمركبات الكهربائية كمتغيرات ضبابية وقوة تحميل مثل المتغيرات العشوائية.
الغرض من التحسين التعاوني لفقد القدرة
لطالما كان الحد من فقد الطاقة وانحراف الجهد مهمة مهمة في نظام التوزيع، كما وأصبح فقدان الطاقة وإدارة الجهد أكثر خطورة وإلحاحاً بسبب عدم اليقين في طاقة خرج التوليد الكهربائي الموزع (DG) وقوة شحن السيارة الكهربائية (EV) على سبيل المثال.
كما تأخذ طرق التحسين التقليدية لأنظمة التوزيع في الاعتبار المزيد من القضايا مثل الموقع الأمثل وقدرة أنظمة التوليد الموزعة، وإعادة تكوين أنظمة التوزيع وشحن وتفريغ المركبات الكهربائية، بحيث تتبنى منصة (Gzel T) طريقة تحليل حساسية فقدان الطاقة وطريقة تحليل تدفق الطاقة المثلى لتحديد الموقع الأمثل والسعة لأنظمة التوليد الموزعة، وذلك لتقليل فقد الطاقة وانحراف الجهد الكهربائي.
المشاكل التي تواجه أنظمة تشكيل أنظمة التوزيع الكهربائية
بعض مشاكل إعادة تشكيل أنظمة التوزيع مع (DGs) و (EVs) هي بالأساس أنظمة التوليد الموزعة، بحيث تؤخذ على أنها حمل “سلبي”، كما ويتم تقليل فقد الطاقة عن طريق تحسين خرج الطاقة لأنظمة التوليد الموزعة، لكن مشكلة انحراف الجهد الكهربائي لم يتم حلها بشكل جذري.
وفي ظل بيئة الطاقة المتجددة؛ فإن مفتاح التحسين التعاوني لفقدان الطاقة والجهد في شبكة التوزيع هو كيفية التعامل مع حالات عدم اليقين المتعلقة بالطاقة الموزعة وشحن وتفريغ المركبات الكهربائية، للتعامل مع هذه الشكوك؛ فقد أجرى العديد من العلماء أعمال بحث مثمرة وحققوا نتائج ثرية، على سبيل المثال، وبالنظر إلى الخصائص الاحتمالية العشوائية لطاقة الخرج للمولدات الكهربائية التي تعمل بالرياح وأنظمة توليد الطاقة الكهروضوئية، كما تم إنشاء نموذج تعاوني لتحسين فقدان الطاقة والجهد.
وبالنظر إلى تأثير طاقة الإخراج غير المؤكدة للمولدات التي تعمل بالرياح ونظام توليد الطاقة الكهروضوئية على الجهد؛ فإنه يتم تحديد طاقة الإخراج المثلى لأنظمة التوليد الموزعة لتقليل فقد الطاقة، وذلك مروراً إلى عدم اليقين في سرعة الرياح والحمل الكهربائي، كما تم إنشاء نموذج أمثل للطاقة التفاعلية متعدد الأغراض لأنظمة التوزيع مع (DGs) و (EVs)، بحيث يتم تمثيل الطاقة الناتجة لأنظمة التوليد الموزعة بواسطة متغيرات ضبابية وإنشاء نموذج التحسين الغامض الخاص بها.
إطار التحسين الخاص بفقدان توزيع القدرة الكهربائية
يمكن استخدام طريقة تحويل دالة الكثافة الاحتمالية للحصول على دالة التوزيع المحتملة للقوة النشطة للمولدات التي تعمل بالرياح وأنظمة توليد الطاقة الكهروضوئية وطاقة شحن المركبات الكهربائية، بحيث يحتوي المتغير غير المؤكد على سمات غامضة وعشوائية، وهو ما يسمى المتغير العشوائي الضبابي، وفي بيئة الطاقة المتجددة؛ فإن الهدف من تحسين تنسيق الجهد التفاعلي في أنظمة التوزيع باستخدام (DGs) و (EVs)، وهو تقليل فقد الطاقة وانحراف الجهد العقدي في ظل قيود معينة.
كما يختلف نظام التوزيع في بيئة الطاقة المتجددة عن أنظمة التوزيع التقليدية، بحيث يواجه العديد من أوجه عدم اليقين، مثل خرج الطاقة النشطة من أنظمة التوليد الموزعة وقوة شحن السيارات الكهربائية وما إلى ذلك، لذا يعتبر البحث التقليدي التحكم المنسق في فقد الطاقة والجهد في أنظمة التوزيع باستخدام (DGs) و (EVs) كفئة تحسين حتمية.
كما لم تعد نتائج البحث هذه مناسبة لسيناريو بيئة الطاقة المتجددة، بحيث يجب استكشاف أفكار وأساليب جديدة للتعامل مع التحكم المنسق لفقدان الطاقة والجهد في أنظمة التوزيع مع (DGs) و (EVs) في بيئة الطاقة المتجددة وفقاً لتحسين غير مؤكد.
البرمجة المقيدة بالفرصة الضبابية العشوائية
في عام (1959)م، اقترح كل من العلماء “شامز وكوبر” مفهوم البرمجة العشوائية المحدودة بالصدفة، وبعد ذلك تم تحويل القيود الاحتمالية في البرمجة المقيدة بالصدفة العشوائية إلى قيود محتملة مع متغيرات غامضة في بيئة ضبابية، وبعد ذلك أُقترح مفهوم البرمجة المقيدة بالفرصة الضبابية، كما توفر البرمجة المقيدة بالفرص العشوائية والغامضة أداة رياضية قوية لاتخاذ القرار باستخدام المتغيرات العشوائية والمتغيرات العشوائية الضبابية.
وعادةً ما تحتوي أنظمة اتخاذ القرار المعقدة على نوعين من عدم اليقين، وهما العشوائية والغموض، وهذان النوعان من عدم اليقين لا يوجدان بالضرورة منفصلين في الأنظمة المعقدة؛ ولكنهما لهما علاقة وثيقة بحيث يتم تمثيل نموذج البرمجة العشوائي المختلط المقيّد بالفرصة مع المتغيرات العشوائية الغامضة والمتغيرات العشوائية ذات القيمة القصوى لهدف واحد على النحو التالي:
حيث أن:
(x): هي متجه متغير القرار.
(ξ): متجه عشوائي متغير.
(η): هي متجه متغير غامض عشوائي.
[f (x ، ξ ، η ~)]: هي الوظيفة الموضوعية.
[gj (x ، ξ ، η)]: هي دالة القيد (j).
(δ1 ، δ2): هما على التوالي قيود الاحتمالية وقيود الاحتمالية التي توفرها الوظائف الموضوعية.
(α1 ، α2): هما على التوالي قيود الاحتمالية وقيود الاحتمالية التي توفرها وظائف القيد.
({⋅}Pr {⋅} ، Pos): هي قيود الاحتمال للأحداث العشوائية و قيود الاحتمالية للأحداث الضبابية العشوائية على التوالي.
كما يتم تمثيل نموذج البرمجة العشوائي العشوائي المختلط المقيّد بالفرصة مع المتغيرات العشوائية الغامضة والمتغيرات العشوائية ذات القيمة القصوى لأهداف متعددة رياضياً على النحو التالي:
حيث أن [fi¯ (i = 1،2 ، … ، n)] هي الحد الأقصى للدالة الموضوعية تحت الاحتمالية وقيود الاحتمالية المعينة، (i1 ، i2) هي قيود الاحتمال وقيود الاحتمال التي توفرها دالة الهدف، كذلك (ith ،αj1 ،αj2) هي قيود الاحتمال التي توفرها دالة القيد (jth) على التوالي.
وبالتالي تتم كتابة نموذج البرمجة العشوائي العشوائي المختلط المقيّد بالفرصة مع المتغيرات العشوائية الغامضة والمتغيرات العشوائية مع قيمة دنيا لهدف واحد على النحو التالي:
حيث أن [fi (i = 1،2، ⋯، n)] هي دالة (ith) الموضوعية، والتي تفي بالحد الأدنى في ظل قيود احتمالية وإمكانية معينة، وبالنظر إلى ضبابية وعشوائية الطاقة الناتجة لأنظمة التوليد الموزعة وقوة الشحن للمركبات الكهربائية؛ فإنه يتم إنشاء نموذج برمجة عشوائي مقيّد بالفرصة للتحكم المنسق في فقدان الطاقة وانحراف الجهد في أنظمة التوزيع باستخدام (DGs) و (EVs)، مما يقلل بشكل كبير من الطاقة الخسارة، كما يتحكم بشكل فعال في انحراف الجهد الكهربائي.
وفي نهاية القول فإنه واستناداً إلى مبدأ التوافق العشوائي الضبابي يتم تحويل دالة الكثافة الاحتمالية للشكوك إلى دالة توزيع احتمالية للشكوك، والتي يمكن أن تبسط نموذج التحسين للتحكم التعاوني في فقد الطاقة وانحراف الجهد الكهربائي، كما وتجعل حل مشكلة التحسين أكثر فعالية وأسرع.
