التحسين الذكي متعدد المراحل للشبكات الكهربائية الصغرى

اقرأ في هذا المقال


تخضع إعدادات المجتمع الذكية في الوقت الحاضر لقضايا معقدة مثل عدم الاستقرار والتكامل المتقطع للحمل الكهربائي في جانب الطلب ونقص عملية الاتصال الذكية ثنائية الاتجاه، لذلك يجب معالجة هذه المشكلات من حيث الإرسال المتوازن للطلب على الطاقة الكهربائية (DD) في نظام إشارة الإرسال المزدوج.

الغرض من التحسين الذكي للشبكات الكهربائية الصغرى

نظراً لتحديات الطاقة التي نواجهها في العالم النامي؛ فإن التفاعل الذكي بين المصادر المختلفة والهيئات المستهلكة هو وسيلة فعالة للخروج، كما تزيد تفاعلات الطاقة من مشاركة أصحاب المصلحة من أجل إدارة الطاقة بكفاءة وتعزيز الاستقرار الاقتصادي وتطوير سوق أفضل لتبادل الطاقة، كما يواصل الباحثون تطوير الهياكل المتقدمة للنماذج الهجينة للتعامل مع هذا التحدي.

أيضاً يتم دمج مصدر الطاقة المتجددة (RES) إلى جانب التخزين الأمثل بطريقة تُلاحظ أنماط التوليد المثلى، بحيث لاحظت دراسة هذه الحقائق وذكرت أن نظام النمذجة المنزلية خارج الشبكة الكهربائية مع تفاعل المنازل الذكية لتقليل أنماط الاستهلاك، حيث أسفر النموذج الأولي عن مخرجات تحكم مع منطق تحكم تقليدي وغير واضح.

كما تلعب الأحمال الكهربائية والتسعير في الوقت الفعلي (RTP) وراحة المستهلك دوراً رئيسياً في منطق قرار الاستجابة للطلب (DR)، حيث تمت مناقشة خوارزميات الكشف عن مجريات الأمور المُدمجة في (RTP)، والتي تقوم بجدولة الحمل والتكلفة وتفضيلات المستخدم، كما تتخذ المنازل في المجتمعات الذكية قراراً بشراء أو بيع الكهرباء بمنطق (DR).

إعداد الأحمال الكهربائية بما يتناسب مع التحسين الذكي للشبكات

يطور إعداد المجتمع الذكي أحدث ما توصلت إليه التكنولوجيا واتجاهاً فريداً لتقديم حل فعال من حيث التكلفة، وذلك مع مراعاة راحة المستخدم وتغلغل الطاقة المتجددة في الشبكة الكهربائية، كما أن هناك قيود في تحقيق راحة المستخدم وكفاءة الطاقة والفعالية من حيث التكلفة في نفس الوقت، حيث أن حداثة الإطار المقترح هي معالجة هذه القيود في وقت واحد.

كذلك يتضمن ذلك إدخال منظم الحرارة الذكي “للتدفئة والتهوية” وتكييف الهواء (HVAC) والنظام متعدد العوامل (MAS) وخوارزميات مثل التوصيل والتشغيل ذي الأولوية (PPnP)، أيضاً تم تنفيذ تحسين سرب الجسيمات ذي الأولوية (P-PSO) في كل من بيئة تطوير عامل لغات البرمجة والنمذجة، لذلك لقد تم تحديد قيود مشاركة المعلومات اليومية (DA) والوقت الحقيقي (RT) بين الهيكل الهرمي المتعدد للحصول على أفضل النتائج.

وعندما تتكامل (MAS) مع المجتمع الذكي؛ فإنها توفر اتصالاً سريعاً وإعداداً مستداماً ذاتياً مع تحكم مثالي لتحقيق الكفاءة الكلية والحل الفعال للطاقة، كما يوفر العمل البحثي المقترح فهماً عميقاً للوكلاء المشاركين على قدم المساواة في شبكة المجتمع الذكي، أيضاً يقترح نموذجاً محسناً شاملاً يتكون من هيكل هرمي متعدد الطبقات قائم على وحدة تحكم يتخذ قرارات معايير متعددة لإصلاح بنية الشبكة الصغيرة (MMG).

الطرق المعتمدة لضبط استهلاك الطاقة الكهربائية

تستخدم المصفوفة متعددة الأبعاد خوارزميات مختلفة مثل التحسين الإرشادي لتقليل التكلفة واستهلاك الطاقة والتخفيض من الذروة إلى المتوسط، كذلك في إدارة جانب الطلب ( DSM)؛ فإنه تم تحسين إعداد المنزل الصغير من خلال العملية استناداً إلى نظام إدارة الطاقة الكهربائية عبر الإنترنت، والمستند إلى البيانات (BOA) الذي يعتمد على البيانات، والذي يحتوي على مولدات كهربائية موزعة (DGs) مدعومة بمصفوفة كهروضوئية (PV) وتعمل الرياح في وضع الجزر والمتصل بالشبكة الكهربائية.

كما أن هناك نظاماً آخر لإدارة الطاقة من حيث خفض التكلفة وتحسين ذروة الوادي باستخدام التحسين الإرشادي لتقليل تكلفة المستهلكين في ظل تسعير الكهرباء، بحيث لا تؤخذ في الاعتبار تقنيات التحكم في الأحمال المنقطعة والقابلة للتحويل والأحمال غير المنضبطة، ومع ذلك تم دمج أنماط استهلاكهم، حيث استخدم الباحثون (MAS) لاستشعار التشغيل في الوقت الفعلي للشبكات الصغيرة المتعددة، وبشكل كبير أخذوا الشكوك المتعلقة بالطقس والإشعاع الشمسي والحمل في الاعتبار.

تصميم الشبكات الكهربائية الصغرى الذكية القائم على المجتمع

  • الوكلاء المستقلون: يتم تنفيذ الإجراءات بواسطة وكلاء تم تكوينهم بطريقة ذكية للغاية، كذلك القرارات الذكية والتحكم فيها هي بمثابة الهدف الرئيسي لتشغيل العملية، أيضاً الوكلاء قابلة لإعادة التشكيل وقابلة للتعديل وذكية مصطنعة وموجهة نحو الهدف، بحيث يقوم كل وكيل بإدخال البيانات واتخاذ القرارات بناءً على قدراته على التكيف الذاتي.
  • إعداد وحدة تحكم المنزل الذكي: وحدة التحكم في المنزل الذكي هي في الأساس نموذج منزلي عام يتم تعديله مع المنازل الغنية والمتوسطة والفقيرة، بحيث يتعامل نموذج العمل الخاص بنا مع إشارات الوقت الفعلي واليوم التالي، كما تأخذ وحدة التحكم الذكية بالمنزل إشارات توليد في الوقت الفعلي من وحدة التحكم العالمية بسبب تغيير أنماط الاستهلاك.

kazmi1-3022411-large-214x300

  • الخوارزميات المستخدمة: تم اقتراح نهج هجين (PPnP و P-PSO وحقيبة الظهر)، والذي يهدف إلى أهداف مثل إعطاء الأولوية للطاقة النظيفة والحد الأقصى من راحة المستخدم وتقليص السعر لكل وحدة، حيث أن هذه الأهداف مجتمعة تجعل هذا البحث نهجاً جديداً لتكييف الشبكات الصغيرة كنمط معزز يجب اتباعه، كما جعلت عشوائية أنماط استهلاك المستخدمين في الشبكة الذكية تكيفها أمراً صعباً للغاية؛ لذا فإن خوارزمية الحقيبة تستفيد من كل من الأداة والمستخدم للحصول على الحلول المثلى وفقاً للفوائد ذات الصلة.

كذلك يتم تكرار الكائنات والقيم والأوزان على النحو الأمثل للحصول على أفضل النتائج، بحيث تتحكم مشكلة الحقيبة ذات المعايير المتعددة في وزن الوظائف الموضوعية المقدمة لحل المشكلة برمتها على النحو الأمثل، كما أنها توفر بيانات المشكلة المتعددة نتائج مبسطة، بحيث يتم عرض مقارنة الخوارزميات المبلغ عنها في الأدبيات مع النهج المقترح.

التسلسل الهرمي متعدد الطبقات القائم على (MAS)

تم توضيح إعداد اتصال كامل بين طبقات متعددة في (PADE) في الشكل التالي (2)، وفي البداية يتم اختبار جميع الطبقات في وقت متوسط يبلغ (0.002) مللي ثانية كاختبار اتصال مزدوج، بحيث يتم إرسال عدد قليل من حزم البيانات عدة مرات قبل بدء الاتصال. يتم تضمين وقت إعادة تعيين (0.001) مللي ثانية أيضاً في هذا الاختبار.

kazmi2-3022411-large-300x223

في هذه الدراسة، تم تطوير إطار عمل فعال للعمل بين المستويات المختلفة للمجتمعات متعددة الشبكات الصغيرة، وبعد تحديد نقص الاتصال بين العديد من المنازل والكيانات الأخرى تم تطوير تقنية ذكية؛ تتكون من (P-PSO ، PPnP)، كما استخدمت نماذج إرسال الطلب والاستجابة للطلب جنباً إلى جنب للحصول على أفضل النتائج، تتم مقارنة ثلاث حالات تتعلق بالسلطة والسعر والراحة الشخصية مع نفس المجتمع المكون من (25) منزلاً.

كما تساعد إشارات الوقت الفعلي واليوم المستقبلي في الحصول على هذه النتائج في مخططنا المقترح، بحيث تم تحسين (Psur) عدة مرات في الهيكل الهرمي في الطبقة (1) والطبقة (2) على التوالي، ولإرسال (Pgen) بذكاء وفقاً للشبكة الصغيرة واحتياجات العملاء من الطاقة، وبالنظر إلى الحالة (1) كمرجع لأقل حالة توليد (RES)، بحيث تمت زيادة إرسال التوليد إلى حوالي (1.2564٪) و (1.7939٪) في الحالة (2) والحالة (3) على التوالي.

المصدر: S. M. Hakimi and A. Hasankhani, "Intelligent energy management in off-grid smart buildings with energy interaction", J. Cleaner Prod., vol. 244, Jan. 2020.M. Žarković and G. Dobrić, "Fuzzy expert system for management of smart hybrid energy microgrid", J. Renew. Sustain. Energy, vol. 11, no. 3, pp. 34101, 2019.L. Barelli, G. Bidini, F. Bonucci and A. Ottaviano, "Residential micro-grid load management through artificial neural networks", J. Energy Storage, vol. 17, pp. 287-298, Jun. 2018.M. Li, G. Y. Li, H. R. Chen and C. W. Jiang, "QoE-aware smart home energy management considering renewables and electric vehicles", Energies, vol. 11, no. 9, pp. 1-16, 2018.


شارك المقالة: