التعزيز الهندسي لمرونة أنظمة توزيع الطاقة الكهربائية

اقرأ في هذا المقال


أبرزت المظاهر المتزايدة على نطاق واسع في أنظمة الطاقة الكهربائية الناتجة عن الكوارث الطبيعية؛ ضرورة تطبيق مناهج دفاعية بهدف الاستعادة السريعة للخدمة، وفي هذا السياق تقترح هذه الدراسة تحديداً نموذجاً عشوائياً بهدف الاستخدام الأمثل للإجراءات التشغيلية الاستباقية قبل حدوث الاضطرابات القادمة.

أهمية التعزيز الهندسي لمرونة أنظمة توزيع الطاقة الكهربائية

في الآونة الأخيرة، أثرت الكوارث الطبيعية بشكل كبير على استمرارية إمدادات الكهرباء في جميع أنحاء العال، وعلى سبيل المثال ترك الإعصار الرملي بعد أن ضرب الشاطئ الشرقي للولايات المتحدة ما يقرب من (7.5) مليون زبون بدون كهرباء، ومن ثم فقد تم تسليط الضوء على تعزيز مرونة أنظمة الطاقة للتعامل مع مثل هذه الأحداث أكثر من ذي قبل.

ونظراً لحقيقة أن أنظمة توزيع الطاقة هي الجزء الأكثر ضعفاً في أنظمة الطاقة؛ فإنه يجب تكريس مزيد من الاهتمام لهذا القطاع من أنظمة الطاقة كلمة “المرونة” التي تعني “فعل الارتداد” مشتقة من الكلمة اللاتينية “resilire” والتي تعني “القدرة على العودة إلى الوراء أو الارتداد”؛ فإن هندسة المرونة “تستخدم الرؤى المستمدة من البحث حول الإخفاقات في الأنظمة المعقدة.

بالإضافة الى المساهمون التنظيميون في المخاطر والعوامل التي تؤثر على الأداء البشري لتوفير أدوات هندسة الأنظمة لإدارة المخاطر بشكل استباقي، وعلاوة على ذلك يقدم المجلس الاستشاري الوطني للبنية التحتية (NIAC) تعريفاً شاملاً لمرونة البنية التحتية على أنه “القدرة على تقليل حجم أو مدة الأحداث التخريبية”.

كما تعتمد فعالية البنية التحتية المرنة أو المؤسسة على قدرتها على توقع واستيعاب أو التكيف مع أو التعافي بسرعة من حدث تخريبي محتمل، أيضاً ووفقاً لمركز أبحاث الطاقة في المملكة المتحدة؛ فإن المرونة هي “قدرة نظام الطاقة على تحمل الاضطرابات والاستمرار في تقديم خدمات الطاقة بأسعار معقولة للمستهلكين”، بحيث يمكن لنظام الطاقة المرن التعافي بسرعة من الصدمات ويمكن أن يوفر وسائل بديلة لتلبية احتياجات خدمة الطاقة في حالة تغير الظروف الخارجية.

وصف المشكلة ومنهجية الحلول المقترحة لتحقيق مرونة الشبكة الكهربائية

في العديد من المناسبات، لا يمكن التنبؤ بالاضطرابات مسبقاً، الزلزال هو مثال على مثل هذه الاضطرابات وغني عن الذكر، حيث أنه لا مفر من التركيز على الجدولة المثلى لإجراءات ما بعد الاضطراب في التعامل مع مثل هذه الاضطرابات، ومع ذلك هناك بعض الاضطرابات مثل الظروف الجوية القاسية والفيضانات والعواصف الرعدية التي يمكن التنبؤ بها مسبقاً.

وفي هذه المناسبات؛ فإنه من المنطقي التركيز على كل من إجراءات ما قبل الاضطراب وما بعده للتخفيف من عواقب الحدث، وللقيام بذلك تقترح هذه الدراسة البحثية نموذجاً لتحسين الجدول الزمني لإجراءات ما قبل الاضطراب، كما أن هناك مجموعة متنوعة من الإجراءات التي يمكن لمشغل النظام اتخاذها قبل الحدث، ومع ذلك؛ فإن النموذج المقترح يركز بشكل أساسي على إعادة تكوين الشبكة وتحديد مواقع الطاقم.

وبشكل مترادف، يهدف النموذج إلى استخراج أفضل تكوين ممكن للشبكة الكهربائية قبل الاقتراب من الاضطراب وتهيئة فرق الطاقم لتسريع عمليات ما بعد الاضطراب المحتملة، كما من الواضح أن الأضرار المحتملة للحدث القادم لها طبيعة عشوائية، لذا؛ فإن النموذج هو نموذج عشوائي حيث يتم التقاط عدم اليقين المرتبط بالأضرار المحتملة عبر مجموعة من السيناريوهات المحتملة.

وهنا يمثل هذا النطاق حالة تشغيل خطوط الشبكة أثناء الحدث وبعده، ومن أجل أخذ عينات من سيناريوهات الضرر، كما تم استخدام منحنيات الهشاشة لخطوط توزيع الطاقة في هذا البحث، بحيث يتم استخدام منحنيات الهشاشة مع شدة اقتراب الحدث لتحديد احتمالية فشل الخطوط تحت إثارة الاضطراب، كما تتم الإشارة إلى القراء المهتمين، بحيث تمت مناقشة تقدير احتمالية فشل مكونات النظام بناءً على شدة الكوارث الطبيعية ومنحنيات هشاشتها على نطاق واسع.

النتائج الرقمية الناتجة عن التجارب العملية لمرونة الشبكة الكهربائية

يتم تنفيذ النموذج المقترح على نظام توزيع طاقة مكون من (47) ناقلاً، وذلك مع مجموعة واقعية من البيانات كما هو موضح في الشكل التالي (1)، وهي مأخوذة من معطيات الشبكة الكهربائية، بحيث يوضح الشكل التالي (2) ملف تعريف الحمل الكهربائي لنظام الاختبار، كما تعتبر خمسة (DGs) قابلة للإرسال في النظام، بحيث ترد البيانات المتعلقة بهذه الوحدات في الجدول التالي (1).

safda.t1-2941593-large-300x98

safda1-2941593-large-300x176

safda2-2941593-large-300x123

بالإضافة إلى ذلك، تستضيف نقطة التفرع رقم (20) وحدة الكهروضوئية، وعلاوة على ذلك يُفترض أن يتم تركيب ثلاث وحدات (WT) في التفرعات الموزعة (26 ، 33 ، 37)، بحيث تظهر (WTs) خلال يوم عادي، وذلك كما هو واضح في الشكليين التاليين (3) و (4) على التوالي، كما يتضح من الشكل السابق (1)، أنه تم تركيب اثنين من (RCS) على الخطين (26 ، 43).

 safda3-2941593-large-300x113

safda4-2941593-large-300x131

كما ويفترض أن الحدث يقع في الساعة الواحدة بعد الظهر، وتجدر الإشارة إلى أن الخطوة الزمنية (أي ، t ′) تعتبر (5) دقائق في الدراسات، ووفقاً للبيانات التاريخية المسجلة؛ فإن حدوث الكوارث الطبيعية بشكل أساسي يؤدي إلى تدهور مشاكل الازدحام المروري، بحيث تحدث هذه المشكلات بشكل أساسي نتيجة لخطورة الحدث، والتي يمكن أن تؤدي إلى طرق غير متوقعة تعطلها أشياء خارجية مثل الأشجار المكسورة والسيارات التالفة.

بالإضافة إلى ذلك، وخلال الأحداث المتطرفة؛ يميل بعض الناس إلى إخلاء المدن، مما قد يؤدي إلى ازدحام مروري كبير لفترة طويلة من الزمن مثل ثلاثة أيام في بعض الحالات، لذلك من أجل النظر في مشكلات حركة المرور بعد وقوع الحدث والازدحام المحتمل؛ فإنه يتم تعريف عامل الازدحام المروري (TCF) على أنه حالة طارئة للسفر خلال وقت السفر المعتاد.

ولالتقاط حالات عدم الثقة المرتبطة بأضرار الخط الناجمة عن الحدث؛ فإنه يتم إنشاء (1000) احتمال عشوائي، أولاً عبر خوارزمية محاكاة مونت كارلو، وبعد ذلك يتم استخدام مجموعة أدوات (SCENRED) لنظام النمذجة الجبرية العامة (GAMS) لتقليل عدد السيناريوهات، بحيث يقدم الجدول التالي (2) سيناريوهات مخفضة والاحتمالات المرتبطة بها.

wei1-3059935-large-1-300x170

وعلاوة على ذلك؛ فإنه يتم توفير البيانات المطلوبة لحساب وقت سفر فرق الطاقم بين نقاط مختلفة في الجدول التالي (3) المأخوذة من خرائط (Google)، ومن الجدير بالذكر أن الوقت المطلوب لتغيير حالة المفتاح يفترض أن يكون (5) دقائق.

safda.t3-2941593-large-300x185

في هذه البحث؛ فقد تم تطوير نموذج عشوائي لتعزيز مرونة نظام توزيع الطاقة ضد المخاطر الطبيعية المتوقعة، بحيث يتم جدولة موارد النظام على النحو الأمثل في مرحلتي ما قبل الاضطراب وما بعده، وفي هذا النموذج يتم إعادة تكوين النظام على النحو الأمثل من خلال الاستفادة من الموارد المتاحة، مثل (DGs)، (WTs)، (PVs)، (RCS) وإرسال فرق الطاقم إلى مواقع (MS).

كما يتم أيضاً مراعاة الموضع الأمثل لفرق الطاقم المتاحة قبل حدوث الاضطراب المقترب في النموذج، وللقيام بذلك، تتم محاكاة عمليات الاستعادة المحتملة للنظام في مرحلة ما بعد الاضطراب وتم اتخاذ قرار فريد، وذلك من أجل التقاط السلوك غير المؤكد للاضطرابات، بحيث تم أخذ عينات من عدة سيناريوهات عبر تقنية محاكاة “مونت كارلو” لحالة تلف خطوط التوزيع.


شارك المقالة: