التنبؤ الاحتمالي بالحمل الكهربائي على أنماط الجهد المتوسط

أهمية التنبؤ الاحتمالي بالحمل الكهربائي على أنماط الجهد المتوسط

يعد التنبؤ بالحمل مهماً لتشغيل نظام الطاقة والتحكم فيه وتحديداً في إرسال التوليد الكهربائي وتكامل التوليد الموزع والتحكم في القدرة التفاعلية، كذلك طرق التنبؤ بالحمل قصير الأجل (STLF) للمحطات الفرعية التقليدية للإرسال تحصل على قيم التنبؤ الحتمية بناءً على الانتظام المحتمل في أنماط الحمل التاريخية.

وفي العقود الماضية؛ فقد أصبح التنبؤ بأوجه عدم اليقين التي تم إهمالها في التنبؤ بالحمل الحتمي أكثر وأكثر قلقاً منذ التطورات السريعة للأجيال الموزعة وأجهزة تخزين الطاقة والمركبات الكهربائية، لذلك اكتسب التنبؤ بالحمل الكهربائي الاحتمالي (PLF) اهتماماً متزايداً لقدرته على تقدير عدم اليقين في التنبؤ من خلال إنشاء فترات التنبؤ (PIs).

أما في الوقت الحاضر، لا تزال طرق التنبؤ الحتمية والاحتمالية قيد التطوير لسيناريوهات (STLF) المختلفة، ولكن من الجدير بالذكر أن طرق التنبؤ الحالية لمحطة نقل الجهد العالي [(HV) STLF] تعتمد بشكل أساسي على بيانات الحمل العالي، كما أن الجهد الكهربائي، والتي تحد من كمية المعلومات التي يمكن استخدامها للتنبؤ بالحمل العالي الجهد، لأن المحطة الفرعية لنقل الجهد العالي نفسها تحتوي على معدات قياس حمولة محدودة.

ولحسن الحظ، مع تطور نظام القياس؛ فإنه تم جمع بيانات وفيرة للجهد المتوسط (MV) وحمل الجهد المنخفض بواسطة شركات الطاقة الكهربائية، وذلك جنبا إلى جنب مع بيانات الحمل (HV)، بحيث يمكن بناء هيكل هرمي يحتوي على أنماط تحميل على مستويات متنوعة وتقترح طرق التنبؤ بالحمل الهرمي (HLF) لتحسين تنبؤات المستويات المختلفة.

كما أن الجمع بين مزايا (PLF) و (HLF)، بحيث يُقترح التنبؤ بالحمل الاحتمالي الهرمي (HPLF) لتوفير توزيع احتمالي شامل لسلسلة الأحمال على مستويات مختلفة من التسلسل الهرمي، وذلك أثناء المباراة التأهيلية لمسابقة التنبؤ بالطاقة العالمية لعام (2017م)، كما تم اقتراح طريقة تمثيلية من خطوتين لـ (HPLF)، حيث يتم أولاً توقع الأحمال على مستويات مختلفة من التسلسل الهرمي بشكل مستقل ثم تعديلها وفقاً للعلاقة المتأصلة بين الحمل البيانات التي تم جمعها من مستويات مختلفة.

الأطر التصاعدية للتنبؤ بالحمل قصير المدى للمحطة الفرعية لنقل الجهد العالي

مصادر البيانات لأطر العمل التصاعدية

نظام الطاقة هو نظام هرمي ويوضح الشكل التالي (1) الهيكل المفاهيمي الذي يربط عملاء الطاقة بمحطة فرعية لنقل الجهد العالي في الصين، بحيث يعتمد هذا الرقم على كل من المعلومات المقدمة من شركة الطاقة المحلية ومعيار تشغيل النظام لشبكة الدولة الصينية.

حيث إنه يوضح أن بيانات قياس الحمل يتم جمعها بشكل أساسي في محطات النقل الفرعية بجهد (220) كيلو فولت ومحطات النقل الفرعية ذات الجهد العالي بجهد (110) كيلو فولت والمحطات الفرعية بجهد (10) كيلو فولت وعملاء الطاقة.

وبالنسبة للمحطة الفرعية لنقل الجهد العالي، يمكن تقسيم بيانات التحميل المجمعة فيها إلى فئتين، كما تحتوي الفئة الأولى على بيانات التحميل التي تم جمعها من جانب (HV) للمحولات الكهربائية، بحيث تُستخدم هذه البيانات بشكل شائع للتنبؤ بالحمل التقليدي للمحطة الفرعية لنقل الجهد العالي.

كما تحتوي الفئة الثانية على بيانات التحميل التي تم جمعها من الخطوط الصادرة من المحطات الفرعية، حيث أن هذه البيانات مكافئة لبيانات التحميل التي تم جمعها في المحطات الفرعية للإرسال الفرعي للجهد العالي التي توفرها الخطوط الصادرة، وذلك لأن خطاً صادراً واحداً في محطة النقل الفرعية ذات الجهد العالي عادةً ما يوفر محطة فرعية واحدة فقط لنقل الجهد العالي.

إطار عمل تنبؤ بالحمل التصاعدي لأنماط الحمل لخطوط صادرة متوسطة الجهد

لا تحتوي المحطة الفرعية للجهد العالي عادةً على أكثر من مائة خط صادر بالجهد المتوسط، لذلك يمكن التنبؤ بأحمال جميع الخطوط الصادرة بالجهد المتوسط بناءً على أنماط التحميل التاريخية بشكل منفصل خلال وقت الحساب المقبول، ثم يتم تجميعها وفقاً لتنبؤ الحمل العالي الجهد.

وبسبب فقدان الشبكة وخطأ القياس، قد لا تضيف أنماط التحميل المجمعة بشكل مستقل في مستوى الجهد المتوسط ما يصل إلى نمط تحميل المحطة الفرعية للجهد العالي بالضبط، بحيث تسمى حالات عدم التطابق هذه بالخطأ الإضافي في بحثنا، وبالنظر إلى محطة فرعية (HV) مع خطوط صادرة (K MV)، بحيث يمكن كتابة توقع الحمل اليومي في الوقت (t) كـ:

حيث أن (yˆhv ، t) هو التنبؤ بالحمل اليومي للمحطة الفرعية، و(HV ، yˆl ، t) هو توقع الحمل قبل اليوم للخط الصادر، أما (l th MV و εa ، t) هو الخطأ الإضافي.

إطار عمل التنبؤ بالحمل التصاعدي استناداً إلى أنماط التحميل لمحطات (MV) الفرعية

نظراً لأن المحطة الفرعية ذات الجهد العالي، بحيث يمكن أن توفر حوالي ألف محطة فرعية بالجهد المتوسط؛ فإن التنبؤ بأحمال كل محطات فرعية ذات الجهد المتوسط يستغرق وقتاً طويلاً، لذلك يتم تجميع أنماط تحميل (MV) أولاً لاستخراج انتظامها المشترك.

وهنا، تم اعتماد خوارزمية (K-mean) الكلاسيكية، والتي تكون مدخلاتها هي أنماط التحميل المعيارية ذات (96) بُعداً للمحطات الفرعية (MV) قبل التجميع، كما يتم تسوية كل نمط تحميل Yoriginal = [yoriginal]  1 … yoriginal ، 96]] في مجموعة البيانات بطريقة (max-min) أي:

حيث (yoriginal و t و ynormalized ، t) هي العناصر (t) لنمط الحمل الأصلي ونمط الحمل الطبيعي على التوالي، بحيث يتم اختيار العدد الأمثل للعناقيد وفقاً لمؤشر (Davies-Bouldin) الشهير (DBI)، أي أن العدد الأمثل للعناقيد يتوافق مع الحد الأدنى من (DBI).

نتيجة التجميع لمحطات (MV) الفرعية

يتم أخذ نتائج تجميع (996 MV) المحطات الفرعية التي توفرها المحطة الفرعية للجهد العالي (B) كمثال هنا، ووفقاً لـ (DBI)؛ فإن العدد الأمثل للمجموعات هو (7) ويظهر الشكل التالي (2) النقط الوسطى من (7) أنواع من المحطات الفرعية (MV)، كما تحتوي المجموعات الأربع الأولى على أكثر من (80٪) من المحطات الفرعية ذات الجهد المتوسط التي توفرها المحطة الفرعية ذات الجهد العالي (B).

كما يوضح الشكل التالي (3) أنماط الحمل المضافة لكل مجموعة، والتي تُستخدم في التنبؤ بالحمل المتوسط الجهد، كما ويمكن ملاحظة من الشكل أن مجاميع أنماط الحمل في المجموعة (1 ، 2 ، 4 ، 6)، بحيث تُظهر تغييرات واضحة مع الوقت، خاصةً الساعة (6:00 ، 12:00 ، 18:00)، كما تشير هذه الانتظام إلى أنه من الأسهل التنبؤ بالأنماط المذكورة أعلاه، لذلك تنحدر مجاميع أنماط الحمل في المجموعة (3، 5 ،7) برفق، ولكنها تحتوي على مزيد من التقلبات الصغيرة، مما يؤدي إلى عدم اليقين في تنبؤات الحمل الخاصة بهم.

التنبؤ بالحمل الاحتمالي (MV)

تم استخدام (NNs) للتنبؤ بأحمال (MV) مع قدرتها التقريبية على رسم الخرائط غير الخطية، وللتعامل مع حالات عدم اليقين في التنبؤ بالحمل؛ يقترح الباحثون طرق (PLF) المستندة إلى (NN) ، حيث يتم تطبيق نموذج التنبؤ الأساسي بالحمل على مجموعة البيانات التاريخية بشكل متكرر للحصول على تنبؤات متعددة للحمل، وذلك مع توزيع الاحتمالية لهذه التنبؤات، كما يتم تقدير تباينات ضوضاء النموذج والبيانات للتنبؤات ودمجها لتشكيل فاصل التنبؤ (PI).