القياس المتقدم والتنبؤ في الشبكة الكهربائية الذكية

أهمية القياس المتقدم والتنبؤ في الشبكة الكهربائية الذكية

أدى الطلب العالمي المتزايد على الطاقة إلى وضع موارده الطبيعية تحت ضغط هائل، بحيث يلبي الوقود الأحفوري الجزء الأكبر من احتياجاتنا من الطاقة، مما يؤدي إلى انبعاث غازات الاحتباس الحراري التي تؤثر سلبًا على بيئتنا وتؤدي إلى تغير المناخ، ولتعويض آثار تغير المناخ يحتاج العالم إلى الحد من انبعاثات غازات الدفيئة وتقليلها.

كما يمكن تحقيق ذلك عن طريق نقل مصادر الطاقة المتجددة وشبكة ذكية (SG)، بحيث يمكن أن تساعد في الإدارة الفعالة لموارد الطاقة الحالية، كما تنشئ (SG) منصة لخدمة العملاء من خلال دمج تقنيات المعلومات والاتصالات في شبكة الطاقة الكهربائية، وعلاوة على ذلك؛ فإن دمج التقنيات الجديدة مثل البنية التحتية المتقدمة للقياس (AMI) في (SG)، بحيث يتيح الاتصال ثنائي الاتجاه بين العداد الذكي والمرفق، مما يمكن أن يساعد في تقليل استهلاك الطاقة وتكاليف الطاقة.

لذلك يمكّن (SG) المستهلكين من جدولة استخدامهم للطاقة، وبالتالي منحهم تحكماً أكبر في إنفاق الطاقة لديهم من خلال السماح لهم بتقليل نسبة الذروة إلى المتوسط ​​في الطاقة (PAR)، وبناءً على التسعير في الوقت الفعلي (RTP)، ومع كتلة مائلة معدل (IBR)؛ فإنه تم اقتراح عدة مخططات لجدولة استهلاك الطاقة المحلية.

لذلك تم اقتراح إطار عمل لإدارة الطاقة لتخزين الطاقة الذكية وخطط الجدولة للأجهزة، مما يسمح للمستهلكين بتوفير تكاليف الكهرباء بطريقتين، أولاً تمكنهم من جدولة استهلاكهم للطاقة خلال ساعات خارج الذروة عندما تكون الأسعار منخفضة وثانياً خلال ساعات الذروة عندما تكون الأسعار مرتفعة، بحيث يمكن للمستهلكين تلبية متطلبات الطاقة الخاصة بهم من خلال أجهزة تخزين الطاقة الخاصة بهم.

وعلى الرغم من مزاياها الواضحة؛ فإن النظام الناتج معقد، على سبيل المثال اقترح الباحثون استراتيجية لخفض تكاليف الكهرباء عن طريق جدولة استخدام الطاقة لكل من الأحمال المتقطعة وغير المنقطعة، ولكن قد يؤدي الطلب على الطاقة إلى حدوث ذروات عندما يكون سعر الكهرباء منخفضاً، بحيث تم النظر في كل من الأجهزة الكهربائية والحرارية لدراسة تأثير التغيرات الموسمية على تكاليف الكهرباء بدون (PAR)، لذلك يتم تحقيق جدولة الحمل المثلى من خلال الجدولة الديناميكية لحمل المستهلك.

وبالتالي، تم تطوير نموذج ذكي متكامل يستخدم (EMC) بناءً على خوارزمية البحث البكتيرية الهجينة المقترحة وتحسين سرب الجسيمات (HBFPSO)، ومن أجل (DSM) الفعال لمناطق الخدمات السكنية والتجارية والصناعية في إطار برامج (DR) القائمة على الأسعار في (SG) إلى التغلب على القيود في الدراسات الموجودة.

الأعمال ذات الصلة والتنبؤ في الشبكة الكهربائية الذكية

في (SG)، يتم تشجيع المستهلكين من جانب الطلب على المشاركة في (DSM) عبر (AMI) وشبكة المنطقة المنزلية (HAN)، والتي تمت دراستها على نطاق واسع في الدراسات الحالية، بحيث يتم تحقيق الحد من ذروة الطلب وتحسين الخسائر والجهد الجانبي للشبكة الكهربائية وتوزيع الطاقة من خلال التحكم على نطاق واسع في الثلاجات المنزلية دون التأثير على جودة الخدمة.

اقترح الباحثون حوافز تحويل الأحمال إلى (DR) الأسرة وتحليل الآثار قصيرة وطويلة المدى لتعريض العملاء لأسعار السوق الفورية بالساعة ونظام الخصم البسيط، بحيث استخدم الباحثون التوافق الكهرومغناطيسي القائم على الكشف عن مجريات الأمور في ظل التوليد الهجين من أجل تقليل تكاليف الكهرباء في المنازل، كما واستنتجوا أنها تتأثر في الغالب بعدد الأشخاص في المنزل ومساحة سطح المنزل.

بحيث تعتبر استجابة الطلب ميزة مهمة في (SG) ، كما وخلص الباحثون أيضاً إلى أن (DR) في ظل نظام تسعير متغير يجعل طاقة الرياح أكثر قيماً، حيث أنه يمكن توفير (RTP) للمستهلكين من خلال الاتصال ثنائي الاتجاه بين المستهلك وشبكة الطاقة، إلى جانب ذلك اقترحوا مخطط انتهازي ذكي لجدولة تشغيل الأجهزة في غير ساعات الذروة لتقليل تكاليف الكهرباء دون التأثير على راحة المستهلك.

كما وجد الباحثون نظاماً موزعاً للجدولة المثلى لوحدات توليد الطاقة المعرضة لقيود بيئية وتصنيف الخط، كما تم إيجاد واقتراح نموذجاً اقتصادياً لـ (DR) لتعظيم منفعة العملاء في ظل قيود الاستهلاك اليومية، كذلك في تم تصميم نموذج (DR) الديناميكي المستند إلى السعر، ثم تحسينه لتحقيق أقصى قدر من الأرباح وراحة المستخدم باستخدام خوارزمية (PSO).

النظام المقترح لإدارة جانب الطلب في ظل برامج DR

في هذه الدراسة، تم اقتراح نموذج ذكي لإدارة الطاقة بكفاءة وهو إطار متكامل من أربع وحدات مثل وحدة شركة الطاقة ووحدة محرك التنبؤ ووحدة (AMI) ووحدة إدارة الطاقة من جانب الطلب كما هو موضح في الشكل التالي، حيث أن هذا العمل هو امتداداً لورقة المؤتمر السابقة التي نشرناها، بحيث ينصب تركيز العمل السابق على (DSM) لمنطقة الخدمة السكنية فقط بينما يكون العمل الحالي لـ (DSM) لثلاث مناطق خدمة مثل السكنية والتجارية والصناعية مع إطارين جديدين للتنبؤ و (AMI) في (SG).

لذلك؛ فإن النموذج المقترح عبارة عن إطار عمل معياري من أربع وحدات متصلة بطريقة متتالية، حيث أنه يكون ناتج الوحدة النمطية التالية هو المدخلات لوحدة الإجراءات كما هو موضح في الشكل التالي، وذلك قبل إجراء (DSM) لثلاث مناطق خدمة، لذا من الضروري تحديد العوامل التي تؤثر على (DSM).

بحيث تشمل هذه العوامل المؤثرة ملف استهلاك الطاقة لمناطق الخدمات السكنية والتجارية والصناعية وملف توليد الطاقة المتاح وبرامج (DR) القائمة على الأسعار والطقس والبيئة في المنطقة، بحيث سيتم تنفيذ هذا النموذج، ومع ذلك ليس من العملي النظر في جميع العوامل والمعطيات في نفس الوقت لأنها تعقد العملية وتؤدي أيضًا إلى تدهور أداء النموذج.

وبالتالي في هذه الدراسة؛ فإنه يتم اختيار برامج (DR) القائمة على الأسعار وملامح استهلاك الطاقة لمناطق الخدمات السكنية والتجارية والصناعية من مجموعة العوامل والمعلمات الأساسية لـ (DSM) نظراً لأن تركيز هذه الدراسة ينصب على كفاءة (DSM) لمناطق الخدمات السكنية والتجارية والصناعية، لذلك قبل (DSM).

كما يلزم وجود محرك تنبؤ مناسب للتنبؤ بدقة بملف استهلاك الطاقة في جانب الطلب (الخدمات السكنية والتجارية والصناعية) المناطق) وبرامج (DR) المستندة إلى الأسعار تقدم إشارات التسعير مسبقاً، وذلك من أجل ضمان كفاءة (DSM).

وبالتالي يتلقى محرك التنبؤ متعدد الطبقات (MLP) بيانات استهلاك الطاقة الكهربائية التاريخية وبرامج (DR) التاريخية القائمة على الأسعار التي تقدم إشارات التسعير، بحيث يتنبأ محرك التنبؤ الخاص والمستند إلى (MLP) بملف استهلاك الطاقة الكهربائية لبرامج (DR) القائمة على الطلب والجانب السعري التي تعرض الأسعار مسبقًا بناءً على البيانات التاريخية المستلمة.