تحسين جودة الطاقة الكهربائية لشبكات التيار المتردد الدقيقة

يؤدي الاختراق المتزايد للشبكات الصغيرة (MGs) في أنظمة الطاقة الحالية وقدرة “التوصيل والتشغيل” للمولدات الموزعة (DGs) إلى حدوث تجاوزات كبيرة وأوقات استقرار إلى جانب مشكلات جودة الطاقة المختلفة مثل وميض الجهد والتردد الكهربائي والمركبات التوافقية الحالية وقصر التيار الكهربائي العابر، حيث تم إجراء بحث كبير للتحقيق ومعالجة القضايا المذكورة باستخدام مخططات تحكم مختلفة بالاقتران مع “التقنيات الحسابية اللينة”.

ضرورة تحسين جودة الطاقة الكهربائية لشبكات التيار المتردد

أصبحت الشبكات الصغيرة (MGs) أكثر ذكاءً وتوزيعاً ومرونة، بحيث تهيمن أجهزة الطاقة الإلكترونية المتقدمة وتقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) على الشبكات الكهربائية وقد يستمر هذا الاتجاه لسنوات عديدة قادمة، كما يعد التنفيذ المتزايد لتقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة في ضوابط (MG) أمراً مهماً ويضمن التكامل السلس وفصل (DGs) وتحسين جودة الطاقة للمستخدم النهائي وتحسين الاستقرار العابر لنظام الطاقة، ومن ثم تبرز (MGs) كمصدر موثوق به وأنظف للطاقة.

كما إن (MG) هي في الأساس مجموعة من الأحمال والمصادر الدقيقة مثل توربينات الرياح والتوربينات الصغيرة والخلايا الكهروضوئية الشمسية (PV) وخلايا الوقود التي تعمل كنظام واحد يمكن التحكم فيه يوفر الحرارة والطاقة للمنطقة المحلية، بحيث يظهر هيكل نموذجي لـ (MG) في الشكل التالي (1)، بحيث يتطلب التوصيل البيني لـ (MG) مع شبكة المرافق عموماً جهازاً إلكترونياً غير خطي للطاقة مثل محولات مصدر الجهد الكهربائي المعدل بعرض النبضة (PWM-VSI) ، أو المحولات.

كذلك تلعب أجهزة الطاقة الإلكترونية هذه دوراً حيوياً في دمج موارد الطاقة الموزعة (DER) في شبكة المرافق وتنظيم تدفق الطاقة بين (DGs) والشبكة الرئيسية، حيث أن المشكلة الرئيسية المرتبطة بهذه الأجهزة هي أنها تنتج اللاخطية بين الجهد والتيار بسبب توليد نبضات تردد تحويل عالية والتي بدورها تشوه جودة الطاقة للنظام، ومن ثم تواجه (MG) تحديات خطيرة فيما يتعلق بجودة الطاقة والأمن خاصة عند دمج عدد كبير من (DGs) في نظام الطاقة.

أيضاً يظهر الشكل العام لـ (AC-MG) في الشكل (1)، والذي يتألف من اثنين من (DGs)، وكل واحد متصل بنقطة اقتران مشترك (PCC) من خلال واجهة إلكترونية كهربائية، ومن أجل تلبية معايير جودة الطاقة ولضمان التشغيل السلس لنظام الطاقة أثناء وبعد اتصال الشبكة؛ يلزم وجود استراتيجية تحكم قوية بشكل أساسي، أيضاً تعد المعلمات المثلى لوحدة التحكم المحددة والفلاتر والأجهزة المتصلة الأخرى ضرورية للحصول على استجابة ديناميكية مثالية وانتقال سلس والحد الأدنى من وقت الاستقرار والتجاوز.

تصنيف المشاكل التي تؤثر على جودة الطاقة في الشبكات

يمكن تصنيف المشاكل الخطيرة التي تؤثر على جودة الطاقة في (MGs) على أساس وضع التشغيل الخاص بهم. في وضع الجزر، بحيث يجب إنشاء ملفات تعريف الجهد والتردد الخاصة بـ (MG) من خلال التحكم نفسه؛ وإلا سينهار النظام بسبب حساسية وحدات (DG) المتصلة ونقص الدعم من الشبكة الكهربائية الرئيسية، وعلاوة على ذلك يعد التشويه التوافقي لأشكال موجات طاقة الخرج مشكلة حرجة تحدث غالباً بسبب التشغيل عالي السرعة لمفاتيح التبديل العاكس.

كذلك يمكن أن تؤثر الفترة المؤقتة الطويلة على جميع معدات النظام بغض النظر عما إذا كانت تحدث في جزيرة (DGs) أو أثناء تغيير الحمل المفاجئ، ومن ناحية أخرى تواجه (MG) في الوضع المتصل بالشبكة، أيضاً هناك مشكلات يمكن أن تؤثر بشكل كبير على جودة مصدر الطاقة، على سبيل المثال يتم تحديد سلوك (MG) في الغالب بواسطة نظام الطاقة السائبة، وبالتالي؛ فإن تنظيم تدفقات كل من الطاقة النشطة والمتفاعلة هو هدف تحكم أساسي لإدارة طاقة خرج (MG)، وبالإضافة إلى ذلك يجب أيضاً مراقبة جودة الطاقة للإمداد والحفاظ عليها ضمن الحدود المحددة من أجل تحقيق تشغيل مستقر لنظام الطاقة.

مساهمة الذكاء الاصطناعي في حل مشكلات جودة الطاقة

في الآونة الأخيرة، ومع التقدم في مجال التقنيات الحسابية اللينة؛ يتم تحقيق هذه الأهداف بفعالية باستخدام أنظمة التحكم في الذكاء الاصطناعي، وهو نوع من البرامج التي يتم إنشاؤها بواسطة الإنسان أو “الذكاء الآلي” الذي يقلل بشكل كبير من عبء العمل البشري، بحيث يمكن تعريف الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع بأنه عملية الأتمتة القائمة على الحكمة البشرية، مثل حل المشكلات واتخاذ القرار والإدراك والاستدلال والتعلم.

كما ثبت من خلال الدراسات تفوق تقنيات الذكاء الاصطناعي على التقنيات التقليدية من حيث المتانة والاستقرار ووقت الاستجابة، ومع ذلك؛ فإن التقنيات التقليدية تحتاج إلى ذاكرة لتحقيق المهام المذكورة أعلاه، وعلى هذا النحو؛ فإن إدراج بعض الميزات الإضافية في أدوات التحكم في الذكاء الاصطناعي يجعلها أكثر تكلفة من التقنيات التقليدية، بحيث يوضح الشكل التالي (2) عدة فئات مهمة من الذكاء الاصطناعي كما ورد في الأدبيات لحل مشكلات جودة الطاقة (MG).

معوقات استخدام الذكاء الاصطناعي بضبط مشاكل جودة طاقة الشبكات

نظراً لأنه من الصعب جداً تغطية جميع أساليب الذكاء الاصطناعي بشكل مبرر كما هو مطبق في أحدث الأنظمة؛ فقد اقتصر نطاق الدراسة على واحدة فقط من أحدث فئات تقنيات الذكاء الاصطناعي تسمى [Swarm Intelligence (SI)]، بحيث تم استكشاف كل من تقنيات (SI) المذكورة على نطاق واسع في الأبحاث والدراسات، كما ووجدت مفيدة في معالجة الاستجابة الديناميكية وقضايا جودة الطاقة الخاصة بـ (AC-MGs).

ومع ذلك وعلى الرغم من قابليتها للتطبيق الواسع في مجال البحث المذكور؛ فإنه لا يوجد مصدر واحد يوفر ملخصاً ومراجعة شاملين لهذه الدراسات، لذلك يمكن العثور على معظم هذه المنشورات المتناثرة حول وحدات تحكم (MG) القائمة على (SI) في المجلات المتعلقة بالتطبيقات الكهربائية والحاسوبية والطاقة والإلكترونية، وعلى عكس استراتيجيات التحكم في (MG) المستندة إلى (SI) ؛ فإن طرق التحكم التقليدية لعناصر تحكم (MG) ملخصة جيداً وتم إنتاج مراجعاتها في دراسات مختلفة.

وعلى هذا النحو؛ فإن هناك حاجة ماسة لملء هذه الفجوة في الأبحاث، ومن خلال مراجعة وتجميع جميع مقالات التحكم (MG) المستندة إلى (SI) لجودة الطاقة وتحسين الاستجابة الديناميكية لـ (MGs) في مرجع واحد، لذلك يتم إجراء دراسة المراجعة هذه بهدف تسليط الضوء على التأثير المتزايد لتقنيات (SI) في تلبية معايير جودة طاقة (AC-MG)، وأثناء القيام بذلك تمت مراجعة كل طريقة (SI) كما هي مطبقة على ضوابط (MG)، وذلك جنباً إلى جنب مع منهجية ونتائج العمل البحثي المدروس.

وأخيراً يمكن الحكم على أهميتها في طوبولوجيا (AC-MG) الحديثة من خلال العدد المتزايد من المنشورات في الماضي القريب. ومع ذلك؛ فإن الدراسات المتعلقة بتطبيقات (SI) لـ (AC MG) تبقى مبعثرة مع عدم وجود مراجعة شاملة لهذا التطور الهام، وعلى هذا النحو تقدم هذه الدراسة نظرة عامة على (15) أسلوباً مختلفاً لتحسين (SI)، وهناك تقنيات التحسين المستندة إلى (SI) للاستجابة الديناميكية وتحسين جودة الطاقة في (AC MGs).