ترتيب شبكات التوزيع الكهربائية والتنسيق الأمثل

اقرأ في هذا المقال


من خلال التجارب المتعددة تم تقديم نموذج جديد لإعادة ترتيب شبكة التوزيع الكهربائية (DNR) فيما يتعلق بالمركبات الكهربائية الموصولة بالكهرباء (PEVs)، حيث أن النموذج المقترح هو نموذج عشوائي يتم فيه محاكاة السيناريوهات المقابلة لعدم اليقين في السيارة بواسطة طريقة “مونت كارلو”.

أهمية ترتيب شبكات التوزيع الكهربائية والتنسيق الأمثل

تُعرف مشكلة إعادة الترتيب بمشكلة التحسين غير الخطية ذات القيود المتعددة، بحيث لا يُسمح بتحديد بعض الترتيبات بسبب انتهاكات القيود مثل الشبكة الشعاعية والجهد الكهربائي لجميع قضبان التفرعات وانتهاك قيود التشغيل مثل الجهد المسموح به والمدى الحالي، كذلك تم طرح مشكلة إعادة توزيع شبكات التوزيع لأول مرة من قبل باحثين فرنسيين، وفي عام (1975) لتقليل خسائر شبكة التوزيع بطريقة مبتكرة.

وفي هذه الطريقة ولتحقيق الترتيب الأمثل وبعد إغلاق جميع المفاتيح؛ فإنه يتم فتح المفاتيح ذات التيار الكهربائي الأقل مما يؤدي في النهاية إلى تكوين شبكات شعاعية بأقل خسائر، وبعد ذلك تم اقتراح تقنيات مختلفة لإعادة ترتيب شبكة التوزيع الكهربائية، وفي عام (1988)م قدمت (Sivanlar) طريقة يتم فيها استبدال الفروع، أي بمجرد إغلاق مفتاح واحد؛ فإنه يتم فتح مفتاح آخر تاركاً ترتيباً شعاعياً، وهذه العملية حتى يتم تقليل الخسائر إلى الحد الأدنى.

أما في عام (1989) طور شير محمدي هذه الطريقة وأدرجت القيود المتعلقة بالتدفق عبر وحدة التغذية، كما أنه حل الشبكة في حلقة ضعيفة، مما أدى إلى خسائر أقل في الشبكة الكهربائية، ووفقاً لهذه الطريقة؛ أولاً يتم إغلاق جميع مفاتيح الحالة المفتوحة عادةً للشبكة، ومن خلال القيام بذلك يتم تحويل الشبكة الشعاعية إلى شبكة دائرية، ثم يتم فتح محولات الشبكة واحدة تلو الأخرى، وذلك لإعادة الشبكة الفرعية إلى الشبكة الرئيسية.

وأثناء هذه العملية؛ فإنه يتم فتح المفاتيح لتقليل الخسائر الأومية للخطوط الناتجة، وبعد هذه الطريقة تم استخدام الجلاموكانين، والذي تمت صياغته بناءً على مشكلة النقل مع التكاليف المربعة لإعادة الترتيب، أيضاً في السنوات التالية، تم تنفيذ مشكلة إعادة الترتيب من قبل “باران وهو”، وبهذه الطريقة يتم أولاً اعتبار جميع المفاتيح مغلقة ثم يتم تحديد الحلقة التي بها أكبر قدر من الخسائر وفتحها عن طريق توزيع الحمل الكهربائي.

اجراء عملية ترتيب الشبكات الكهربائية من خلال الأساليب المبتكرة

ظهرت الأساليب المبتكرة المستخدمة في السنوات السابقة لإعادة ترتيب المشكلة الأساسية، كما تم استخدام خوارزميات ذكية للعثور على الترتيب الأمثل، بحيث تجدر الإشارة إلى أن هذه الخوارزميات تسمى أيضاً الخوارزميات الفوقية، والتي يمكن أن تشمل الخوارزمية الجينية (GA)، كذلك خوارزمية البحث المنتشر (CSA)، خوارزمية بات (BA) وخوارزمية (Harmony Search Algorithm -HAS) وخوارزمية تحسين سرب الجسيمات (PSO).

كما تمكنت كل هذه الخوارزميات والمستوحاة من الظواهر الطبيعية من الوصول إلى نموذج رياضي لتحسين المشكلات مثل إعادة ترتيب شبكة التوزيع، بحيث تعتبر الأهداف المختلفة مثل تقليل الخسارة وتحسين ملف الجهد الكهربائي وموازنة الحمل وتحسين مؤشرات الموثوقية للتحسين بمثابة وظائف موضوعية في هذه الخوارزميات.

إجراءات إعادة تكوين شبكة التوزيع الكهربائية

يقدم هذا القسم خطة جديدة لمشكلة إعادة ترتيب شبكة التوزيع في وجود السيارات الكهربائية (PEV)، بحيث يأخذ النموذج المقترح في الاعتبار تكلفة توليد الطاقة ويحدد مغذيات التوزيع التي يجب تشغيلها، ونظراً للعدد المتزايد من المركبات الكهربائية في شبكات التوزيع، كما يجب تحديث النماذج التقليدية لتطوير الشبكة لإدارة حالات عدم اليقين الجديدة التي زادت مع وجود السيارات الكهربائية.

وفي هذا الصدد؛ تم اقتراح استراتيجية قائمة على السيناريو في هذا الفصل يتم فيها نمذجة أوجه عدم اليقين المتعلقة بالمركبات الكهربائية بواسطة البرمجة العشوائية باستخدام محاكاة مونت كارلو (MCS)، وهي مأخوذة من نوع سوق الكهرباء في اليوم التالي، كما يؤخذ في الاعتبار عدم اليقين بشأن سعر الكهرباء والبضائع، بحيث تمت صياغة مشكلة (DNR) كمشكلة (MILP)، ثم يتم حل هذه المشكلة عن طريق خوارزمية تحلل [Banders (BD)]، كذلك يتم تنفيذ الطريقة المقترحة على نظام توزيع (24) نقطة تفرع.

النتائج العددية من التجارب الخاصة بترتيب شبكات التوزيع الكهربائية

تهدف شبكة توزيع (20) كيلو فولت إلى تنفيذ الطريقة المقترحة، بحيث يستخدم (CPLEX solver) في برنامج (GAMS) لحل المشكلة، بحيث يظهر هيكل شبكة التوزيع في الشكل التالي (1)، حيث يتم عرض مغذيات التوزيع التي لا تحتوي على إمكانية تبديل الخط والمغذيات القابلة للتحويل ذات الخطوط المنقطة، كذلك تعتبر الفجوة المزدوجة (0.5٪)، أيضاً نطاق الجهد يقتصر على (0.95) لكل وحدة إلى (1.05) لكل وحدة، بحيث تعتبر طاقة الشحن القصوى وسعة بطارية (PEV-4) كيلو واط و (20) كيلو واط في الساعة على التوالي.

samie1-3042763-large-293x300

أيضاً تعتبر فجوة الازدواجية (0.5٪)، أيضاً نطاق الجهد يقتصر على (0.95) لكل وحدة إلى (1.05) لكل وحدة، كما يُفترض أن تكون كفاءة البطارية (90٪)، بحيث يوضح الشكل التالي (2) منحنى الاستهلاك اليومي وسعر الكهرباء، وهناك عدد الأيام المنسوبة لكل منحنى هو (58، 191، 116) يوماً، أيضاً (58) للمنحنى العلوي و (116) للمنحنى السفلي، كذلك البيانات الخاصة بالمركبة الكهربائية مبينة في الجدول رقم (1).

samie2-3042763-large

samie.t1-3042763-large

كما أقصى طاقة شحن وسعة بطارية (PEV) هي (4) كيلو واط و (20) كيلو واط ساعة على التوالي، كما يُفترض أن تكون قيمة (SOC – 90٪) لجميع السيارات الكهربائية، بحيث يظهر عدد (PEVs) لكل عقدة في الجدول التالي (2).

samie.t2-3042763-large

النتائج بدون (DG): تعتبر النتائج المثلى لتطوير شبكة التوزيع موضحة في الشكل التالي، بحيث تم حذف (DG) من أجل مقارنة أفضل، بحيث يكون الوضع (a)، كما يُستخدم عندما يكون الشحن غير الذكي مقصوداً، وهذا يعني أن السيارات الكهربائية متصلة بالشبكة ويتم شحنها في كل مرة تصل فيها إلى المنزل.

كذلك الوضع (b) هو عندما يتم حل الشحن الذكي وتطوير الشبكة معاً بتنسيق واحد، حيث أن الوضع (c) مناسب أيضاً، وعندما يكون الشحن الذكي للمركبات الكهربائية الشخصية مقصوداً، ومع ذلك تم تحديد هذه الشحنة الذكية في إصدار منفصل ومن ثم يتم اعتبار مقدار الشحن المحدد شحنة كهربائية في مسألة (DEP)، وفي الشكل يشير اللون الأحمر إلى أنه يجب بناء النوع الأول ويشير اللون الأزرق إلى أنه يجب بناء النوع الثاني.

samie.t5-3042763-large

samie4abc-3042763-large

النتائج مع (DG): تقع المركبات العامة للمرشح الكهربائي في العقد (1، 3، 4، 7، 9، 10، 14، 17، 18، 19)، وهي معلومات عن المركبات العامة مثل تكاليف الاستثمار والإنتاج مبينة في الجدول التالي:

samie.t6-3042763-large

وفي الشحن غير الذكي؛ فإنه من المفترض أن يتم شحن المركبات الكهربائية عند وصولها إلى المنزل، وذلك كما هو مبين في الشكل التالي، بحيث تختلف استراتيجية التبديل في هاتين الحالتين، كذلك تكلفة الإنتاج لكلتا الاستراتيجيتين مبينة في الجدول المرافق.

samie.t7-3042763-large

samie5ab-3042763-large

وأخيراً قدم هذا البحث نموذجاً غير خطي للأعداد الصحيحة المختلطة لحل إعادة تشكيل شبكة التوزيع مع الأخذ في الاعتبار المركبات الكهربائية الموصولة بالكهرباء، وعلاوة على ذلك وفيما يتعلق بالاختراق المتزايد لطاقة الرياح في شبكة التوزيع، كما تم أيضاً دمج التوليد الموزع القائم على الرياح في النموذج، وذلك بالنظر إلى عدم اليقين الجوهري للرياح وكذلك سلوك القيادة للمركبات الكهربائية الموصولة بالكهرباء.

المصدر: A. Merlin and H. Back, "Search for a minimal-loss operating spanning tree configuration for an urban power distribution system", Proc. 5th Power Syst. Con., pp. 1-18, 1975.S. Civanlar, J. J. Grainger, H. Yin and S. S. H. Lee, "Distribution feeder reconfiguration for loss reduction", IEEE Trans. Power Del., vol. 3, no. 3, pp. 1217-1223, Jul. 1988.D. Shirmohammadi and H. W. Hong, "Reconfiguration of electric distribution networks for resistive line losses reduction", IEEE Trans. Power Del., vol. 4, no. 2, pp. 1492-1498, Apr. 1989.M. E. Baran and F. F. Wu, "Network reconfiguration in distribution systems for loss reduction and load balancing", IEEE Trans. Power Del., vol. 4, no. 2, pp. 1401-1407, Apr. 1989.


شارك المقالة: