تشغيل الشبكة الكهربائية بناءً على القيود الزمانية المكانية

تحليل تشغيل الشبكة الكهربائية بناءً على القيود الزمانية المكانية

مع التطور المستمر لشبكات القدرة الكهربائية، زاد تعقيد عملياتها وعملياتها متعددة الاتجاهات بشكل حاد؛ وفي عام 2019م وحده، عانت خمس دول، وهي المملكة المتحدة والولايات المتحدة وفنزويلا والأرجنتين وأوروغواي من انقطاع التيار الكهربائي على نطاق واسع كان له آثار اجتماعية واقتصادية كبيرة، وبالتالي؛ فإن نظام الأمان المستخدم حالياً لعمليات الشبكة الكهربائية.

ويكون ذلك مع جوهر النمذجة والمحاكاة وتوقع الأعطال، بحيث يتعرض لتحديات شديدة. يطرح عدم اليقين المتزايد المتعلق بتوليد الطاقة المتجددة على وجه الخصوص تحديات لضمان التشغيل الآمن والاقتصادي لأنظمة الطاقة، وبعد التطور السريع لتقنيات الحوسبة والاتصالات، تم تطوير أنظمة قياس متقدمة لأنظمة الطاقة التي تسجل كميات هائلة من البيانات كما تُعرف مجموعة هذه البيانات عموماً بمجموعة بيانات تشغيل شبكة الطاقة.

لذلك يحتوي على بيانات حول الطاقة النشطة للشبكة وقوتها التفاعلية والجهد الكهربائي عند العقد، كما يوفر قدراً كافياً من المعلومات لتحليل السلوك التشغيلي لنظام الطاقة الكهربائية، وبالتالي تعزيز قدرة المحللين بشكل كبير، وبالتالي يمكن استخدام مجموعة بيانات تشغيل شبكة الطاقة لتحقيق وضع آمن للتشغيل لشبكة تعتمد على البيانات.

لذلك من الممكن نظرياً تحديد حالة نظام الطاقة عن طريق التنقيب عن مجموعة بيانات تشغيل الشبكة وتحليلها، حيث يمكن أن يساعد ذلك في فهم سلوكها، ومع ذلك؛ فإن المعالجة غير الصحيحة أثناء القياس ونقل المعلومات الخاطئ والتخزين غير السليم للبيانات يمكن أن يجعل البيانات خاطئة، مما يؤدي إلى بيانات سيئة، كما يعد اكتشاف هذه البيانات السيئة وتصحيحها مشكلة أساسية.

وفيما بعد تم إجراء العديد من الدراسات حول الكشف عن البيانات السيئة وتعديلها، كما ويمكن تقسيم الطرق ذات الصلة إلى نوعين، وهما الأساليب القائمة على تقدير الحالة والطرق القائمة على التنقيب عن البيانات، حيث أن تقدير الحالة هو تقنية أساسية للتطبيقات المتقدمة في أنظمة إدارة الطاقة، كما وقد قطعت تقديرات الحالة شوطاً طويلاً بعد سنوات من التطوير.

وعلى أساس الحصول على طوبولوجيا الشبكة بالكامل ومعطيات الخط لقسم زمني واحد، بحيث تم استخدام القياسات الزائدة عن الحاجة لحل البيانات المقدرة بشرط تقليل الخطأ إلى أدنى حد من خلال طريقة تقدير “المربعات الصغرى”، ثم يتم الكشف عن البيانات السيئة بناءً على الفرق بين البيانات المقاسة والمقدرة، في حين أن تقدير الحالة قد ساهم بشكل كبير في التشغيل الآمن لأنظمة الطاقة الكهربائية.

العلاقة بين البيانات والقيود المكانية الزمانية

العلاقة بين دول النظام والبيانات: تعد أنظمة الطاقة هي أنظمة طاقة صناعية معقدة تعمل وفقًا لقانون الحفاظ على الطاقة، ونظراً لوجود اتصالات بين المكونات المختلفة لشبكة نظام الطاقة؛ فإن عمليات كل مكون تخضع أيضاً للحفاظ على الطاقة.

لذلك لا يمكن الحصول على حالة تشغيل نظام الطاقة بشكل مباشر، كذلك ولا يمكننا إدراك حالة التشغيل الخاصة به إلا من خلال مراقبة البيانات المقاسة، لذلك هناك علاقة سببية بين حالة تشغيل النظام وبيانات التشغيل، خاصةً إذا تم استيفاء توازن الطاقة أثناء التشغيل؛ فإن البيانات المقاسة وذلك كوسيط يعكس نظام الطاقة، كما يجب أن تفي أيضاً بتوازن الطاقة في ظل قيود طوبولوجية.

علاقات القيد الزمانية والمكانية في تشغيل نظام الطاقة: يعمل نظام الطاقة وفقاً للقيود المادية وقانون الحفاظ على الطاقة في جميع الأوقات، بحيث يظهر في الشكل التالي (1).

لذلك تحصل العلاقات الطوبولوجية بين المكونات المختلفة للشبكة، وبالنسبة للشبكة التي تعمل بشكل طبي؛ فإن الطاقة المحقونة في العقدة [Prealii (tk)] وخط الطاقة [Prealij (tk)]، كما أنها تفي بالقواعد التالية:

بالنسبة للعقدة؛ فإن قوى الإدخال والإخراج للعقدة تفي بتوازن الطاقة، كما أن مجموع الطاقة الفعلية المرتبطة بالعقدة هو صفر.

أما بالنسبة للخط، يكون مجموع الطاقة الفعلية عند كلا الطرفين هو فقد الطاقة في الفروع.

لذلك؛ فإن تشغيل نظام الطاقة مستمر في السلسلة الزمنية، وبشكل عام في ظل التشغيل العادي، كما أنه لا توجد فروق كبيرة ومفاجئة في البيانات التشغيلية قبل وبعد قسم زمني معين.

العلاقة بين البيانات السيئة والقيود: قد يتم خلط بيانات الشبكة المقاسة [Pmes (tk)] مع الخطأ (tk)، مما يتسبب في انحرافها عن البيانات الفعلية [Preal (tk)]، بحيث تظهر العلاقة بين البيانات المقاسة والبيانات الفعلية والأخطاء في طاقة الخط وقدرة العقدة المحقونة في العلاقات الرياضية التالية:

حيث أن:

[Pmesii (tk) ، Pmesij (tk)]: هي بيانات طاقة لحقن العقدة وفي الفرع على التوالي، كما تعد
Prealii (tk) و Prealij (tk) بمثابة قيمهما التجريبية.

[ii (tk) ، ij (tk)]: هي أخطاء في حقن العقدة وقوى الفرع على التوالي.

وأخيراُ؛ فغن المساهمة الرئيسية لهذا لطرح هي اقتراح طريقة لتنظيف البيانات السيئة المتعلقة بشبكات الطاقة باستخدام قيود الارتباط الزمانية المكانية لاكتشافها وتعديلها، وذلك على عكس نهج النمذجة التقليدية؛ فإن الطريقة المقترحة تطبق الارتباط بين البيانات من خلال القيود المكانية والزمانية، بحيث استخدمنا نظام (IEEE 14) حافلة وسنة واحدة من البيانات من شبكة إقليمية لاختبار طريقتنا، الاستنتاجات الرئيسية هي على النحو التالي:

• تفرض هذه الطريقة شروطاً أقل من تقدير الحالة، ولا تعتمد على معلمات مكونات الإرسال. لا تتضمن عمليات غير خطية، كما وتتحمل نفقات حسابية أصغر، وبالتالي فهي أكثر كفاءة.

• لذلك بعد استخدام نسب مختلفة من الأخطاء في البيانات، بحيث تم القيام بتطبيق الطريقة المقترحة وتقدير الحالة عليها، بحيث أظهرت النتائج أن الطريقتين لهما تأثيرات تنظيف متشابهة على البيانات السيئة عندما كانت الأخطاء صغيرة، مما يشير إلى أن طريقتنا المقترحة مجدية ؛ عندما كانت الأخطاء معنوية، كما كانت الطريقة المقترحة أكثر دقة من تقدير الحالة، مما يدل على تفوقها.

• كذلك تم تطبيق هذه الطريقة على بيانات تشغيل الشبكة الفعلية، كما وأظهرت النتائج أنه يمكن أن يقلل أخطاء توازن الطاقة في العقدة. تميل البيانات بعد تنظيف البيانات إلى أن تكون متوازنة من حيث الطاقة وذات جودة أفضل.

أيضاً تفشل البيانات السيئة في نظام الطاقة في عكس حالة التشغيل بدقة، وبالتالي؛ فإن تنظيف البيانات السيئة ضروري لتحليل الموقف لنظام الطاقة القائم على البيانات، كذلك قد تفشل طرق تحديد وتعديل البيانات السيئة بناءً على تقدير الحالة في التقارب في الحسابات التكرارية وتؤدي إلى نتائج سيئة عندما تكون الأخطاء كبيرة.

لذلك يتضمن تقدير الحالة أيضاً حساباً غير خطي، والذي يتكبد نفقات حسابية كبيرة ويجعل من الصعب التعامل مع كميات كبيرة من البيانات بكفاءة، ولحل هذه المشكلات تقترح هذه الدراسات طريقة للكشف عن البيانات السيئة وتحديدها بناءً على قيود الارتباط المكاني والزماني، وفي المجال المكاني، نقوم بإصلاح حالة توازن الطاقة المكافئة من خلال هيكل الشبكة الكهربائية في التوزيع المتسلسل، لذلك تم نضع قيود البيانات بناءً على تشابه البيانات بين الأقسام الزمنية.