تقدير حالة الفصل لشبكة تزويد الكهرباء مع قيود التدفق

حالياً تواجه شبكة التوزيع العديد من المشكلات، على سبيل المثال ،انخفاض تغطية التشغيل الآلي والحصول على بيانات أقل، كما أن هناك أيضاً الكثير من التحديات في تقدير الحالة، مثل التقريب غير الدقيق لمعلمات الشبكة الكهربائية وأجهزة القياس بالإضافة إلى تكامل الأجيال الموزعة.

التركيز على تقدير حالة الفصل لشبكة تزويد الكهرباء

مع المولدات الكهربائية الموزعة (DG) والمركبات الكهربائية (EV) والأحمال النشطة الأخرى وعدد كبير من أجهزة القياس المتصلة بالشبكة؛ فإنه يزداد تغلغل الطاقة المتجددة في شبكة التوزيع، مما يؤدي إلى أن الشعاعي التقليدي تتحول شبكة التوزيع تدريجياً إلى شبكة التوزيع النشطة، بحيث يصبح تقدير الحالة التقليدي صعباً لتلبية احتياجات التطوير الحالية سواء في سرعة الحساب أو دقة التقدير.

لذلك، من المهم جداً بناء نموذج تقدير حالة جديد لتوفير بيانات موثوقة لشبكة التوزيع النشطة، وفي الآونة الأخيرة، تم تحقيق العديد من الإنجازات في تقدير حالة شبكة التوزيع؛ فقد تم اقتراح نموذج تقدير حالة شبكة النقل وإدخاله في شبكة التوزيع، كما تمت دراسة تطبيق تيار الفرع كمتغير حالة وخوارزمية التصحيح الخاصة به في تقدير حالة شبكة التوزيع، بحيث تم اقتراح طريقة تقدير الحالة باستخدام مربع سعة تيار الفرع وقوة حقن الفرع كمتغيرات.

ولطالما كانت أوجه عدم اليقين في شبكة التوزيع جزءاً صعباً في تقدير الحالة. هناك ثلاث طرق نمذجة رئيسية للمتغيرات غير المؤكدة في شبكة التوزيع:

• طريقة تقدير الحالة العشوائية، والتي تستخدم النموذج الاحتمالي للتعامل مع المعلومات العشوائية.

• الطريقة الرياضية الضبابية، والتي تؤسس نموذج تقدير حالة شبكة التوزيع بأرقام غامضة وتعالج المعلومات غير المؤكدة بوظائف العضوية المبهمة.

• طريقة تحليل الفترات، والتي تستخدم رياضيات الفترات لحل المسألة، وعلى الرغم من أنه لا يمكن الحصول على القيم الدقيقة لمعلمات الشبكة والقياسات، إلا أن الحدود العليا والسفلى متاحة في معظم الحالات، وبالتالي بعد وصف ونمذجة المتغيرات غير المؤكدة في شكل أرقام الفاصل الزمني؛ فإن النتائج التي تم الحصول عليها بتقدير الحالة هي أيضاً أشكال فاصلة.

نموذج تقدير الحالة مع بيانات القياس الكهربائي الهجينة

القياس الهجين (PMU) و (SCADA)

بيانات القياس الحالية في شبكة توزيع الجهد المتوسط هي بشكل أساسي (PMU) و (SCADA)، وتعتبر قياسات (SCADA) هي طور جهد الناقل وقوة الفرع وقوة حقن الناقل، في حين أن قياسات (PMU) هي طور جهد الناقل ومطور تيار الفرع.

وبمقارنةً بقياس (SCADA) الحالي؛ فإنه يمكن أن تدرك جامعة الأمير محمد بن فهد المراقبة المباشرة للتفرع بخصائص دقة القياس العالية ودورة التحديث القصيرة وتأخير الإرسال الصغير، والتي يمكنها مراقبة تغييرات حالة النظام بشكل أفضل، ومع ذلك ونظراً للقيود التقنية والاقتصادية، يتم تكوين وحدة إدارة المشروع فقط في بعض الحافلات الرئيسية، والتي لا يمكنها تلبية متطلبات المراقبة الكاملة.

كذلك تشمل أنواع قياس (SCADA) قياس القدرة النشطة لحقن الناقل (Pi) وقياس القدرة التفاعلية (Qi) وقياس القدرة النشطة (Pij) وقياس القدرة التفاعلية (Qij) للفرع (i -j) وقياس سعة الجهد |Ui| واجهة المستخدم من التفرع (i). يمكن كتابة معادلات التحويل لأنواع القياس المختلفة على النحو التالي:

حيث أن:

(Iij): هو المرحلة الحالية من الفرع (i -j).

(Ii): هو المرحلة الحالية للفرع (i).

(ei ، fi): هما الجزء الحقيقي والجزء التخيلي من واجهة المستخدم على التوالي، وفي الوقت نفسه يتوافق [Ui = ei + jfi].

نموذج تقدير الحالة

بشكل عام، وبالنسبة لأي طوبولوجيا ومعطيات الشبكة وبيانات القياس المختلطة، بحيث يمكن التعبير عن النموذج الرياضي لتقدير الحالة على النحو التالي:

حيث أن:

(z = [z1، ⋯، zm] T): هو متجه كل القياسات ذات البعد (H).

(m): هي مصفوفة معامل القياس اعتماداً على معطيات الشبكة الكهربائية بالحجم (m × (2n − 1)).

(x = [x1، ⋯، x2n − 1] T): هو متجه جميع متغيرات الحالة ذات الأبعاد (2n − 1)، وعادةً (m≥ (2n − 1)).

(v): هو متجه الخطأ للقياسات ذات البعد (m).

طريقة حل المربعات الصغرى الموزونة (WLS)

يعتبر الهدف من تقدير الحالة بناءً على معايير (WLS) هو إيجاد الحل الذي يقلل من وظيفة الهدف التالية التي تم تطويرها من خلال:

حيث أن [Wˆ-1 = diag (1 / 21،1 / σ22، ⋯، 1 / σ2m)] هو المربع المائل لوزن الترتيب (m) للقياسات والذي يتم تخصيصه عموماً لمقلوب التباين المقاس المقابل.

نموذج تقدير الفاصل الزمني مع بيانات القياس الهجينة

الفرق بين تقدير حالة الفاصل المحدد في هذه البحث وتقدير الحالة التقليدي هو أنه تحاول خوارزمية تقدير الحالة التقليدية دائماً إيجاد الحل الأمثل وفقاً لمعايير (WLS) أو معايير التقدير الأخرى، كما وتطبق الحل الأمثل كـ “القيمة البديلة” لـ حالة النظام الحقيقية، ومع ذلك؛ فإن اختيار معايير التقدير أمر شخصي، وغالباً ما يعتمد على افتراضات معينة، مثل التوزيع الطبيعي لأخطاء القياس.

ونتيجة لذلك؛ فإن المعلومات التي يتم الحصول عليها بهذه الطريقة ليست بالضرورة مثبتة في الممارسة العملية، ومن أجل عكس تأثير العوامل غير المؤكدة بشكل أفضل على نتائج تقدير الحالة، ولتحسين قيمة التطبيق الهندسي، تم إنشاء نموذج تقدير الحالة الفاصلة.

وفي هذا النموذج، لم تعد جميع أخطاء القياس الزائفة لحقن طاقة التفرعات تتبع التوزيع الطبيعي ولكن تم وصفها كأرقام فاصلة. للحصول على معلومات القياس في الوقت الفعلي، ونظراً للدقة العالية؛ فإنه يتم الحصول على قيم الفاصل الزمني عن طريق إضافة انحراف صغير (± δ٪) للقياسات.

وبالنسبة للقياسات الزائفة مثل الأجيال والأحمال الموزعة؛ نستخدم نموذج الشبكة العصبية، وذلك للتنبؤ بالحالة وأيضاً إضافة خطأ توقع متوسط ​​لتوليد قيم الفاصل الزمني وصولاً الى نتائج الحل، والتي هي أيضاً عبارة عن أرقام فاصلة، بحيث يمكن أن تزود المرسلين بمعلومات فعالة عن “حدود” حالة النظام.

في هذا البحث تمت دراسة مشكلة عدم الثقة في الشبكة وانخفاض التكرار في تقدير الحالة لشبكة التوزيع، كما تم اقتراح خوارزمية تقدير الحالة الفاصلة بناءً على عامل (Krawczyk) وقيد تدفق الطاقة، حيث أن للمقترح عدة مزايا على النحو التالي:

تعتمد الخوارزمية بيانات القياس الهجين (SCADA و PMU)، والتي يمكنها الاستفادة الكاملة من القياسات الحالية، وللمقارنة مع طريقة (IGE) الأكثر تحفظاً في حل نموذج تقدير الحالة الفاصلة؛ فإن إضافة مقدم العرض يؤدي إلى تحسين دقة نتائج التقدير بشكل كبير، بالمقارنة مع الطريقة التي لا تقيد معادلات تدفق الطاقة؛ فإن مقدمنا ​​لا يحسن دقة التقدير فحسب؛ بل يحسن أيضاً سرعة الحساب.

أما في العمل المستقبلي، سنقوم بتحليل ونمذجة حالة شبكة التوزيع غير المتوازن ثلاثية الطور والقيم المتطرفة لقياس النظام (البيانات السيئة) وتقدير حالة الفاصل الديناميكي، بحيث سيتم التركيز أيضاً على تسريع التطبيق عبر الإنترنت وفي الوقت الفعلي والتطبيق العملي لتقدير حالة الفاصل لشبكة التوزيع.