تقدير وصيانة نظام التوزيع الكهربائي متعدد الأطوار

الأهمية من صيانة نظام التوزيع الكهربائي متعدد الأطوار

يكتسب تقدير حالة نظام التوزيع (DSSE) اهتماماً متزايداً من صناعة الطاقة الكهربائية وذلك نظراً لدورها الأساسي في إدارة الطاقة للشبكات الذكية، في الآونة الأخيرة كان هناك نمو سريع في تركيبات البنية التحتية المتقدمة للقياس (AMI) بالإضافة إلى الاهتمام بدمج وحدات قياس الأطوار (PMUs) في أنظمة التوزيع.

كما وقد أدى ذلك إلى تطوير أساليب (DSSE) على الرغم من عدد لا يحصى من التحديات بما في ذلك عدم إمكانية ملاحظة الشبكة الكهربائية وارتفاع نسبة (R / X) (المقاومة / التفاعل) والبناء غير المتماثل والتشغيل غير المتوازن، بحيث تقدم استطلاعات مفصلة تغطي تطوير (DSSE) من جوانب مختلفة بما في ذلك التقنيات والتحديات والتوجهات المستقبلية.

كما أنه يمكن تطبيق (DSSE) العملي على أنظمة واسعة النطاق باستخدام نماذج متعددة المراحل، لذلك ؛ فإن الوقت الحسابي لطرق تقدير الحالة التقليدية، على سبيل المثال، وهي تلك التي تستخدم المعادلات العادية (NEs) وصياغة المصفوفة المعززة “لهشتل”، بحيث يزداد تربيعاً مع حجم النظام، خاصةً في التطبيقات الصناعية، كما يتم استخدام طريقة قياس الحمل بشكل شائع نظراً لأدائها السريع.

ومع ذلك ، في حين أن هذه الطريقة يمكن أن تعالج قياسات التحكم الكلاسيكي واكتساب البيانات (SCADA) والقياسات الزائفة لبيانات التحميل، إلا أنها لا تتوافق مع المتطلبات الجديدة للتعامل مع وحدات إدارة المشروع، بحيث تقترح هذه أداة حل (DSSE) متغيرة معقدة تدعم جميع ميزات التقييم الصناعي، بما في ذلك قياسات يتم التنفيذ فيها بواسطة كود متجه، أي أنه يستخدم لفك الحلقات ويستغل قوة المعالجات الحديثة التي تمتلك تعليمات واحدة متعددة البيانات (SIMD) امتدادات.

تقسيم خوارزميات DSSE المستندة إلى الشبكة الكهربائية

تنقسم خوارزميات (DSSE) المستندة إلى الشبكة إلى فئتين رئيسيتين، وهما مقدرات قياس الحمل ومقدرات المربعات الصغرى الموزونة (WLS)، بحيث تستخدم مقدرات قياس الأحمال بشكل أساسي خوارزمية تدفق الطاقة لموازنة الأحمال مع قياسات (SCADA)، وبالتالي يكون التنفيذ فعالاً، كما يقترح نهجاً جديداً للموازنة الحالية والتي تشكل الأساس لمزيد من التطورات في تعديل الحمل (DSSE).

أيضاً تم تحسينه لاحقاً لموازنة الطاقة عبر مناطق القياس ولتلبية الشبكات ضعيفة الترابط، ومن ناحية أخرى تتشابه مقدرات (WLS) من الناحية المفاهيمية مع الأساليب القائمة على التحسين لتقدير حالة شبكة النقل، بحيث تنقسم مقدرات (WLS) الكلاسيكية إلى نوعين رئيسيين على تعتمد على عقدة الجهد والتيار الكهربائي الفرعي.

كما أن (DSSE) القائم على العقدة والجهد هو الأقرب إلى مقدر حالة شبكة النقل الكلاسيكي ولكنه يمتد إلى النمذجة ثلاثية الطور، وعادةً ما يتم الحصول على الحل، وهو الذي يمكن أن يفسر الشبكات غير الأرضية الصلبة، وذلك باستخدام صيغة (NE)، بحيث تتجنب طريقة (WLS) للمصفوفة المعززة والمعروفة أيضاً باسم نهج مصفوفة (Hachtel) وسوء التكييف المحتمل في صياغة (NE)، والذي يرتبط بالتفاوت الكبير في الأوزان بين قياسات الحقن الصفري و (SCADA) والقياسات الزائفة لبيانات التحميل.

كما أنه يتم تقديم تفاصيل تنفيذ نهج مصفوفة (Hachtel) لنماذج شبكات التوزيع الصناعية وحسابات للشبكات النشطة مع نماذج المولدات الموزعة التفصيلية، كما أن بعض التطبيقات التي تستخدم أيضاً مصفوفة (Hachtel) تكون مخصصة للشبكات الشعاعية واسعة النطاق، بحيث ينتج (DSSE) القائم على الفرع الحالي في تقدير منفصل لكل مرحلة عندما تكون جميع الأحمال متصلة بـ (Y)، ولكن ميزة الحساب الخاصة بها تستمر فقط للشبكات الشعاعية.

أيضاً تناقش الدراسات الحديثة الأخرى تقنيات التقدير غير الكلاسيكية مثل خوارزميات نظرية دورة هاميلتون للحلول السريعة والطرق القائمة على ارتخاء البرمجة شبه المحددة (SDP)، بحيث تتضمن الطرق المستندة إلى (SDP) حلول تدفق الطاقة المقترنة على مدى لحظات زمنية متتالية لاستغلال بيانات العداد الذكي ومخطط تكرار محدب لتحسين التقارب مع حل من الدرجة الأولى والاتجاه البحثي الواعد هو تقدير الحالة الموزعة بالكامل على ثلاث مراحل بناءً على “طريقة لاغرانج” المعززة.

كما أن العديد من القياسات في (DSSE) هي عملياً قياسات زائفة تم الحصول عليها من خلال التنبؤ بالحمل قصير المدى (STLF) الذي يأخذ كمدخلات مجموعة من ملفات تعريف الحمل التاريخية والإحصائية وظروف الطقس والبنية التحتية المتقدمة للقياس (AMI) / قراءة العدادات المتقدمة (AMR) البيانات وتقديرات الحالة السابقة.

أيضاً تم توضيح العلاقة بين (STLF) و (DSSE) في الشكل التالي، بحيث تم تنفيذ إصدارات مختلفة من (STLF) مؤخراً عبر الشبكات العصبية وخوارزميات التعلم الآلي والتكتل باستخدام انحدار المربعات الصغرى الجزئي، وبشكل عام قد تؤثر ندرة قياسات (SCADA) في الوقت الفعلي على تقارب الطرق التكرارية التقليدية مثل تلك التي تستخدم صياغة (NE).

أما العلاج المحتمل هو عبر الشبكة العصبية، بحيث أنه يمكن للشبكات العصبية الضحلة أن تتعلم تهيئة الحل، وذلك في حين أن الشبكات العصبية العميقة جنباً إلى جنب مع “الاستدلال البايزي” وتحل بشكل مباشر الحد الأدنى لمتوسط تقدير الخطأ التربيعي.

تعتبر كامل قياسات (PMU) في (DSSE) باعتباره اتجاهاً وشيكاً للبحث في المستقبل، بحيث يستغل قياسات (PMU) في (DSSE) لتلاشي ندرة قياس (SCADA) والاعتماد على (STLF)، كما تفترض أعمال أخرى حلول (DSSE) ضمن الشبكات المستقبلية التي تحتوي فقط على قياسات (PMU)، والتي تؤدي إلى نماذج خطية بالكامل.

ومع ذلك، لا تتوافق قياسات وحدة إدارة المشروع مع بعض طرق(DSSE) المعتمدة من الصناعة مثل تلك القائمة على قياس الحمل الكهربائي، بحيث تقترح هذه الورقة طريقة (WLS) مجددة بالكامل ومقيدة بالتكافؤ لـ (DSSE) التي تعمل بكامل طاقتها في المجال المعقد، كما تتعامل الطريقة مع قياسات (PMU) وبشكل فعال للغاية مع قياسات (DSSE) من النوع القديم وجميع ميزات (DSSE) الصناعية.

أيضاً يتم الحصول على حل (WLS) في المتغيرات المعقدة عن طريق حساب (Wirtinger)، والذي ينتج اشتقاقاً بشكل واضح مقارنة بالحلول المتغيرة الحقيقية، كما يتم ترجمة ضغط تعبيرات المصفوفة المعقدة إلى كود كمبيوتر يسهل قراءته، وبالتالي يكون أكثر توافقاً مع الصيانة والتحديثات، والأهم من ذلك أن إطار عمل الحلول المتغيرة المعقدة مناسب بشكل طبيعي للتنفيذ على المعالجات الحديثة التي تدعم عمليات البيانات المتعددة (SIMD).

على سبيل المثال ، العمليات التراكمية المتغيرة المعقدة والضرب المضمّن. يتم تنفيذ أداة حل DSSE في هذه المقالة باستخدام Advanced Vector Extensions( (AVX-2)) ، والتي تستفيد من أحدث إصدار من تحويل التعليمات البرمجية، حيث اكتسب استخدام حساب (Wirtinger) مؤخراً شعبية في تطبيقات حساب تدفق الطاقة.

ونظراً لأن المتغيرات الأساسية ذات قيمة معقدة بشكل طبيعي؛ فإن التطبيقات هي بشكل رئيسي في تدفق الطاقة الكهربائية وتقدير حالة شبكة النقل، بحيث تصف العملية صياغة (DSSE) متعدد المراحل في المجال المعقد لأول مرة، كما وتكشف مزايا الحلقة غير المنتظمة في تطبيقاتها الحاسوبية، لذلك؛ فإنها تقدم حساب (Wirtinger) وميزاته ذات الصلة لنمذجة تدفق القدرة الكهربائية في شبكات التسلسل الإيجابي.