تقييم الاستجابة النهائية للطلب على الطاقة الكهربائية

أهمية تقييم الاستجابة النهائية للطلب على الطاقة الكهربائية

تركز أسواق الكهرباء حول العالم على الاستجابة للطلب (DR) وكفاءة الطاقة وتكامل المصادر المتجددة، كما أن هناك عدة أسباب أهمها التكنولوجيا والاقتصاد والبيئة، وفيما يتعلق بالنجاح المتوقع لسياسات الاتحاد الأوروبي في عام 2020م، بحيث تظهر بعض التقارير المستقلة أن (DR9 وحده يمكن أن يصل إلى (25٪ -50٪) من أهداف الاتحاد الأوروبي لعام 2020م، وذلك بشأن توفير الطاقة وخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.

كما وقد يستبعد هذا أيضاً الحاجة إلى ما يصل إلى (200) محطة طاقة متوسطة الحجم في الاتحاد الأوروبي، بحيث تشير بيانات مسح حديثة إلى أن معدلات انتشار العدادات الذكية مستمرة في الزيادة في البلدان أو الاتحادات المتقدمة (الولايات المتحدة الأمريكية أو كندا أو أستراليا أو الاتحاد الأوروبي)، وفي الولايات المتحدة، كان التغلغل في القطاعات السكنية (37.8٪) أكبر بقليل منه في القطاعات التجارية أو الصناعية (حوالي 36.1٪ و 35.2٪ في عام 2013).

على سبيل المثال، يقيس معهد مؤسسة إديسون للابتكار الكهربائي أن أكثر من نصف جميع الأسر الأمريكية لديها عدادات متطورة (تقدير لعام 2015)، ووفقاً لتقديرات المفوضية الأوروبية (EC)، تمثل سياسة الطاقة الخاصة بها تركيب حوالي 195 مليون عداد ذكي للكهرباء بحلول عام 2020م (حوالي 72٪ من مستهلكي الاتحاد الأوروبي الـ28) واستثماراً متراكماً قدره 35 مليار جنيه كندي.

كما تكمن المشكلة في أن إمكانات العدادات الذكية قد لا تفيد المستهلكين إذا لم يكونوا على دراية جيدة بمزايا وإمكانيات هذه التقنيات، علاوة على ذلك يحتاج العملاء إلى الاهتمام بتطوير الفوائد المحتملة التي يمكن تحقيقها بفضل نشر هذه الأدوات “التمكينية” في العقد الحالي.

وعلاوة على ذلك؛ فإنه يمكن أن يشارك العملاء في (DR) استجابة لإشارة اقتصادية (مثل سعر الطاقة أو الحوافز) أو استجابة للحاجة إلى الاستدامة، ولكن للقيام بذلك يحتاجون إلى معلومات حول إمكانياتهم وإمكانياتهم (أي أنهم بحاجة إلى معلومات حول حمولتهم) والتكاليف وإمكانية استجابتها).

ومن ناحية أخرى؛ فإن شركات الكهرباء و (commer-cializers) في الاتحاد الأوروبي لديها خبرة محدودة في بيع الخدمات المعقدة لعملائها الأصغر (مثل منتجات DR)، وعلاوة على ذلك، تمثل شرائح الأسر المعيشية 30٪ من إجمالي الطلب على الطاقة الكهربائية في عام 2010م في الاتحاد الأوروبي، ومع اتجاه متزايد بنسبة 1.6٪ بين عامي 2008م، 2009م.

تصنيف الحمل الكهربائي الخاص بالاستجابة النهائية للطلب

يتضمن تخطيط الطاقة لبرامج (DR) أولاً تحديد النسبة المئوية للطاقة حسب الاستخدامات النهائية لكل عميل ووقت الاستخدام ومستويات الطلب لكل من هذه الاستخدامات، ثانياً قدرتها على الاستجابة والوقت الذي يتغير فيه الحمل بشكل فعال من حالة “تشغيل” إلى “إيقاف تشغيل” مطلوبان لبناء نموذج للعميل (أي السياسات الأكثر فعالية) وأيضاً للتحقق من (DR) عندما يرسل مشغل النظام إشارات التنظيم (على سبيل المثال في الخدمات المساعدة).

وعادة ما يكون للمرافق والمجمعات قياسات طاقة مجمعة من العملاء، حيث أن أسهل طريقة لتحديد الاستخدامات النهائية هي إدخال جهاز مراقبة وسيط بين القابس والجهاز، كما تُعرف هذه الطريقة باسم “المراقبة التدخلية”، بحيث لا تزال طريقة مكلفة ويجب دراستها بالتفصيل (التكلفة مقابل الفعالية) لنشرها على نطاق واسع، وبالنسبة لشرائح العملاء الصغيرة.

يعد نشر مثل هذا النظام أمراً معقداً ومكلفاً للغاية (على سبيل المثال، يكلف حوالي (50-60) لمقاييس الطاقة، و (80-200) للبوابة، وما لا يقل عن 100 دولار أمريكي للحصول على ترخيص برنامج التحكم والقياس الأساسي)، بحيث تتمثل فكرة المنهجية المقترحة في هذا العمل في استكشاف واستعادة الاستثمارات التي تم تنفيذها بالفعل في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT).

ولقد أضاف تطور التكنولوجيا ودعم السلطة العامة للبنية التحتية للعدادات الذكية قيمة إلى القياس في نقطة مركزية واحدة دون الحاجة إلى الوصول إلى المقابس الفردية، بحيث يُطلق على هذا عادةً “مراقبة الحمل غير التدخلي (NILM)، مما يؤدي إلى انخفاض تكاليف التنفيذ وحلول أقل توغلاً وإزعاجاً للمستخدمين النهائيين، في العقود الماضية تم اقتراح أدوات تقييم جديدة وضبطها للحصول على ميزات الحمل أو ما يسمى بـ “توقيعات الحمل (LS)” من قياسات القوة وشكل الموجة على مستوى العميل.

النموذج أولي لمجموعات البيانات ونظام المراقبة

تتطلب كل مشكلة يتم حلها من خلال طرق (NILM) توفر البيانات لتحديد معطيات الخوارزمية والتحقق من صحتها، وفي معظم الحالات يتم تسجيل مجموعات البيانات في الولايات المتحدة الأمريكية (على سبيل المثال، قاعدة بيانات (REDD) و (BLUED)، وذلك مع بعض الأمثلة لكندا ودول الاتحاد الأوروبي، على سبيل المثال (UK-DALE) و (Tracebase).

كما تعتبر قاعدة البيانات هذه ذات أهمية بالنسبة لـ (NILM) ولكن في بعض الحالات، بحيث تظهر بعض المشاكل، وذلك مروراً مدة الاختبارات (أيام أو شهور) وتوافر البيانات أثناء التحميل بموجب سياسات (DR)، بحيث تكمن المشكلة في أن أنماط الأجهزة أو مستويات الطاقة يمكن أن تتغير بسبب تغيرات الطقس خلال العام أو الموسم (الإشعاع الشمسي أو درجة الحرارة).

بالإضافة الى الأحمال الداخلية (أنماط السكان أو الأجهزة الأخرى في الخدمة) أو بسبب الاستجابة لسياسات (DR) في قاعدة بيانات أخرى، كذلك عدد المنازل (عميل واحد) أو الجهاز ودقة القياس المجمعة (1-15 دقيقة) مما يجعل من الصعب تحقيق مجموعة بيانات “مثالية”، ولهذه الأسباب تم تطوير مجموعة بيانات محددة لهذا المشروع وسيتم ترخيصها في المستقبل القريب لأغراض البحث.

نموذج نظام المراقبة

سيكون مستقبل القياس الذكي مشرقاً، ولكن من الناحية العملية من المحتمل جداً ألا يكون لدى العميل عداد ذكي أو لا يمكنه الوصول إلى بيانات العداد التفصيلية أو إذا كانت موجودة؛ فقد يكون هناك قضية سرية البيانات بين المتداول للطاقة والمجمع، وبهذه الطريقة يعد الوصول إلى بيانات الطلب حجر الزاوية في أنظمة (DR).

نظام خصائص العملاء

تم اختيار أربعة عملاء سكنيين نموذجيين في إسبانيا لأغراض الاختبار (من 3.3 إلى 10 كيلوواط من الطاقة المقدرة، وعلى مراحل فردية وثلاثية بمتوسط طلب على الطاقة من 400 إلى 800 كيلو واط ساعة / شهر)، بحيث يتم عرض الاستخدامات النهائية الرئيسية في الجدول التالي للعميل (العميل مع مراقبة الأجهزة الفردية) وبعض الاستخدامات النهائية التمثيلية للعملاء الآخرين.

لذلك؛ فإنه من الضروري الإشارة إلى أن بعض الاستخدامات النهائية تظهر عدداً قليلاً من الحالات المنفصلة (حالات التشغيل والإيقاف) في الطلب بينما يكون لدى البعض الآخر حالات متعددة أو مستمرة (على سبيل المثال HPAC) مع نطاق أوسع من القيم، كما يتم أخذ الاستخدامات النهائية المنزلية النموذجية في دول الاتحاد الأوروبي الأعضاء في الاتحاد الأوروبي 28 والولايات المتحدة الأمريكية، وفي الاعتبار عند اختيار عملاء الاختبار؛ فإنه من أجل إثبات أن سيناريو التحقق والعميل السكني هما المعياران.