تقييم موثوقية النظام الكهربائي وربط مبدأه بالصيانة

ضرورة تقييم موثوقية النظام الكهربائي وربط مبدأه بالصيانة

يعتبر نظام التوزيع الكهربائي المعتمد (EDS) مسؤولاً عن إمداد وتوزيع الكهرباء “للمستخدمين النهائيين”، كما أن وظيفتها المستمرة ضرورية لأداء نظام الطاقة الكهربائية، لذلك؛ فإنه من المهم تقييم موثوقية (EDS) خلال فترة معينة لضمان استمرار التوريد للعملاء النهائيين.

حالياً تتضمن طرق تقييم الموثوقية لـ (EDS) الطريقة التحليلية والطريقة القائمة على المحاكاة، كما تشير الطريقة التحليلية إلى العلاقة بين العناصر المختلفة في المشكلة، وذلك باستخدام اللغة الأكثر إيجازاً أو الرموز الرسمية للتعبير عن علاقتها، كما أن الطريقة القائمة على المحاكاة هي طريقة تحدد عملية عشوائية وتولد سلسلة زمنية بشكل متكرر وتحسب تقديرات المعطيات والإحصاءات، ثم تدرس خصائص التوزيع الخاصة بها.

كما أن هناك طرقاً تحليلية لتقييم القيم المثلى لوقت الصيانة ومعدل الفشل لتحسين موثوقية أنظمة توزيع القدرة الكهربائية الشعاعية، وكل ذلك بناءً على محاكاة “مونت كارلو” غير المتسلسلة لأخذ عينات الحالة ونموذج فصل الحمل القائم على تدفق الحمل الحالي المباشر، تم تقييم الطلب المتوقع غير المزود (EDNS) للنظام.

كما أن أحد العوامل الرئيسية التي تؤثر على موثوقية النظام (EDS) هو فشل المكونات بذاتها، والذي يتأثر بشكل كبير بالطقس، كما ويختلف معدل الفشل ووقت الاسترداد بشكل كبير في ظل الظروف الجوية المختلفة، كذلك قد يكون معدل فشل أحد المكونات في ظل “الظروف الجوية غير المواتية” أكبر بكثير من ذلك في الظروف الجوية العادية.

وبالمثل؛ فإن وقت التعافي في عاصفة الشتاء يكون أطول بكثير من ذلك في يوم مشمس، وعلى سبيل المثال ووفقاً لبيانات (Ausgrid) التاريخية، من مايو 2014م إلى مايو 2016م، كما كان هناك (896) انقطاعاً للتيار الكهربائي يُعزى إلى فشل المكونات، منها (598) انقطاعاً للتيار الكهربائي حدث في ظروف جوية معاكسة و 98 انقطاعًاً للتيار الكهربائي في ظل الظروف الجوية العادية.

ولفهم تأثير الطقس على معدلات فشل المكونات، أجريت بعض الدراسات حول احتمال فشل خط الكهرباء العلوي في ظل ظروف مناخية مختلفة للتنبؤ بأحداث الأعطال المتعلقة بالطقس على الخط العلوي كل عام بناءً على نموذج الشبكة الكهربائية المقترح.

وفيما بعد؛ فقد تم حساب احتمال فشل خط النقل في ظل أربعة ظروف مناخية قاسية وتم اقتراح نموذج جديد لتقييم المخاطر، بحيث يتم تقييم موثوقية(EDS) مع شبكة حلقية باستخدام طريقة مجموعة القطع ذات الحد الأدنى، كما تقترح  طريقة “GP-VM” لتقييم موثوقية نظام الطاقة.

كذلك تظهر النتائج العددية أن لديها أداء تقارب أفضل ودقة تقدير أعلى من الطرق الأخرى، وذلك لدراسة موثوقية (EDS) الذكية في الاعتبار الدعم من أنظمة تخزين البطاريات لتحسين الموثوقية الكلية، ومع ذلك لم تنظر أي من الدراسات تأثير الطقس على فشل المكونات في تقييم موثوقية شبكة التوزيع، كذلك استخدمت طريقة “مونت كارلو” متعددة الطبقات لتقييم موثوقية الشبكة الكهربائية من خلال النظر في تأثير الظروف الجوية مثل الرياح القوية والبرق على فشل المكونات ووقت الاسترداد.

نمذجة الظروف المناسبة لتحليل فشل المكونات وتحليل التردد

اختيار عناصر الطقس المؤثرة

وفقاً لمتوسط عدد الانقطاعات في مكونات (EDS) في “ضواحي نانجينغ” في المواسم الأربعة لعام 2016م، يكون للطقس التأثير الأكبر على الخطوط الهوائية (OL)، وذلك كما يتضح من الشكل التالي (1)، كما أن الصيف له تأثير أكبر على المكونات واحتمال فشل (OL) أعلى بكثير من المكونات الأخرى بغض النظر عن المواسم، لذلك، يأخذ هذا الطرح (OL) كمثال لدراسة تأثير عناصر الطقس على فشل المكونات.

وبشكل عام، تشمل عناصر الطقس المتاحة بشكل شائع بيانات الرياح، على سبيل المثال الاتجاهات وسرعة العاصفة (GS)، السرعة الناتجة (RS)، متوسط السرعة (AS)، بيانات المطر والثلج، على سبيل المثال أكبر عدد من أيام الأمطار والثلوج (LNDRS) وإجمالي هطول الأمطار وتساقط الثلوج (TPS) وأكبر عدد من أيام درجات الحرارة المنخفضة المستمرة (LNDCLT)/، كذلك بيانات درجة الحرارة، على سبيل المثال أعلى درجة حرارة (HT) .

وبالإضافة الى ذلك أدنى درجة حرارة (LT) ومتوسط درجة الحرارة (AT) والرطوبة النسبية (RH)، كذلك ضربات البرق، على سبيل المثال خطوط الطول والعرض والتيار الكلي لضربة البرق (ALSC) وذروة البرق الحالية (PLSC).

كما أنه يمكن قياس عناصر الطقس هذه مباشرة، وعلى النقيض من ذلك؛ فإنه لا يمكن قياس بعض العوامل الجماعية المؤثرة بشكل مباشر، وبالتالي هناك حاجة إلى مؤشرات تستند إلى عناصر قابلة للقياس، على سبيل المثال للنظر بشكل شامل في تأثير المطر والثلوج بحيث تم إنشاء فهرس (ICE) جديد يأخذ في الاعتبار (LNDRS ،TPS ،LNDCLT ،AT، LT).

تقسيم وتصنيف الأحوال الجوية ذات العلاقة بالموثوقية

لوصف جميع أحوال الطقس من خلال عناصر الطقس المختارة، كما يتم تقديم التعريفات التالية:

التعريف (1): بالنسبة للعامل (i)، إذا كانت [∃Fij] مثل [∀fti∈Fi:=⋃miji=1Fij,⋂miji=1Fij=ϕ]؛ فإننا نسمي (Fi) مجموعة الفاصل الزمني للعامل (i)، و (Fij) هي مجموعة فرعية للفاصل الزمني.

التعريف (2): نحدد مساحة الظروف الجوية على أنها المنتج الديكارتي [F: = ∏i∈IFi]، وبالتالي من خلال هذا التعريف يمكننا تصنيف قياسات الطقس في أي وقت إلى حالة طقس معينة في(F).

ونظرياً يعطي عدد أكبر من الظروف الجوية وصفاً أكثر قيمة للطقس، ومع ذلك؛ فإنه مع تزايد عدد الظروف الجوية، يقترب احتمال كل حالة من الأصفار، لذلك يتم اختيار عدد العناصر ومجموعات الفترات الفرعية للحصول على تصنيف مفيد ودقيق.

نماذج تحليل الموثوقية لفشل المكونات والصيانة المرتبة مسبقاً

نموذج فشل المكون

عادةً ما تتضمن إحصائيات أعطال خط الطاقة أحوال الطقس ومعلومات الأعطال، وذلك على النحو الوارد في الجدول التالي:

من الناحية النظرية؛ فإن العلاقة بين متوسط احتمال الفشل واحتمالات الفشل المتعلقة بالطقس تتبع المعادلة:

حيث أن:

(WCFavg): هو متوسط احتمال الفشل السنوي للمكون.

(WCFi): هو متوسط احتمال الفشل السنوي للمكون تحت حالة الطقس.

(i ،WCPi): هو احتمال حدوث حالة الطقس (i).

ومع ذلك؛ فإنه يبقى من الصعب للغاية الحصول على القيمة النظرية لكل عنصر في المعادلة السابقة، ولذلك في الممارسة العملية، يتم استخدام التقديرات من البيانات التاريخية لتحل محلها، وبالتال تظهر الحاجة الى العلاقة الرياضية التالية:

حيث أن:

(WCFΛavg): متوسط الاحتمال السنوي التقديري لفشل المكون.

(WCPΛi: الاحتمال المقدر لحدوث حالة الطقس.

(i ، Fi): هي نسبة حالات الفشل التي تحدث في حالة الطقس (i).

لذلك تسجل قاعدة بيانات انقطاع شبكة التوزيع الكهربائية، كذلك وقت كل فشل للمكونات والظروف الجوية المقابلة، وذلك من خلال تراكم بيانات انقطاع التيار الكهربائي على المدى الطويل (على سبيل المثال 10 سنوات)، بحيث يمكن حساب جزء أعطال أحد المكونات في كل حالة طقس، وبالتالي يمكن تقدير(Fi)، وذلك من خلال تجاهل الظروف الجوية.