رفع مستوى تقنيات التحسين لضبط الشبكات الكهربائية

تحدث بالعادة مشكلات جودة الطاقة والاستجابة الديناميكية الرئيسية في (MGs) بسبب قدرة “التوصيل والتشغيل” لعدد كبير من (DGs) والأحمال الكهربائية المتعددة، بحيث يؤدي الانتقال من الوضع المتصل بالشبكة إلى وضع الجزيرة والعكس، أيضاً إلى عدم تطابق كبير بين الطاقة المتولدة والحمل الكهربائي المتصل، وبالتالي فإن الانحرافات الشديدة في الجهد والتردد أمر لا مفر منه.

أهمية رفع مستوى تقنيات التحسين لضبط الشبكات الكهربائية

بالنسبة للوضع المرتبط بالشبكة الكهربائية، لا توجد متطلبات لوحدة التحكم في الجهد الكهربائي لأن الشبكة الرئيسية تملي الجهد الكهربائي بينما يمكن استبدال وحدة التحكم في الطاقة بوحدة تحكم في الجهد في حالة الوضع المستقل، حيث أن هناك رسم تخطيطي مفصل لـ (MG) نموذجي كما هو موضح في الشكل التالي (1)،

يوضح الشكل السابق البنية العامة لوحدة التحكم في الجهد والتردد المستندة إلى (SI)، كذلك (vf) ووحدة التحكم في تنظيم تدفق الطاقة على التوالي، بحيث استخدم العديد من المهندسين هياكل التحكم هذه جنباً إلى جنب مع تقنيات (SI) المختلفة لتحسين استجابة النظام، كما يمكن ملاحظة أن أكثر أجهزة التحكم استخداماً في حلقات التحكم في الطاقة والجهد والتيار هي وحدة التحكم التقليدية (PI)، وذلك نظراً لسهولة إدراكها وتنفيذها البسيط والموثوقية المناسبة.

ومع ذلك؛ فإن القيد الرئيسي لاستخدام وحدة التحكم هذه هو أن أدائها يعتمد فقط على الضبط المناسب لمعاملات كسبها (Kp و Ki)، بحيث يضمن الضبط الأمثل لقيم الكسب هذه تحسين جودة الطاقة وتحسين أداء النظام الكهربائي أثناء الاضطرابات وتغييرات الحمل الكهربائي، بحيث تم إجراء عمل بحثي كبير للعثور على القيم المثلى لمكاسب (PI) هذه وفقاً لظروف تشغيل (MG)، بحيث استخدمت طريقة “التجربة والخطأ” للحصول على القيم المناسبة لمكاسب (PI).

كما أن هناك طريقة اختيار المعلمات هذه سهلة وبسيطة ولكنها لا تضمن الاختيار الأمثل كما أنها تستغرق وقتاً طويلاً، وعلاوة على ذلك؛ فإن المعلمات المحددة صالحة فقط لظروف التشغيل المحددة، وفي بعض الدراسات الأخرى استخدم المهندسون طريقة [Ziegler-Nichols (Z-N)] لضبط وحدة تحكم (PI) في بنية تحكم (MG).

القيود الخاصة برفع مستوى تحسين الشبكات الكهربائية

تتمثل القيود المتعلقة بتقنية (Z-N) في أنها تستغرق وقتاً في عملية الضبط وتتسبب عموماً في تأخير أثناء الدخول إلى منطقة غير مستقرة من التشغيل، ونظراً للقضايا المذكورة أعلاه؛ تم استخدام تقنيات (SI) مؤخراً بشكل فعال لضبط معلمات وحدات التحكم (PI) على النحو الأمثل من أجل تحقيق جودة الطاقة المحسنة وتحسين أداء (MG).

وبالإضافة إلى مكاسب (PI) قام الباحثون أيضاً بتحسين قيمة معاملات التدلى وقيم مرشح (LC) وقيمة السعة لوصلة التيار المستمر، وكذلك من أجل البحث عن نطاق أوسع من التركيبة الممكنة من المعلمات المثلى للنظام، كما أنه من الجدير بالذكر أن العدد المتزايد لمتغيرات التحسين يزيد من العدد المحتمل للحلول وجودة الحلول، ومع ذلك؛ فإنه سيزيد من استهلاك الوقت لعملية التحسين، ومن ثم يلزم عدد أكبر من التكرارات للوصول إلى القيمة المثلى لـ (FF).

التدرج في عملية تحسين وضبط الشبكات الكهربائية

يُعرَّف التحسين على أنه عملية البحث عن أفضل القيم الممكنة للمتغيرات عن طريق تصغير أو تكبير وظيفة الهدف المحددة في ظل قيود محددة معينة، ومن أجل حل مشكلة التحسي؛ يلزم إنجاز خطوات مختلفة. الخطوة الأولى هي تحديد المعلمات التي تحتاج إلى تحسين، وثانياً واستناداً إلى طبيعة المعلمات؛ فإنه يتم تشكيل (FF) أو دالة موضوعية (OF) والتي تحتاج إلى تصغيرها أو تكبيرها من أجل الحصول على المجموعة المثلى من المعلمات.

أما ثالثاً يجب وضع القيود إن وجدت، ورابعاً واستناداً إلى المعلمات المحددة والقيود وعدد الوظائف الموضوعية؛ فإنه يتم استخدام مُحسِّن مناسب لحل مشكلة التحسين، كما أنه من المهم ملاحظة أن خوارزمية تحسين (SI) الجيدة يجب أن تمتلك القدرة على دفع وكلاء البحث نحو الأفضل العالمي باستمرار من أجل إيجاد حل أفضل من خلال استكشاف واستغلال مساحة البحث المحددة، بحيث يتم سرد بعض الميزات المهمة جداً لخوارزمية التحسين الجيدة على النحو التالي:

• يجب أن تحتفظ الخوارزمية بالحل الأفضل الذي تم الحصول عليه بعد كل تكرار وتخصيصه للمتغير العالمي الأمثل.

• يجب أن يكون لديه القدرة على تسجيل التاريخ حتى لا يتم القضاء على أفضل حل تم الحصول عليه.

• يجب أن تستكشف الخوارزمية مساحة البحث بكفاءة عند البدء وتستغلها في النهاية بحيث يمكن الحصول على الحل الأمثل بشكل فعال.

• يجب أن تمتلك معلمات الخوارزمية القدرة على التكيف حتى تتمكن الخوارزمية من استكشاف واستغلال مساحة البحث في مرحلتي البداية والنهاية على التوالي.

• يجب ألا تكون الخوارزمية معقدة في آلية عملها.

وفي النهاية يتم جعل مزايا الخوارزمية المذكورة أعلاه قادرة على حل مشاكل التحسين بطريقة فعالة، ومن أجل الحصول على فهم أفضل لكيفية عمل خوارزمية التحسين؛ يظهر مخطط تدفق معمم لطرق تحسين (SI) في الشكل التالي (2).