منهجية التعلم الآلي ومراعاة إعادة تكوين الشبكة الكهربائية

أصبحت القدرة غير الكافية لشبكات التوزيع لاستهلاك الطاقة المتجددة والتخصيص غير المناسب للتوليد الموزع المتجدد (RDG) من القضايا المهمة، وفي هذه الدراسة، تم اقتراح منهجية قائمة على التعلم الآلي من (3) مستويات في هيكل (RDG) من أجل توازن الحجم الأمثل لـ (RDG) مع مراعاة إعادة تكوين الشبكة الكهربائية.

تحليل منهجية التعلم الآلي ومراعاة إعادة تكوين الشبكة الكهربائية

تزايد تغلغل الطاقة المتجددة والتوليد الموزع في العقود الماضية، ووفقاً لتقرير الحكومة الصادر عن إدارة الطاقة الوطنية في الصين، وبحلول نهاية عام (2015)م، بحيث بلغت القدرة المركبة للطاقة المتجددة في الصين أكثر من (480) مليون كيلوواط، بحيث تبلغ الكهرباء المولدة من الطاقة المتجددة حوالي (1363) مليار كيلوواط ساعة، مما يوفر (24.5٪) من إجمالي استهلاك الكهرباء.

وفيما بعد تمت مناقشة تحديد المواقع والحجم الأمثل للأجيال الموزعة (DGs) مع مراعاة الاهتمامات الفنية المختلفة بشكل كبير خلال العقد الماضي، بحيث تم تقديم نهج تحليلي لتحديد المواقع والحجم الأمثل للتوليد الموزع في شبكات توزيع القدرة الشعاعية لتقليل فقد الطاقة، كذلك تم اقتراح استراتيجية تحديد موقع وتحجيم (DG) على أساس التكلفة مع الأخذ في الاعتبار التكاليف المباشرة وغير المباشرة لاستثمار (DG)، بحيث وتشغيل الطاقة الإجمالية وجودة إمداد الطاقة والموثوقية وفقدان الطاقة.

كذلك تؤخذ معايير الموثوقية أيضاً في الاعتبار في نموذج تحديد الموقع والحجم (DG)، بحيث تم اقتراح النماذج العشوائية للجلوس والحجم الأمثل لـ (DG)، كذلك تم أخذ نمو الحمل غير المؤكد وطاقة الخرج غير المؤكدة للمركبات الكهربائية الموصولة بالكهرباء ووحدة توليد الرياح ومصدر توليد الطاقة الشمسية، بحيث يتم تحسين تخصيص الطاقة التفاعلية جنباً إلى جنب مع تحديد موقع (DG) وحجمه ويتم أخذ الخصائص العشوائية لطاقة الرياح والطاقة الشمسية في الاعتبار.

آلية إعادة تشكيل الشبكة الكهربائية لتقليل فقدان الطاقة

درست الأعمال السابقة فائدة إعادة تشكيل الشبكة الكهربائية في تقليل فقد الطاقة والحفاظ على توازن الطاقة وتعزيز حالة الجهد الكهربائي وتقليل تكلفة نشاط شركات التوزيع والجمع بينهما، ومع زيادة مستويات الاختراق لموارد الطاقة الموزعة، بحيث لفتت فائدة إعادة تشكيل الشبكة للمساعدة في تكامل (RDG) انتباه الباحثين.

كما أنشأ نموذجاً نشطاً لإعادة تشكيل نظام التوزيع والهدف منه هو تعظيم المقدار الإجمالي لـ (RDG) التي يمكن أن يستضيفها نظام التوزيع، بحيث تظهر النتائج أن تطبيق إعادة التكوين الثابت أو الديناميكي هو طريقة فعالة لاستيعاب كميات أكبر من (RDG) في أنظمة التوزيع دون تعزيز الشبكة الكهربائية، بحيث يُظهر العمل أنه بعد إعادة التكوين؛ يمكن زيادة السعة القصوى لـ (RDG) التي يمكن للنظام استيعابها بنحو (102٪) في نظام اختبار قياسي.

كما يوضح أن إعادة التكوين يمكن أن تقلل من تقليص (RDG)، بحيث توضح الدراسة أيضاً أن إعادة التكوين كل ساعة لا تقلل فقط من الخسائر الكهربائية، ولكنها أيضاً تطلق المزيد من السعة الحرة لـ (RDG)، ومع ذلك لم يتم اقتراح الأعمال من وجهة تخطيط (RDG)، كما تم توضيح الجدوى الفنية للمساعدة في استهلاك مصادر الطاقة المتجددة من خلال إعادة تكوين الشبكة، ولكن لم يتم دراسة الجدوى الاقتصادية والمزايا.

 إعادة تكوين الشبكة ونمذجة الموقع الأمثل وحجم (RDG)

هناك نطاق ثلاث مستويات رئيسية وهيكل الرقيق للنموذج، بحيث يمكن التعبير بشكل تجريدي عن نموذج تحديد موقع (RDG) وحجمه مع مراعاة إعادة تكوين الشبكة من خلال:

وبالتالي (Ctotal) هو إجمالي التكلفة السنوية، كذلك (χallo ، χconf ،power) هي متغيرات التحكم في تخصيص (RDG) (تحديد الموقع والتحجيم) وإعادة تكوين الشبكة وطاقة خرج (RDG) على التوالي، كذلك (φ) و هما قيد المساواة وقيد عدم المساواة على التوالي.

كما يتم وصف نموذجاً متزامناً مع متغيرات تحكم مقترنة، والتي يصعب حلها؛ فإن بالإشارة إلى بناء وتشغيل نظام الطاقة الفعلي، بحيث يمكن تقسيم العملية إلى (3) مراحل بشكل عام:

• مرحلة التخطيط.

• ومرحلة التشغيل (إرسال اليوم إلى الأمام).

• مرحلة التحكم في الوقت الفعلي.

خلال كل مرحلة؛ يختلف هدف التحسين والقيود، وبناءً على هذا الاعتبار؛ فإنه يمكن أيضاً التعبير عن النموذج على النحو التالي:

الخوارزميات والاستراتيجيات المقترحة لحل مشاكل تكوين الشبكة

في الهيكل ذي المستويات الثلاثة؛ تتم صياغة مشاكل السيد والعبد والثانوي جميعها كنماذج تحسين، بحيث تم اقتراح الخوارزميات القائمة على التعلم الآلي، والتي يمكنها التعامل مع البيئة العشوائية، ولحل هذه المشاكل؛ فإنه يتم تحديد قوة (RDG) في مشكلة (sub-slave) من خلال استراتيجية سريعة وفعالة تعتمد على (MPPT) مع مراعاة تعقيد الحساب للمشكلة بأكملها ومتطلبات الوقت الفعلي في أنظمة الطاقة الفعلية.

• الخوارزميات المستندة إلى (LA) لمشكلات (sub-slave): تعد خوارزميات التعلم التكيفية فعالة من أجل التحسين والتحكم في الأنظمة المعقدة غير الخطية، حيث التعلم الآلي عبارة عن صانعي قرار متكيفين يتعلمون اختيار الحل الأمثل من المنطقة الممكنة باستخدام ردود الفعل التعزيزية الصاخبة من البيئة العشوائية، حيث أن الهدف من (LA) هو إيجاد الحل الأمثل، كذلك يتم تقليل توقع ردود الفعل من البيئة العشوائية.

• استراتيجيات التحكم في الطاقة في المستوى الثالث: يتمثل مبدأ استراتيجية التحكم في الطاقة (RDG)، وفي تعظيم استهلاك الطاقة المتجددة في ظل قيود النظام، وفي نظام التوزيع يعتبر تجاوز الحد من الجهد الكهربائي هو المشكلة الأكثر أهمية التي تحدث بشكل عام قبل تجاوز الحد الحالي، لذلك تأخذ هذه الاستراتيجية في الاعتبار حالتين يمكن فيهما انتهاك قيود الجهد الكهربائي.

• استراتيجيات عملية الحل الكاملة لنموذج المستوى الثالث: يوضح الشكل التالي العملية الكاملة للخوارزمية المتزامنة لحل النموذج ذي المستويات الثلاثة، وتتشابه البنية المنطقية المكونة من (3) مستويات، كما ويتم التعامل مع الخصائص العشوائية للطاقة المتجددة والأحمال في مشكلة العبودية.

وأخيراً في هذه الدراسية تم اقتراح طريقة مثالية لتحديد موقع (RDG)، كما وتحديد حجمها مع مراعاة إعادة تكوين الشبكة واستراتيجية التحكم في طاقة (RDG)، بحيث تم إنشاء هيكل رئيسي تكراري مكون من (3) مستويات وفقاً لترتيب تخطيط (RDG) وتشغيل نظام التوزيع، وبالنظر إلى تعقيد النموذج؛ فإنه يتم تقديم إستراتيجية عملية لتحديد قوة (RDG) في مشكلة العبيد الثانوية.

كذلك يتم حل تخصيص (RDG) في المشكلة الرئيسية وتحسين جدول إعادة التكوين في مستوى العبيد من خلال تعلم الخوارزميات القائمة على التشغيل الآلي والتي يمكنها التعامل مع الخصائص العشوائية من الأحمال والطاقة المتجددة، كما تُظهر النتائج أن السعة المثلى لـ (RDG) تزداد ويمكن تحقيق فوائد اقتصادية أعلى إذا تم النظر في إعادة تكوين الشبكة في مرحلة تشغيل النظام وأن الخوارزميات القائمة على التعلم الآلي المقترحة لها كفاءة تحسين أعلى مقارنة بالخوارزمية الذكية التقليدية.

وفي العمل المستقبلي؛ فإنه يجب أن يؤخذ في الاعتبار مستوى التشغيل الآلي لأنظمة التوزيع ونظام حماية الترحيل الذي قد يضيف قيوداً على إعادة تشكيل الشبكة والتحكم في قدرة (RDG)، ومن ناحية أخرى؛ فإن نموذج تخصيص (RDG) المقترح له معنى مرجعي لوضع المحول وتخطيط التوسع لأنظمة التوزيع النشطة المستقبلية ذات الاختراق العالي لـ (RDG).