تخصيص الطاقة الكهربائية والاحتياطي للأنظمة متعددة المناطق

اقرأ في هذا المقال


ضرورة تخصيص الطاقة الكهربائية والاحتياطي للأنظمة متعددة المناطق

يقدم تكامل طاقة الرياح على نطاق واسع تحديات جديدة لأنظمة الطاقة جنباً إلى جنب مع الخصائص المتأصلة في الصين، كذلك أنظمة الطاقة في الصين كبيرة نسبياً، بما في ذلك ست شبكات كهرباء إقليمية، بحيث تتكون كل شبكة كهرباء إعادة توجيه من عدة شبكات كهرباء إقليمية مترابطة، وذلك من أجل ضمان التشغيل الآمن لنظام الطاقة الكبير هذا، كما أنه من الضروري وجود نظام تحكم هرمي.

أيضاً تم دمج مجموعات طاقة الرياح مركزياً في شمال غرب الصين، وذلك بعيداً عن مراكز التحميل، كما تم إنشاء ثماني قواعد لطاقة الرياح على نطاق واسع بسعة إجمالية تزيد عن (90) جيجاوات، ومن ثم أصبح التحسين المشترك عبر الإقليمي لكل من الطاقة والاحتياطيات اتجاهاً في الصين، وعلاوة على ذلك تم بالفعل تنفيذ إطار تنسيق متعدد الأوقات (MSCF) في الصين لإزالة أخطاء الجدولة بنجاح مع مرور الوقت

كما تتأثر هذه الدراسة بالمتطلبات العملية في الإرسال الاقتصادي على نطاق متعدد الأوقات (ED) لنظام متعدد المناطق مع مزارع رياح متعددة مدمجة في هيكل تحكم هرمي. تضفي الخصائص المتأصلة في الصين المذكورة أعلاه تميزاً وثيق الصلة بهذه القضية.

أولاً يجلب نظام التحكم الهرمي مشاكل أمن المعلومات وعناصر التحسين المختلفة إلى مركز التحكم العلوي (UCC) ومركز التحكم المحلي (LCC)، وبالنسبة للصين تمتلك (UCC) معلومات خطوط الربط التي تربط المناطق وترتب كميات التبادل الحدودي لكل منطقة، ومع ذلك دون معرفة معلومات خط الربط ونتائج الجدول الزمني للمناطق الأخرى، بحيث تقوم شركة (LCC) لكل شبكة طاقة إقليمية بشكل مستقل بجدولة الوحدات الداخلية لتحقيق حل الفوائد الأمثل لمنطقتها الخاصة تحت حدود الطاقة المشتركة والاحتياطيات.

9133637-fig-1-source-large-300x226

ولحل التنسيق بين العديد من (LCCs)، بحيث يصف النهج اللامركزي القائم على التحلل المعمم المعدل، كما يتم تنفيذ تحسين لامركزي بالكامل بناءً على خوارزمية إجماع مستوى القطع، بحيث يتم اختيار زوايا المرحلة الحدودية لكل منطقة كمتغيرات اقتران وتكون قادرة على الحصول على حل عن طريق التكرار بين (LCCs) و (UCC)، كما تعتمد خوارزمية لاغرانج المعززة على عدم الحاجة إلى (UCC)، ولكن فقط تبادل معتدل للمعلومات بين (LCCs).

عملية تكامل المعلومات في LCC

كما هو الحال مع (UCC)؛ فإنه يحتاج إلى معرفة إجابات ثلاثة أسئلة من أجل تحقيق نتائج مشاركة موارد الطاقة والتوزيع الفعال داخل النظام بأكمله، أولاً ما هي المنطقة التي توفر الطاقة بتكلفة أقل، وثانياً كيف يؤثر التغيير في الناتج الإجمالي لمنطقة ما على التغيير في قدرتها على توفير احتياطي تصاعدي أو تنازلي؟ ثالثاً كيف يؤثر التغيير في توفير احتياطي تصاعدي أو تنازلي لمنطقة ما على التغيير في توقعات (LS) أو (WC) في المنطقة؟ لحل الأسئلة الثلاثة المذكورة أعلاه، تقترح هذه الورقة ثلاثة أنواع من منحنيات تكامل المعلومات.

علاقة إجمالي مخرجات الطاقة الحرارية بإجمالي تكاليف الوقود

على فرض أن هناك ثلاث وحدات حرارية في منطقة ما ويمكن تمثيل منحنيات خصائص الاستهلاك الخاصة بها بواسطة (Fth1) و (Fth2) و (Fth3)، كذلك الميل المماس لأي نقطة على منحنيات خصائص الاستهلاك هذه هو معدل الاستهلاك المتزايد (λ).

ووفقاً لمبدأ الزيادة المتساوية؛ فإنه سيتم تقليل إجمالي استهلاك الوقود إذا كانت معدلات الاستهلاك المتزايد للوحدات الثلاث جميعها في نفس فترة الإرسال، (λ1 = λ2 = λ3)، لذلك؛ فإنه يمكن الحصول على العلاقة بين مخرجات الطاقة للوحدات الحرارية و كما هو موضح في المعادلة التالية:

Untitled-97-300x104

حيث (ai) ، (bi) ، (ci) هي معامل الاستهلاك لوحدة الطاقة الحرارية (i)، (t)، أما (Pthi) هي مخرجات الطاقة للوحدة الحرارية في فترة الإرسال (tth)، إلى جانب العلاقة المعروضة في المعادلة السابقة؛ فإن مخرجات الطاقة للوحدات الحرارية مقيدة أيضاً، بحيث يوضح القيد التالي الحدود العليا والسفلى لخرج الطاقة للوحدة الحرارية (i)، كما أن القيد التالي هو قيد سعة التعلية، حيث يكون (RUi) و (RDi) هما أقصى زيادة في الإنتاج ونقصان للوحدة الحرارية (i) خلال فترة الإرسال.

Untitled-98-300x124

علاقة إجمالي مخرجات الطاقة الحرارية وإجمالي القدرات الاحتياطية

النوع الثاني يسمى (PRupm)، (t) و (PRdnm ، t) مما يشير إلى العلاقة بين إجمالي مخرجات الطاقة الحرارية مع إجمالي إمكانات الاحتياطي الصاعد والهابط داخل منطقة واحدة على التوالي، بحيث تظهر العمليات المشتقة لمنحنى العلاقة (PRupm) و (t) و (PRdnm، t) في الجزء الأزرق من الشكل التالي (2-a).

ووفقاً للمعادلة التالية؛ فإن إجمالي القدرة الكهربائية الاحتياطية الصاعدة (r¯thm) و (t) والقدرة الكهربائية الاحتياطية للأسفل (r – thm ، t) التي تحتفظ بها المنطقة (m) هي مجموع السعة الاحتياطية لكل وحدة حرارية بعد النظر في قدرة المنحدر، كما تعبر (PRupm) و (t) و (PRdnm، t) عن العلاقة بين (PRdnm) و (t) وتوفر قدرة الاحتياطي الصاعد أو الهابط، كذلك (ΔPRupx) و (ΔPRdnx) هي الأشكال المختلفة لـ (PRupm) و (t) و (PRdnm ، t).

Untitled-99-300x114

9133637-fig-2-source-large-155x300

علاقة قدرات الاحتياطي وفوائدها

أخيراً تم تطوير منحنيات العلاقة المسماة (RLSm) و (t) و (RWCm، t) لدمج العلاقة بين القدرة الاحتياطية الإجمالية التي تحتفظ بها منطقة معينة وتوقعات (LS / WC) داخل هذه المنطقة، ونظراً لأن السعة الاحتياطية غير المناسبة تؤدي إلى (LS) و (WC) في النظام الكهربائي؛ فإنه نستخدم توقعات (LS) و (WC) لقياس تأثير امتلاك احتياطي تصاعدي واحتياطي تنازلي، وبالتالي يتم اشتقاق المعادلات التالية في هذه الدراسة لوصف هذه العلاقات.

كما تحدث حادثة (LS) عندما يكون خطأ توقع طاقة الرياح أكبر من الاحتياطي التصاعدي الذي تملكه هذه المنطقة ويحدث (WC) عندما تكون القيمة المطلقة لخطأ توقعات طاقة الرياح أكبر من الاحتياطي الهابط الذي تملكه هذه المنطقة، حيث أن [fm ، t (x)] في المعادلات هي دالة التوزيع الاحتمالي (PDF) لتوزيع الاحتمالية المتعددة الاستخدامات (VPD)، وهي المعروضة في الشكل (2-b)، كما وتم اعتمادها لتناسب توزيع الرياح التاريخية خطأ توقعات الطاقة للمنطقة(m).

كما أن مقدار (LS) هو (x − r¯ownm ، t) والاحتمال المقابل لحدث (LS) هو [fm ، t (x)]، وذلك عندما يكون خطأ التنبؤ بقدرة الرياح (x) أكبر من (r¯ownm ، t)، لذلك؛ فإن توقع (LS) تحت قيم تنبؤ معينة هو تكامل حسب [(x − r¯ownm ، t) × fm ، t (x)] من (r − ownm ، t) إلى (Emaxerror ، m ، t) هو الحد الأقصى لخطأ توقع طاقة الرياح والذي ظهرت على الإطلاق في البيانات التاريخية التي تم تجميعها في حاوية معينة تتوافق مع مستوى تنبؤ للمنطقة (m).

وبشكل مشابه؛ فإن توقع (WC) تحت قيم تنبؤ معينة هو تكامل [(−r – ownm، t − x) – × fm، t (x)] من (Eminerror، m، t) إلى (−r – ownm، t)، وذلك كما هو موضح في المعادلات، كما تعبر (RLSm، t) عن العلاقة بين “الاحتياطي التصاعدي الذي تملكه المنطقة (m) و “توقع (LS) المقدرة بالمساحة (m)، حيث أن “RWCm، t يعبر عن العلاقة بين” الاحتياطي الهابط الذي تملكه المنطقة (m) “و” (WC) المتوقع في المنطقة (m).

Untitled-101-300x173

المصدر: X. R. Sun, P. B. Luh, K. W. Cheung, W. Guan, L. D. Michel, S. S. Venkata, et al., "An efficient approach to short-term load forecasting at the distribution level", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, no. 4, pp. 2526-2537, Jul. 2016.M. Tucci, E. Crisostomi, G. Giunta and M. Raugi, "A multi-objective method for short-term load forecasting in European countries", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, no. 5, pp. 3537-3547, Sep. 2016.H. Y. Jin, Z. S. Li, H. B. Sun, Q. L. Guo and B. Wang, "Coordination on industrial load control and climate control in manufacturing industry under TOU prices", IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 10, no. 1, pp. 139-152, Jan. 2019.D. N. Liu, L. Zeng, C. B. Li, K. L. Ma, Y. J. Chen and Y. J. Cao, "A distributed short-term load forecasting method based on local weather information", IEEE Systems Journal, vol. 12, no. 1, pp. 208-215, Mar. 2018.


شارك المقالة: