هيكلة الوقت والمرونة في شبكات التوزيع الكهربائية

اقرأ في هذا المقال


أهمية هيكلة الوقت والمرونة في شبكات التوزيع الكهربائية

إن تغلغل موارد الطاقة الموزعة (DER) الواقعة بالقرب من مكان استهلاك الكهرباء، على سبيل المثال المنازل أو المباني التجارية ويتزايد في السنوات الماضية، ومع ذلك ونظراً لطبيعة (DERs) المتقطعة في كثير من الأحيان، وفضلاً عن الاختلافات في الطلب؛ فإنه يمكن أن تتسبب هذه التطورات أيضاً في العديد من المشكلات في تصميمات الشبكة ذات الجهد المنخفض (LV) مثل تغيرات الجهد (قطرات / ارتفاعات) وازدحام الشبكة.

لذلك من المرجح أن تستمر الزيادات في حمل الكهرباء في المستقبل، ولحل هذه المشكلات على مستوى الشبكة، تحول مشغلو نظام التوزيع (DSOs) من شبكات التوزيع الكهربائية التقليدية الخاملة وأحادية الاتجاه إلى شبكات التوزيع النشطة ثنائية الاتجاه (ADN).

كما أنه يمكن وصف (ADN) بأنه نظام شبكة يتحكم في موارد التوليد الموزعة. بعض التقنيات التمكينية لشبكات (ADN) هي موارد التخزين وبرامج الاستجابة للطلب وتقييمات الخط الديناميكي وتقنيات التحكم في الجهد الكهربائي والطاقة.

وفي هذا الصدد، تشير المرونة إلى قدرة نظام الطاقة على الاستجابة للتغيرات في العرض والطلب، استناداً إلى التطورات الأخيرة في تكنولوجيا المعلومات والاتصالات، بحيث يمكن أن تسهم مستويات مختلفة من موارد المرونة من جانب الطلب استناداً إلى برامج وتقنيات الاستجابة للطلب في كفاءة شبكات (ADN) من خلال تنشيط المستخدمين النهائيين وأصولهم المرنة.

لذلك أبلغت العديد من الدراسات عن الاستخدام التقليدي لموارد الإدارة النشطة، مثل مغيرات الصنبور عند التحميل (OLTC) ومعوضات (VAR) الثابتة (SVCs) وبنوك مكثف التحويل (CBs) وإجراءات التشغيل القياسية (SOPs)، وذلك للتعامل مع الشبكة التحديات التشغيلية، ومع ذلك تتطلب الحلول التقليدية استثمارات كبيرة في البنية التحتية للشبكة، وبالتالي يمكن لموارد الكهرباء المرنة أن تساهم في تأجيل مثل هذه الاستثمارات.

طريقة البحث والتحليل الخاصة بهيكلة الوقت

في سوق الطاقة التقليدية، يتم التعامل مع ازدحام الشبكة وتغيرات الجهد وخسائر الشبكة وانحرافات التردد الكهربائي بواسطة مشغل النظام (SO) باستخدام الخدمات المساعدة. تشير التطورات الأخيرة في برامج (DERs) والمرونة من جانب الطلب (الاستجابة)، إلى أنه يمكن التعامل مع قضايا شبكات الجهد المنخفض الناتجة عن ارتفاع الطلب أو المستويات العالية من توليد الطاقة المحلية على مستوى شبكات التوزيع.

وفي هذا السياق؛ فإنه يتم تحويل شبكات التوزيع السلبي التقليدية إلى شبكات (ADN)، بحيث تعتبر أصول المرونة المختلفة، مثل موارد المرونة من جانب الطلب والبطاريات و (DERs) ذات أصول مرونة محلية في (ADN)، كما أن معظم الموارد المذكورة أعلاه ذات طبيعة عشوائية، ولكن لا يزال بإمكانها لعب دور حاسم في إدارة جانب الطلب وتشغيل الشبكة ذات الجهد المنخفض.

لذلك؛ فإن هذا هو الحال بشكل خاص عندما يكون لدى المشغلين المركزيين إمكانية تحويل أو تقليص الأحمال خلال فترة معينة أو استخدام تخزين الطاقة أو البطاريات عند الضرورة، لذلك يحتاج (SO) إلى تقييم التطورات المستقبلية المحتملة من حيث الشكوك والوقت.

لذلك تتم دراسة تأثير الوقت وعدم اليقين على عمليات اتخاذ القرار في (SOs)، كما يستخدم (SO) جدولة مركزية لأصول وخدمات متعددة المرونة لتقليل تكلفة إدارة المشكلات المتعلقة بازدحام الشبكة وتغيرات الجهد وخسائر الشبكة الكهربائية، بحيث درس عدد من الباحثين المعطيات غير المؤكدة مثل السعر والحمل والتوليد المتجدد وحالات الأعطال في شبكات التوزيع فيما يتعلق بالاستجابة المثلى لظروف النظام أو السوق.

الا أن الجديد في هذه الدراسة هي التركيز على كيفية تحديد القدرات الديناميكية لموارد المرونة (على سبيل المثال) الوقت، وكيفية حل عدم اليقين في نموذج الجدولة الأمثل لدينا وخصائص الأصول المرنة، وكذلك قاعدتان مهمتان لاتخاذ القرار الأمثل على المستوى التشغيلي هما وقت التنشيط (الاستجابة) ومدة المرونة التي توفرها الأصول، حيث يوضح الشكل التالي (1) خصائص مورد المرونة (الأصل)، حيث يشتري (SO) قدراً معيناً من المرونة من مزودي خدمات المرونة (FSPs).

tomas1-3085958-large-300x209

ولدراسة تأثير تمثيل عدم اليقين عند جدولة الأصول المرنة في إدارة (ADN)؛ فإنه نستخدم مقاييس الجودة المعروفة من البرمجة العشوائية، بما في ذلك قيمة الحل العشوائي، بحيث يتم تقديم أيضاً مقياساً جديداً يتعلق بعدم اليقين والمرونة عند التفكير في القوة التفاعلية، وذلك من خلال تغيير الخصائص المتعلقة بوقت التنشيط ومدة توفير المرونة من هذه الأصول، بحيث يُظهر التحليل أن عرض المعلومات غير المؤكدة المتعلقة بالحمل والسعر في النموذج مهم للغاية عند النظر في قيمة المرونة.

خدمات المرونة الخاصة بشبكات التوزيع الكهربائية

تتضمن دراستنا اثنين من موارد المرونة الأساسية من جانب الطلب، وذلك من حيث استجابة الطلب ومن حيث تقليص الحمل وتحويل الحمل، لذلك تأتي استجابة الطلب من حيث التخزين.

خدمات المرونة من جانب الطلب وتحويل الأحمال وتقليصها

يُعرَّف تقليص الحمولة على أنه تخفيض في الحد الأقصى للحمل (ذروة الحلاقة) لمدة محددة مسبقاً والدفع للمستهلك، وكأحد الأصول المرنة؛ فإنه يتم إعداد تقليص الحمل للاستخدام الفوري من قبل مشغل النظام المركزي، لذلك قد تكون تكلفة استخدام تقليص الأحمال مرتفعة للغاية في بعض الظروف، وبالتالي تكون مدة هذا الأصل أقل من الأصول الأخرى، ومع ذلك؛ فإن وقت الاستجابة أقصر من وقت التدابير الأخرى بسبب الخفض الفوري في الاستهلاك.

كما يختلف تحويل الحمل عن تقليص الحمل من حيث التكلفة والمدة ووقت التنشيط. الشرط الرئيسي لتحويل أي حمل مرن هو أنه من الممكن تلبية إجمالي الطلب بعد التحول، بحيث يمكن لمالك (SO) أو الأصل تحويل الاستهلاك خلال فترة زمنية لأحجام تحميل محددة، كما يمكن تغيير ملف تعريف الحمل، ولكن يجب الحفاظ على إجمالي الطاقة التي يتم تسليمها خلال أفق التخطيط.

مرونة التخزين والبطاريات: يسمح استخدام البطاريات بالمرونة دون تكبد أي تكاليف تشغيل، كما أنه يمكن استخدام قدرة تعويض القدرة التفاعلية لمحولات الكهروضوئية لتنظيم حجم الجهد الكهربائي؟، بحيث نناقش الطاقة النشطة فقط التي يتم الحصول عليها من البطاريات، لذلك تتسم البطاريات بالمرونة فيما يتعلق بالتوقيت وإدارة عدم اليقين، بحيث يمكن أن يخطط (SO) بالضبط المدة التي يجب أن تظل فيها البطارية في عملية استخدام مرنة ويمكن تنشيط البطاريات كلما احتاج (SO) إليها لتوفير الطاقة.

بنية النظام الكهربائي: تشتمل بنية نظام الطاقة المقترحة على (SO) المركزي، بحيث يمكنه شراء خدمات المرونة من أصول المرونة المتصلة بشبكة الجهد المنخفض ضمن الحدود التي تحددها العقود الثنائية مع مالك الأصل، كما تحدد العقود كيف يم

كن نقل الحمولة أو تقليصها ضمن حدود محددة مسبقاً وكيف يمكن استخدام البطاريات لمعالجة مشكلات تشغيل الشبكة، لذلك يشتري (SO) المركزي المرونة من مقدمي الخدمات المالية بتكلفة متفق عليها مسبقاً تعكس عدم فاعلية البطاريات.

كما تقع الأصول في مناطق سكنية، لكن المشغل يتحكم في المرونة. تظهر بنية الحل المقترح في الشكل التالي (2).

tomas3-3085958-large-300x138

المصدر: E. Rosenberg and K. A. Espegren, CenSES Energy Demand Projections Towards 2050-Reference Path, Kjeller, Norway:Institutt for Energiteknikk, 2015.R. Hidalgo, C. Abbey and G. Joós, "A review of active distribution networks enabling technologies", Proc. IEEE PES Gen. Meeting, pp. 1-9, Jul. 2010.M. B. Anwar, H. W. Qazi, D. J. Burke and M. J. O’Malley, "Harnessing the flexibility of demand-side resources", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 10, no. 4, pp. 4151-4163, Jul. 2019.O. Alrumayh and K. Bhattacharya, "Flexibility of residential loads for demand response provisions in smart grid", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 10, no. 6, pp. 6284-6297, Nov. 2019.


شارك المقالة: