الاستجابة المتكاملة للطلب على الكهرباء والغاز الطبيعي

اقرأ في هذا المقال


أدت المخاوف المتزايدة بشأن انبعاثات غازات الاحتباس الحراري إلى اتجاه متزايد لاستخدام مصادر الطاقة المتجددة (RERs) في نظام الطاقة كذلك الفاصل الزمني، كما أدت الطبيعة الاحتمالية لـ (RERs) إلى زيادة متطلبات توفير المرونة، ومن ثم؛ فمن الضروري تنفيذ جدول صيانة التوليد القائم على المرونة.

أهمية الاستجابة المتكاملة للطلب على الكهرباء والغاز الطبيعي

معدل تغلغل موارد الطاقة المتجددة (RERs) آخذ في الارتفاع في أنظمة الطاقة الحديثة بسبب ميزاتها المحددة مثل الانبعاثات الصفرية وكذلك تكلفة التشغيل المنخفضة، كذلك يكون ناتج(RERs) والتشغيل الآمن لأنظمة الطاقة مترابطين عندما يكون معدل اختراق (RERs) مرتفعاً ومن ناحية أخرى تؤثر المعلمات الجوية المتغيرة على ناتج (RERs)، ومن ثم أصبح تحليل المرونة موضوع بحث مهم.

كما تم استخدام مخازن الطاقة كمورد مرونة للتعامل مع عدم اليقين من (RERs)، كذلك تم تصميم برامج استجابة الطلب المتكاملة لتوفير المرونة في أنظمة الطاقة المحلية، بحيث يتم تقديم التصميم الحافز لمخصصات المرونة من قبل شركة التوزيع المحلية التي حولت الطلب السكني إلى مركز طاقة سكني (REH).

كذلك يتم استخدام وحدة تعمل بالغاز سريعة البدء كمورد مرن للتخفيف من تقلبات (RERs)، بحيث يعتمد التشغيل الآمن للوحدات التي تعمل بالغاز على توافر الغاز الطبيعي، وفي نظام الطاقة يعتبر الغاز الطبيعي أحد مصادر الطاقة الأولية التي زادت بشكل كبير مؤخراً، ومن ثم؛ فإن عدم اليقين في شبكة الغاز الطبيعي مثل الطلب على الغاز هو أمر ملحوظ للتشغيل الآمن في نظام الطاقة.

وسيؤدي عدم الانتباه إلى تغلغل مختلف أوجه عدم اليقين وتحليل المرونة في مشكلة جدولة صيانة التوليد (GMS) إلى بيئة غير آمنة لمشغلي ومطوري أنظمة الطاقة، ومن ثم؛ فمن الضروري أن يتم التحقيق في البحوث المنشورة في (GMS).

آلية تقليل الانبعاثات وتحسين الموثوقية وتقليل تكلفة نظام الطاقة

في السنوات الأخيرة، تم نشر بحث مكثف حول (GMS) من مناهج مختلفة مثل تقليل الانبعاثات وتحسين الموثوقية وتقليل التكلفة في نظام الطاقة، بحيث يعتبر تقليل مؤشر الموثوقية وتكلفة التشغيل من الأهداف الأساسية في (GMS) من خلال إطار العمل ثنائي المستوى، كما تم تقديم نموذج من مرحلتين يعتمد على استراتيجية اللعبة غير التعاونية في لـ (GMS) في بيئة مُعاد هيكلتها.

كذلك تم تطوير إجراء منسق متعدد الأهداف لـ (GMS) والنظر في الانبعاثات والموثوقية والأهداف الاقتصادية، بحيث تم استخدام الطريقة المعجمية لمراعاة الأهداف الاقتصادية والانبعاثات والموثوقية، كما أدى الإطلاق العالي السرعة وغير الملوثات وتوافر مخازن الطاقة (ESs) وموارد الاستجابة للطلب (DRRs) إلى استخدامها على نطاق واسع في أنظمة الطاقة الحديثة.

كذلك؛ فإن أحد الحلول الممكنة للتخفيف من آثار تغير (RERs) هو استخدام (ESs) وموارد الطاقة الموزعة (DERs)، كذلك تعتبر التقنيات المختلفة والناشئة لـ (ES) لها تطبيقات واسعة في نظام الطاقة الحديث، مما تسبب في تأثيرات كبيرة. في الدراسات الحديثة، كما تم التحقيق في آثار أنواع مختلفة من (ES)، أيضاً تم النظر في (ES) للتخفيف من عدم اليقين والتنوع في (RERs) في التزام الوحدة المرنة.

النموذج الرياضي للاستجابة المتكاملة للطلب على الطاقة

يصف الشكل التالي (1) إطار عمل (UFGMSIDRRs) المقترحة المرتبطة بتخزين الغاز الطبيعي وتقنية (P2G)، وفي الشكل (1-a)؛ فإنه تم تقديم التسلسل الهرمي لتقييم المرونة، كما يتم تقديم مرونة النظام ووقت التفاعل (RT) والسعة القصوى المتاحة (MAC) لتقييم مرونة النظام مع الأخذ في الاعتبار الأحداث غير المتوقعة، كذلك يتم الحصول على مؤشر مرونة النظام من خلال تجميع (MAC) و (RT).

بعد ذلك، تُستخدم طريقتان تستندان إلى نماذج السلاسل الزمنية للتنبؤ بعدم التيقن من الرياح والغاز الطبيعي في الشكل (1-b)، وهنا يتم النظر في أوجه عدم اليقين المتعلقة بالطلب على الغاز الطبيعي ومخرجات موارد الرياح بواسطة (ARIMA) والتعلم العميق على التوالي.

وفي الشكل (1-c) تعتبر (UFGMSIDRRs) بالاقتران مع (IDRR) وتخزين الغاز الطبيعي وتقنية (P2G) بمثابة حل متعدد الأهداف للتكلفة والانبعاثات والموثوقية والمرونة، كذلك يتم نشر العديد من الطرق للتعامل مع المشكلات متعددة الأهداف من منظور صانع قرار النظام، وفي هذا الطرح؛ فإنه يتم تطبيق قيد “إبسيلون” المعزز لحل مشكلة (UFGMSIDRRs) متعددة الأهداف.

alhel1-3191781-large

النموذج الهندسي للاستجابة للطلب على الكهرباء والغاز

إن الكهرباء [DR (EDR)] لديها القدرة على تقديم ميزات خاصة مثل تحسين الموثوقية وخفض تكلفة التشغيل وخفض الانبعاثات وتحسين المرونة، كما يؤدي تجاهل حمل الغاز إلى تفويت فرص استخدام استجابات طلب الغاز (GDR)، وفي النموذج المقترح تم تنفيذ كل من شهادات الإيداع الدولية وسجلات البريد الإلكتروني بسبب الاستخدام الأقصى لهذه الموارد.

كذلك يتم النظر في شروط الاستخدام وبرامج الأحداث في (UFGMSIDRRs) المقترحة، وفي حالات الحد من مخاطر الكهرباء والغاز المستندة إلى الحدث؛ يتلقى العميل حافزاً لتقليل استهلاكه، كما من المفترض أن يتم الإشراف على إشعار حدث تقليص الغاز والكهرباء في الوقت الحالي، بحيث يتم تقديم إجمالي مدفوعات الحوافز لتقليص الكهرباء من خلال المعادلات التالية:

Untitled-19-300x79

كما يتم تعريف إجمالي الحوافز المدفوعة لتقليص الغاز (DR) على النحو الوارد في المعادلة:

Untitled-20-300x75

نموذج عدم الثقة للطلب على الكهرباء والغاز الطبيعي

يعتبر تحليل السلاسل الزمنية هو نهج قابل للتطبيق للتنبؤ بمتغير مستمر يعتمد على الوقت، وفي هذه الدراسة، كما يتم توقع سرعة الرياح والطلب على الغاز من خلال التعلم العميق (DL ،ARIMA) التلقائي على التوالي، وفيما يلي تفاصيل كل طريقة من طرق التنبؤ.

  • توقع طلب (ARIMA) على الغاز الطبيعي.

طريقة (ARIMA) هي نوع من النماذج الإحصائية التي يمكن استخدامها لتحليل بيانات السلاسل الزمنية والتنبؤ بها، حيث إنه يعطي حلاً بسيطاً وقوياً لتوفير تنبؤات متسلسلة زمنية ماهرة من خلال تلبية مجموعة من الهياكل المشتركة في بيانات السلاسل الزمنية، كما إنها نسخة أكثر تعقيداً من المتوسط المتحرك الانحدار التلقائي مع إضافة التكامل.

  • التنبؤ بسرعة الرياح بطريقة (DL).

(DL) هو نوع من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي الذي تم تصميمه لمحاكاة كيفية تعلم العقل البشري للموضوع، كما يعد هذا الشكل من التعلم أحد أهم جوانب علم البيانات، والذي يشمل أيضاً الإحصاء والنمذجة التنبؤية، ومن ناحية أخرى؛ فإن التعلم العميق فعال للغاية في تحليل وفهم كميات هائلة من البيانات، وذلك لأنه يسرع العملية ويبسطها.

وأخيراً وخلال السنوات الأخيرة؛ ازداد الترابط بين نظام الغاز والكهرباء، وبالتالي؛ فإن الحد من إمدادات الغاز الطبيعي ملحوظ للتشغيل الآمن في نظام الطاقة، ومن ناحية أخرى؛ سيؤدي عدم الانتباه إلى تغلغل (RERs) وتحليل المرونة في (GMS) إلى بيئة غير آمنة لمشغلي ومطوري أنظمة الطاقة، وفي هذه الدراسة تم تطبيق إطار بيئي تقني اقتصادي لنظام إدارة الموانئ غير المؤكدة التي تأخذ بعين الاعتبار الحد من مخاطر الكوارث المتكاملة.

المصدر: Y. Fu, H. Lin, C. Ma, B. Sun, H. Li, Q. Sun, et al., "Effects of uncertainties on the capacity and operation of an integrated energy system", Sustain. Energy Technol. Assessments, vol. 48, Dec. 2021.W. Alharbi and K. Bhattacharya, "Incentive design for flexibility provisions from residential energy hubs in smart grid", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 12, no. 3, pp. 2113-2124, May 2021.A. Hassanpour and E. Roghanian, "A two-stage stochastic programming approach for non-cooperative generation maintenance scheduling model design", Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 126, Mar. 2021.M. Moghbeli, V. Sharifi, A. Abdollahi and M. Rashidinejad, "Evaluating the impact of energy efficiency programs on generation maintenance scheduling", Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 119, Jul. 2020.


شارك المقالة: