التحكم الكهربائي في النظام الإيكولوجي للمولد الافتراضي

يؤثر الوصول المستمر إلى الطاقة الجديدة والموزعة مزيداً من الاضطراب العشوائي في طاقة التحميل على أمن واستقرار الشبكات الصغيرة، كما تم اقتراح استراتيجية التحكم في النظام الإيكولوجي للمولد الكهربائي الافتراضي (VGEC)، وهنا تكمن الحاجة التي تتبنى فكرة نقل طاقة التحكم التلقائي للمولد السريع.

أهمية التحكم الكهربائي في النظام الإيكولوجي للمولد الافتراضي

يمكن للشبكات الصغيرة أن تدمج جميع أنواع تقنيات التوليد الموزعة بشكل فعال، كما وتوفر طريقة تقنية فعالة للوصول على نطاق واسع للطاقة الجديدة والطاقة الموزعة، والتي أصبحت جزءاً مهماً من بحث وبناء الشبكة الذكية، ومع ذلك وبسبب عدم اليقين البيئي وتقلبات الأحمال الكهربائية؛ فإنه يواجه نظام إدارة الطاقة (EMS) للشبكات الصغيرة العديد من التحديات، كما يمكن للتحكم التلقائي في التوليد (AGC) باعتباره أحد أهم وظائف التحكم في نظام الإدارة البيئية؛ إلا أن يحسن بشكل فعال جودة التردد والكفاءة الاقتصادية.

عادة ما تتكون استراتيجيات (AGC) التقليدية من فئتين، وهما تتبع مراجع الطاقة الإجمالية لـ (AGC)، والتي يتم التحكم فيها عادة، وثانياً تخصيص إجمالي مراجع الطاقة لكل وحدة بطريقة تخصيص ثابتة، ومن الناحية العملية؛ فإنه يتم استخدام وحدة التحكم النسبية المتكاملة (PI) على نطاق واسع في تتبع مراجع الطاقة الإجمالية لـ (AGC) في الشبكات الصغيرة.

وعلاوة على ذلك تم تطبيق تحسين (BFO) وتحسين “سرب الجسيمات” (PSO) وكذلك الخوارزمية الجينية (GA) وخوارزمية نزول التدرج التقليدي لتحسين جميع معاملات التحكم للشبكات الصغيرة في وقت واحد، وفي الدراسات السابقة للباحثين؛ فإنه تم تطبيق التعلم المعزز (RL) على (AGC) التقليدي للشبكة الكهربائية المترابطة لحل الاضطراب العشوائي الناجم عن التكامل الهائل للطاقة الموزعة.

ومع ذلك؛ فإن جميع الدراسات المذكورة أعلاه تستند إلى هيكل تحكم مركزي، وهو تعاون غير فعال مع إرسال اقتصادي بسبب جهل طوبولوجيا شبكة الطاقة، وعلى وجه الخصوص يتم تعيين قيادة (AGC) الشاملة لمركز الإرسال الإقليمي من خلال نسبة ثابتة من السعة القابلة للتعديل بدلاً من التحسين الديناميكي، ولا يمكنها التعاون بشكل فعال مع (AGC) للمعدات الصغيرة المترابطة.

التطوير المرتبط بموارد الطاقة الموزعة FRAMEWROK

يمكن تقسيم الشبكات الصغيرة المترابطة المدمجة مع عدد كبير من موارد الطاقة الموزعة إلى عدة شبكات صغيرة المساحة تقريباً وفقاً لطريقة قطع نظرية الرسم البياني، كما ويظهر إطار التحكم في الشكل التالي (1)، بحيث تعتبر كل شبكة صغيرة منطقة صغيرة بمثابة (VGE)، كما يتبادل كل (VGE) الطاقة عبر الحدود الإقليمية للحفاظ على استقرار التردد الكهربائي للشبكة الصغيرة المترابطة.

أما عند حدوث عطل خطير في الشبكة الصغيرة؛ فإنه يتم فصل كل (VGE) تلقائياً كعملية جزيرة، وفي هذا الوقت يجب الحفاظ على تردد كل (VGE) عن طريق التحكم الذاتي.

كما تم اعتماد [PDWoLF-PHC (λ)] للحصول على أمر الطاقة الكلي لكل (VGE) من خلال لعبة ديناميكية متعددة العوامل حيث يمكن اعتبار كل (VGE) وكيلاً، بحيث يحتوي كل (VGE) على أنواع متعددة من مجموعات وحدات المولدات (GUGs)، والتي ستختار وحدة المولد ذات السعة الأكبر كقائد والوحدات الأخرى كمتابعين، كذلك يتم الحصول على أمر الطاقة الإجمالي لـ (GUGs) المختلفة من خلال [Q-Learning (HQL)] الهرمي، وفي الوقت نفسه يتم تعيين أمر الطاقة لكل وحدة في (GUGs) باستخدام خوارزمية الإجماع.

تحسين التحكم الكهربائي في النظام الإيكولوجي

تعتبر استراتيجية (VGEC) بمثابة استراتيجية مختلطة تعتمد على إطار عمل (MAS-SCG)، بحيث تم اعتماد [PDWoLF-PHC (λ)] بناءً على مبدأ (MAS-SG) للحصول على أمر الطاقة الكلي في جزء التحكم (AGC) لكل (VGE)، كذلك تم اقتراح إستراتيجية (HQC) لتوزيع الطاقة بطريقة ديناميكية مثالية، والتي تجمع بين خوارزمية (HQL) وطريقة الإجماع على أساس مبدأ (MAS-CC).

خوارزمية التحكم (AGC)

في (VGE) يتم استخدام [PDWoLF-PHC (λ)] كخوارزمية تحكم (AGC) ووحدة التحكم المقابلة لها تعادل عامل، والذي يمكنه تبادل المعلومات بشكل متكرر مع وكلاء آخرين، تتمثل الفكرة الرئيسية لخوارزمية [PDWoLF-PHC (λ)] المقترحة في استخدام فكرة نفق الوقت بشكل صريح مع وظيفة التنبؤ العكسي متعدد الخطوات للتراجع بشكل فعال عن معلومات التعزيز لعملية اتخاذ القرار متعددة الخطوات في المستقبل.

وفي الوقت نفسه يستخدم كل وكيل مشاركة الخبرة لتحديث جدول (Q-function)، ومن خلال المنافسة الديناميكية أو التعاون لتعديل إستراتيجية التحكم الخاصة به بشكل مناسب وزيادة كفاءة التعلم الإجمالية للنظام متعدد الوكلاء، بحيث يمكن للخوارزمية المقترحة الحصول على السيطرة التعاونية المثلى.

خوارزمية تخصيص الطاقة (AGC)

وتقسم هذه الخوارزمية الى النموذج الرياضي لتخصيص القوة، حيث يتم اختيار انحراف الطاقة وتكلفة التنظيم ووقت المنحدر على أنها ثلاث وظائف موضوعية، بحيث يتم وصف عملية تخصيص أوامر الطاقة لكل (VGE) بالنموذج الرياضي التالي:

حيث أن:

(f1): هي دالة مرجحة خطية متعددة الأهداف لانحراف القدرة وتكلفة التنظيم.

(f2): هي الوظيفة الموضوعية لوقت المنحدر.

(Δ): الخطأ هو انحراف أمر الطاقة الإجمالي المحسوب بواسطة وحدة تحكم (AGC) والقوة الإجمالية لجميع (GUGs).

(Ctotal − i): هي تكلفة التنظيم لوحدات المولدات بأكملها في (GUGi).

(ΔPiw و ΔPrateiw): هما أمر الطاقة ومعدل الانحدار لوحدة المولد (w-th) من (GUGi) على التوالي.

(ΔPΣ): هو أمر الطاقة الإجمالي المحسوب بواسطة وحدة تحكم (AGC).

(ΔPi): هو أمر الطاقة لـ (GUGi).

(ηi): هو عامل توزيع الطاقة.

(m): هو رقم (GUG) في كل شبكة طاقة إقليمية.

(Wi): هو عدد وحدات المولدات الكهربائية في (GUGi).

أما بالنسبة الى استراتيجية (HQC)، وفي عملية تخصيص (AGC)؛ فإنه تم اعتماد استراتيجية (HQC) جديدة تجمع بين (HQL) وخوارزمية الإجماع لتخصيص أمر الطاقة، كذلك يتم اعتبار كل وحدة مولد على أنها وكيل ويتم اختيار الوحدة ذات السعة الأكبر، كما يتفاعل القائد مع البيئة ويحصل على حالة بيئية.

وفي النهاية يمكن تلخيص مساهمة هذه الدراسة على النحو التالي:

• بناءً على إطار عمل (VGE)؛ تم اقتراح استراتيجية (VGEC) جديدة للحصول على التحكم التعاوني الأمثل وتخصيص الطاقة السريع للشبكات الصغيرة المترابطة، بحيث يتحقق استقلالية الطاقة للشبكات الصغيرة.

• باستخدام [PDWoLF-PHC (λ)] كخوارزمية تحكم لاستراتيجية (VGEC)؛ فإنه يمكن إجراء حساب دقيق لمعايير الفوز والخسارة، كما ويمكن أن يتقارب بسرعة أكبر، بحيث تُستخدم استراتيجية (HQC) مع التنسيق التفاعلي والتعلم الذاتي كخوارزمية تخصيص الطاقة لاستراتيجية (VGEC) من خلال إنشاء وضع توزيع هرمي للطاقة، بحيث تعمل هذه الاستراتيجية على تحسين قابلية تكيف خوارزمية الاتساق في البيئات العشوائية المعقدة وتخفيف “كارثة البعد” التي تنتج عادةً من الحجم الكبير للوحدة.

• يتم التحقق من صحة استراتيجية (VGEC) بواسطة نموذج (IEEE) القياسي ثنائي المنطقة (LFC)، كما يتم استخدام نموذج (microgrids) المترابط بكمية كبيرة من الطاقة الموزعة للمقارنة والتحقق من المحاكاة، بحيث تظهر النتائج أن الاستراتيجية المقترحة يمكن أن تحسن أداء التحكم للشبكات الصغيرة المترابطة وتقليل تكلفة توليد الطاقة وتحقيق استقلالية الطاقة لمجموعة الشبكات الصغيرة، وبالمقارنة مع الخوارزميات الأخرى؛ فإن استراتيجية (VGEC) تعتبر أكثر قوة ولديها تقارب أسرع.