الحمل الحراري للمباني السكنية وإدارة الطاقة الكهربائية

أهمية التركيز على الحمل الحراري للمباني السكنية وإدارة الطاقة الكهربائية

شكّل النمو الأخير في الطلب على الطاقة تحدياً لتوليد الطاقة وتسليمها، كما يمكن تحقيق موثوقية الطاقة وكفاءتها من خلال تنفيذ الاستراتيجيات المثلى على جانبي التوليد والطلب، وفي سياق الشبكة الذكية الحالي، بحيث تشمل الشبكات الذكية كلاً من أنظمة الكهرباء والتدفئة، وهناك منصة التنبؤ مهمة لكل من شبكات الكهرباء والتدفئة في جانب الطلب.

كما أن هناك أنواع مختلفة من أنظمة التدفئة لتوصيل الطاقة الحرارية للأحمال الحرارية، ونظام تدفئة المناطق (DHS) هو نظام لتوزيع الطاقة الحرارية المنتجة في مكان مركزي عبر شبكة من الأنابيب شديدة العزل لاحتياجات التدفئة السكنية والتجارية والصناعية مثل تدفئة أو تبريد المساحات وتسخين أو تبريد المياه.

لقد وجد أن المباني تستهلك كمية كبيرة من الطاقة، ووفقاً لمركز سياسة الهواء النظيف، تشارك المباني ما يقرب من (40٪) من الطلب العالمي على الطاقة وباعتبارها يوروستات؛ فإن المباني تشارك (38.1٪) من الطلب على الطاقة في الاتحاد الأوروبي (EU)، وهي نسبة أكبر بكثير من أي منطقة أخرى، بما في ذلك النقل (33.3٪) والصناعة (25.9٪).

وعلى وجه التحديد، تشترك متطلبات التدفئة بحوالي (55٪) من متطلبات الطاقة للمباني على مستوى العالم، كما من المتوقع أن يؤدي تنفيذ نظام إدارة طاقة المبنى الفعال والأمثل (BEMS) إلى توفير أقصى قدره (8٪) من الاستهلاك في الاتحاد الأوروبي، ولتقليل استهلاك الطاقة وتعزيز الامتثال لسياسات الاتحاد الأوروبي بشأن كفاءة الطاقة في المباني، كما من الضروري التنظيم الفعال لأنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء (HVAC) المتاحة.

لذلك، يعد التنبؤ بالطلب على الطاقة الحرارية (استهلاك أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء) أمراً حيوياً لإدارة الطاقة المثلى والفعالة والذكية، بحيث يساعد هذا إلى حد كبير في التحكم في أنظمة (BEMS) وإدارتها، وذلك في سياق الشبكة الكهربائية الذكية المعاصرة.

في الـ (DHS)، كما تم إجراء العديد من التطورات لتحقيق سيطرة تشغيلية فعالة من الجوانب الاقتصادية والبيئية، ومع ذلك؛ فإن معظم الأعمال السابقة مقيدة بجانب التوليد الكهربائي، ومع ذلك من أجل التخطيط المحسن والمرن وتشغيل الشبكات الذكية، كما من المهم مراعاة قطاع الطلب على الطاقة حيث يكون التخطيط اللامركزي ومراقبة التشغيل ممكناً.

نهج التنبؤ المقترح للأحمال الحرارية في المنازل

تهدف نتائج التنبؤات اليومية لكل ساعة للنموذج المقترح إلى استخدامها كمعلومات إدخال لقرارات إدارة الطاقة الفعالة والمثلى في تخطيط تشغيل الشبكة الذكية، وعلى وجه التحديد يتم استخدام التنبؤات كمعلومات إدخال لنظام (BEMS) الذكي أو أنظمة التحكم التشغيلية الأخرى، وذلك كما هو موضح في الشكل التالي (1).

لذلك تبتكر هذه الدراية نهجاً جديداً للتنبؤ بالطلب الحراري باستخدام تهجين (EMD ، ICA ، SVM) (متكامل EMD-ICA-SVM)، بحيث يتضمن النهج أيضاً منهجية (FS) باستخدام مزيج من (BGA ، GPR (BGA-GPR متكامل))، أولاً يتم اختيار أهم المتغيرات التي يمكن أن تشكل مجموعة بيانات الإدخال لنموذج التنبؤ المتكامل (EMD-ICA-SVM) بواسطة طريقة (BGA-GPR FS) المتكاملة.

يتم جمع العديد من المتغيرات المرشحة من مجالات مختلفة لتشكيل مساحة الميزة الأولية لعملية (FS)، وبعد ذلك يتم استخدام الميزات المحددة النهائية كمجموعة فرعية توقع (إدخال) للتدريب على نموذج التنبؤ. (BGA) في (FS) هي أداة تحديد الميزات الرئيسية بينما (GPR) هي أداة قياس الأداء المستخدمة لتسجيل أو ترتيب أهمية المتغيرات.

كما يتم استخدام (EMD) في نموذج التنبؤ الهجين (EMD-ICA-SVM) لاستخراج الخصائص المهمة لملف تعريف الطلب على الحرارة، بحيث يقوم بتحويل بيانات السلاسل الزمنية الأصلية لطلب الحرارة إلى مجموعة من بيانات السلاسل الفرعية المحسّنة قبل بدء تدريب النموذج، كما يتم استخدام (ICA) للعثور على القيم المثلى لمعطيات (SVM)، هي أداة الانحدار الأساسية أو محرك التنبؤ لنموذج التنبؤ.

كما تُستخدم القيم التاريخية للمتنبئين المختارين (ميزات الإدخال) والمجموعات الفرعية المستخرجة من بيانات الطلب على الحرارة في نموذج (SVM) الخاص بالقطار باستخدام عملية تحسين (ICA)، وبمجرد الحصول على النموذج المدرب، يتم تغذية القيم المستقبلية للمتنبئين إلى النموذج المدرب للحصول على المجموعات الفرعية المتوقعة للطلب الحراري، كما يتم الحصول على بيانات السلاسل الزمنية للطلب على الحرارة المتوقعة من خلال تطبيق (EMD) المعكوس (إعادة البناء) على المجموعات الفرعية المتوقعة.

لذلك يوضح الشكل التالي (2) نهج التنبؤ بالطلب الحراري المقترح، وكما هو مبين؛ فإنه يتكون نهج التنبؤ المقترح من ثلاث مراحل، وهي المرحلة الأولى تحصل على المتنبئين، المرحلة الثانية تناسب نموذج التنبؤ، كما تتنبأ المرحلة الثالثة بالقيم المستقبلية للطلب على الطاقة الحرارية بناءً على نموذج التنبؤ المجهز (المدرب).

جمع البيانات والمعالجة المسبقة للأحمال الحرارية

تتكون مجموعة البيانات المستخدمة لبناء نموذج التنبؤ المقترح من المتغيرات (fi) التي تم جمعها من مجالات أو مصادر مختلفة، أي الموسمية (التقويم) والطقس والطلب على الحرارة والديموغرافيا (إشغال الأشخاص)، كما يتم إنشاء مساحة الميزة الأولية من خلال التقييم الأساسي لخصائص بيانات الطلب على الحرارة وارتباطها بالاستهلاك السابق (تشابه الفارق الزمني) والعوامل الخارجية (أي متغيرات المجال ، fi).

كما تعد إمكانية الوصول إلى مصادر البيانات لمتغيرات المجال أيضاً مسألة رئيسية أخرى لبناء مساحة التوقع الأولية، وفي المجموع يتم استخدام (20) متغيراً لإنشاء مساحة الميزة الأولية لعملية الخدمة الثابتة، ومن بين هذه المتغيرات؛ فإن هناك  (11) منها متغيرات الطقس، وأربعة منها متغيرات موسمية بحيث يكون ثلاثة منها متغيرات مشتقة من الطلب على الحرارة واثنان منها متغيرات تمثيلية للإشغال.

لذلك؛ فإن المتغير المستهدف هو بالطبع بيانات الطلب على الحرارة، بحيث يوضح الجدول الأول قائمة المتغيرات والمجال المرتبط بها (أي النوع أو المصدر).

كما تم جمع طول نافذة مدتها ثلاث سنوات (2015-2017) للقيم التاريخية للمتغيرات بدقة (1) ساعة، بحيث تُستخدم البيانات التاريخية لمدة عامين (2015-2016) لمهمة (FS) وتدريب نموذج التنبؤ والتحقق من صحته، بينما يتم استخدام بيانات السنة الواحدة (2017) لاختبار النموذج (التنبؤ).

كما أن بيانات الطلب على حرارة المنطقة هي بيانات فعلية تم جمعها من أنواع مختلفة من المباني (سكنية، تعليمية، مكتبية، ومتعددة الاستخدامات) في منطقة أوتانييمي في إسبو – فنلندا، بحيث يتم جمع بيانات الطقس من محطات الأرصاد الجوية القريبة (إلى المباني) (مفتوحة المصدر) التابعة للمعهد الفنلندي للأرصاد الجوية، كما أن البيانات الموسمية مأخوذة من التقويم السنوي الرسمي للدولة التي تقع فيها المباني، بحيث شغل الأشخاص هو أيضاً متغير المجال في مساحة الميزة.

ومع ذلك، ونظراً لمحدودية الوقت والموارد للقياس المباشر للإشغال في المباني؛ فقد استخدمنا التمثيل غير المباشر لإشغال المباني باستخدام متغيرين إضافيين، كما أن هناك مؤشر العطلة وفترة اليوم، بحيث يحتوي متغير مؤشر العطلة على قيم ثنائية (0 أو 1)، حيث يشير (0) إلى أن الساعة المعينة في يوم عطلة (أو عطلة نهاية الأسبوع) ويحدد (1) الساعة في يوم عمل (في أيام الأسبوع).