تحديد الانقطاعات الكهربائية في الشبكات عبر العدادات الذكية

يثير التكامل المتزايد لموارد الطاقة الموزعة (DERs) في شبكات التوزيع العديد من قضايا الموثوقية بسبب سلوكيات (DER) غير المؤكدة والمعقدة، ومع تغلغل (DER) على نطاق واسع في شبكات التوزيع؛ فإن الطرق التقليدية للكشف عن الانقطاع، والتي تعتمد على تقرير العملاء وإشارات العدادات الذكية.

أهمية إجراءات تحديد الانقطاعات الكهربائية في الشبكات

إن التكامل المستمر على نطاق واسع لموارد الطاقة الموزعة (DERs) يجعل أجهزة الطاقة الكهروضوئية (PV) (توليد الطاقة المتجددة) وأجهزة تخزين الطاقة والمركبات الكهربائية في كل مكان، ومثل هذا التغيير يحول شبكة الطاقة الحضرية إلى شبكة مستدامة ويقلل من تكلفة الكهرباء وخسارة النقل، ومع ذلك؛ فإن مثل هذا التغيير يثير أيضاً تحديات أساسية في عمليات النظام.

على سبيل المثال، يجعل تدفق الطاقة العكسي من المنازل السكنية بنية الحماية الحالية غير كافية، وبالإضافة إلى ذلك؛ فإن المركبات الكهربائية التي تستخدم التوصيل والشحن بشكل متكرر ستؤدي إلى تدهور جودة الطاقة، مما يتسبب في زيادة حمل المحولات وميض الجهد الكهربائي، وبسبب هذه التغييرات على شبكة التوزيع؛ فإنه يمكن حتى لتكامل (DER) الصغير الحجم أن يزعزع استقرار الشبكة المحلية ويسبب مشاكل موثوقية للعملاء.

كذلك فإن انقطاع التيار الكهربائي عن التوزيع أو انقطاع التيار الكهربائي الناتج عن حالات عدم اليقين المضافة حديثاُ يمكن أن يتسبب في خسارة آلاف إلى ملايين الدولارات في غضون ساعة واحدة، مما يستدعي نهجاً مصممًا حديثاً لتشخيص الأعطال لتشغيل شبكة التوزيع الكهربائية.

كما يعيد تحليل انقطاع التيار الكهربائي التقليدي في شبكات التوزيع الاعتماد على التعليقات السلبية من تقارير العملاء، بحيث يتم جمع هذه المعلومات في نظام معلومات العملاء (CIS)، كما وتتم معالجتها في نظام إدارة الانقطاع (OMS) لإرسال أطقم ميدانية لتحديد وإصلاح الانقطاع، ونظراً لتصميم نظام الإنسان في الحلقة؛ فإن معلومات التأخير وعدم الدقة في الانقطاع تؤدي إلى اكتشاف غير فعال واستعادة بطيئة.

 استخدام الطرق التقليدية في كشف الانقطاعات في الشبكة الكهربائية

بسبب أداء الطرق التقليدية والأساليب غير الحديثة؛ سوف يتدهور مع نمو تغلغل (DER) في شبكات التوزيع، على سبيل المثال، وكما هو موضح في الشكل التالي (1)، وعندما لا يكون هناك تدفق للطاقة في دائرة التوزيع المتصلة بالعملاء؛ فإنه لا يزال بإمكان العميل تلقي الطاقة من الألواح الشمسية الموجودة على السطح وتخزين البطارية والمركبات الكهربائية.

لذلك؛ فإنه لا يمكن للعداد الذكي في مقر العميل الإبلاغ عن انقطاع التيار الكهربائي، أيضاً تعد شبكات التوزيع الثانوية عبارة عن شبكات شبكية في المناطق الحضرية، مما يؤدي إلى انقطاع الخط والذي قد يكون ناتجاً عن أعطال (مثل ماس كهربائي أو دائرة مفتوحة) والأنشطة البشرية، مما يؤدي بلا داع إلى انقطاع التيار الكهربائي.

أما بالنسبة الى حالة (Fur-thermore)، تتمتع بعض شبكات التوزيع الثانوية المتقدمة بقدرة “الشفاء الذاتي”، أو ما يسمى بالإصلاح الذاتي، حيث يتم فتح أو إغلاق المفاتيح تلقائياً لعزل الانقطاعات واستعادة مصدر الطاقة وتقليل التأثيرات على العملاء، ومع ذلك لا يزال من المهم اكتشاف وتوطين وتحديد الفروع خارج الخدمة من أجل الوعي الظرفي لمشغلي نظام التوزيع.

أساليب تحديد الانقطاعات في شبكات النقل الكهربائية

تلقى تحديد انقطاع التيار الكهربائي في شبكات النقل زيادة في الاهتمام في العقد الماضي، حيث يعد تقريب تدفق الطاقة المستمرة ووحدات قياس الطور (PMUs) أكثر الأساليب شيوعاً، على سبيل المثال تتم مقارنة تغييرات الطور عبر جميع التفرعات بأحداث الأعطال المحتملة، بحيث تمت صياغة شبكة النقل كنموذج رسومي وتستخدم زوايا الطور لتتبع تغير طوبولوجيا الشبكة الكهربائية.

كذلك يتم استخدام الانحدار الخطي المنتظم لاكتشاف انقطاع التيار الكهربائي، بحيث يقارن النهج قبول الفروع قبل الانقطاع وبعده، ومع ذلك لا يمكن استخدام هذه الطرق بشكل مباشر في شبكة التوزيع لأن:

• تقريب (DC) له أداء ضعيف في شبكات التوزيع حيث أن العديد من الأنظمة بها خسارة خطية لا تكاد تذكر.

• يعد تركيب وحدات إدارة المشروع في جميع التفرعات في شبكة التوزيع مكلفاً وغير عملي.

• معطيات الهيكل غير متوفرة أو غير دقيقة في شبكات التوزيع، وذلك لأن العديد من (DERs) لا تنتمي إلى المرافق وأن اتصالها غير معروف لمشغلي النظام الكهربائي.

نموذج النظام الكهربائي وصياغة المشكلة المسببة للانقطاع

من أجل صياغة مشكلة الكشف عن انقطاع التيار الكهربائي؛ تظهر الحاجة إلى وصف شبكة التوزيع وبيانات الجهد الخاصة بها، كذلك يتم تعريف شبكة التوزيع على أنها شبكة فعلية بها حافلات وفروع تربط بين نقلط التفرع الكهربائية، وبالنسبة لشبكة التوزيع ذات الناقلات (M) يتم استخدام (S = {1،2 ، …  M})، وذلك لتمثيل مجموعة جميع مؤشرات الناقل.

وللاستفادة من بيانات جهد السلسلة الزمنية؛ فإنه يتم نمذجة قياس الجهد في النقطة (i) كمتغير عشوائي (Vi)، كما نستخدم (VVS = [V1، V2،…، VM] T) للإشارة إلى جميع المتغيرات العشوائية للجهد في الشبكة، حيث تشير (T) إلى مشغل النقل، وفي الوقت المنفصل (n)؛ يكون قياس الجهد الصامت في النقطة (i) هو [vi [n] = | vi [n] | exp (jθi [n]) C] ، حيث أن (| vi [n] | ∈R) يدل على مقدار الجهد في كل الوحدة و (i [n] ∈R) تدل على زاوية طور الجهد الكهربائي بالدرجات.

كذلك؛ فإن جميع أنماط الفولتية الكهربائية المركبة هي إشارات جيبية على نفس التردد الكهربائي، بحيث تستخدم (vv [n] = [v1 [n] ، v2 [n] ، … ، vM [n]] T)، وذلك للإشارة إلى تجميع جميع قياسات الجهد في الشبكة في الوقت (n)، وبالتالي؛ فإن (vv [n]) هو تحقيق (VVG) في الوقت (n)، أيضاً تستخدم معادلة  [vv1N = (vv [1] ، vv [2] ، … vv [N])] للإشارة إلى مجموعة من جميع قياسات الجهد في الشبكة حتى وقت (N).

كذلك يتم تعريف مشكلة اكتشاف وتوطين انقطاع الخط في شبكة التوزيع على النحو التالي:

• المشكلة: الكشف عن انقطاع التيار الكهربائي المستند إلى البيانات والتوطين بناءً على قياسات الجهد الكهربائي.

• المعطى: وهو تسلسل قياسات الجهد السابق (vv1: N) حتى الوقت الحالي (N)ز

• البحث:  أولاً عن وقت الانقطاع وثانياً عن الفروع خارج الخدمة.

وفي نهاية هذه الدراسة، تم اقتراح نهجً جديداً لاكتشاف وتحديد الانقطاعات تلقائياً في شبكات التوزيع الحضرية ذات الاختراق العالي للطاقة المتجددة، وعلى وجه التحديد تم القيام  بتطوير نمذجة عشوائية لتيار بيانات الجهد العقدي ونقترح نهج اكتشاف نقطة التغيير بناءً على تغييرات توزيع الاحتمالية بسبب أحداث الانقطاع؛ وكتسليط للضوء على الأساليب الحالية غير المشابهة؛ فإن هذه الطريقة قابلة للتطبيق على شبكات التوزيع الحالية لأنه لا نطلب طوبولوجيا الشبكة ولا نمط الانقطاع كسابق.

أيضاً تظهر الحاجة فقط إلى قياسات البيانات الذكية لتحقيق أداء الكشف الأمثل، بالإضافة إلى اكتشاف الانقطاع، وذلك لكي يتم تقديم دليلاً نظرياً على أنه يمكن تحقيق التحديد الأمثل للفرع خارج الخدمة بسبب الاستقلال الشرطي للجهود بناءً على تحليل تدفق الطاقة، كما تحقق الخوارزمية المقترحة في ثمانية أنظمة شبكية وشبكات توزيع شعاعية مع وبدون (DERs).