تشخيص الأعطال في الشبكة الكهربائية باستخدام نظام إنترنت الأشياء

أهمية تشخيص الأعطال في الشبكة الكهربائية من خلال إنترنت الأشياء

بشكل عام، يجب “توليد طاقة عالية” وتزويدها للوحدات المنزلية والصناعية على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، كما يجب الحفاظ على مصدر الطاقة وشبكة التوزيع للنظام الكهربائي بشكل مستمر لتوفير استهلاك كهرباء مستمر، بحيث تعتمد “شبكة الطاقة التقليدية” على مشغلين بشريين لإدارة ومراقبة حالة وكفاءة الشبكة وتنسيق العرض والطلب لضمان استقرار موثوق لشبكة الطاقة.

كما يتم تنفيذ المتطلبات المتزايدة بشكل كبير لإدارة جودة طاقة  من خلال نشر استراتيجيات المراقبة والتحكم في جميع أنحاء نظام الشبكة، حتى يبلغ متوسط ​​عمر محولات التوزيع التقليدية (DTs) من 20 إلى 25 عاماً، ومع ذلك؛ فإن معظم هذه المحولات الكهربائية في نهاية دورة حياتها وتشكل خطراً متقطعاً على نظام شبكة الطاقة.

لذلك يرتبط نظام المراقبة الحالي لشبكة الكهرباء فقط وحصرياً بالمعطيات الكهربائية الرئيسية التي لا توفر حالة فحص صحي على المكونات الداخلية لشبكة التوزيع المحلية، بحيث يعد الافتقار إلى الصيانة الدورية وفحوصات المتابعة عاملاً رئيسياً في حالات فشل (DT) المتكررة الناتجة عن نظام الرؤية غير الثابت.

لذلك، هناك حاجة إلى نظام قوي للمراقبة والتنبؤ لإنشاء مراقبة في الوقت الفعلي لكل وحدة توزيع “للشبكة المحلية”، وذلك باستخدام مبدأ الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN)، حيث أن (SDN) هو نموذج جديد لمفهوم الشبكة القابلة للبرمجة تم اقتراحه مؤخراً لتسهيل الإدارة وتوجيه البيانات للشبكة.

حيث يعد (SDN) هو مفهوم فصل مستوى التحكم عن مستوى البيانات، حيث يتم فصل أجهزة إعادة التوجيه عن منصة اتخاذ القرار مثل برنامج التوجيه والتحكم، كما يوفر فصل الطائرات بنية تحتية للشبكة المرنة وقابلة للبرمجة وفعالة من حيث التكلفة في شبكة (SDN)، بحيث سيتم تشغيل السياسات على وحدة التحكم فقط بدلاً من تشغيلها على كل جهاز كما هو الحال في الشبكة التقليدية.

دور وحدة التحكم بالمحولات في بناء هيكل الشبكة الذكية

ستحصل وحدة التحكم على نظرة عامة كاملة على هيكل الشبكة ويمكن تكوين جميع العقد من نقطة إدارة واحدة، كما سيوفر هذا النهج إدارة قوية لشبكة واسعة النطاق بأقل تكلفة، بحيث يحتوي كل محرك على جدول يسمى جدول إعادة التوجيه الذي يتقدم على أساس مطابقة الحزمة، كما يخضع الاتصال بين مفاتيح (SDN) و (OpenFlow) لبروتوكول (OpenFlow)، كما أن بروتوكول (OpenFlow) عبارة عن مجموعة من الرسائل التي يتم تبادلها بين وحدة التحكم والمفاتيح عبر قناة متصلة آمنة.

لذلك ترسل وحدة التحكم رسائل تعديل إلى عقدة التبديل مثل إضافة أو تعديل أو إزالة الإدخالات من جدول إعادة التوجيه، وعندما تدخل حزمة واردة في مفتاح “OpenFlow”؛ فإنها تقوم بتعيين “معلومات الحزمة” إلى جدول إعادة التوجيه، خاصةً إذا كان هناك تطابق؛ فإنه يعيد توجيه الحزمة إلى المنفذ المعين، وخلاف ذلك؛ فإنه يرسل طلب استعلام إلى وحدة التحكم لطلب المشورة من وحدة التحكم حول مكان إرسال الحزمة.

ثم تستشير وحدة التحكم (SDN) جدول الهيكل الخاص بها وتقرر ما إذا كنت تريد إرسال قواعد جديدة أو إخطار المحول لإسقاط الحزمة، وعلاوة على ذلك، يحتوي (SDN) على واجهتين رئيسيتين، الأولى هي واجهة متجهة شمالاً تُستخدم لدفع التكوين والقراءة وتثبيت القواعد وتنفيذ التعديلات على قواعد التحصيل، والواجهة الثانية هي الواجهة الأخرى التي تستخدمها وحدة التحكم لدفع القواعد والتعديل إلى العقد ذات المستوى الأدنى أو مفاتيح (OpenFlow).

إجراءات تنفيذ نظام مراقبة الصحة الهيكلية لـ (DTs)

لتنفيذ نظام مراقبة “الصحة الهيكلية” لـ (DTs)، ولكي يتم النظر في شبكة (WSN)، والتي هي شبكة يتم إنشاؤها باستخدام عدد كبير من العقد الموزعة، حيث تتكون كل عقدة من مستشعر معين يكتشف الحالة المادية لجسم مثل درجة الحرارة و”مستويات السائل والضغط”، كما تراقب عقد الاستشعار الحالة وتنقل البيانات إلى العقد الأخرى حتى تصل إلى عقدة الإدارة أو البوابة التي تمثل جمع جميع البيانات.

لذلك يتم تشغيل “المستشعرات” إما عن طريق مصدر طاقة ثابت مثل البطاريات أو باستخدام تكنولوجيا تجميع الطاقة مثل الطاقة الشمسية أو الحرارية أو الحركية، ومع ذلك؛ فإن أجهزة “الاستشعار اللاسلكية” محدودة بسبب عوائق الإرسال عبر الهواء التي يمكن أن تعيق معدل نقل البيانات مقارنة بأنظمة الشبكة السلكية.

كما يمكن أن يوفر تركيب المستشعرات على مكونات الشبكة الكهربائية حالة فورية لحالة المكونات، مما يساعد في فهم كيف يمكن للشبكة التعامل مع حمل كهربائي معين ويمكن أن توفر تنبيهاً مبكراً للأعطال الكهربائية بأقل تكلفة إصلاح منخفضة، كما ترتبط نتيجة استخدام(WSN) بزيادة ربحية واستقرار الشبكة الكهربائية.

كما أن الأدوات التقليدية ليست قادرة دائماً على تحقيق دقة وموثوقية فعالة فيما يتعلق بتصنيف أخطاء (DTs)، بحيث تعتبر عملية تحديد الأعطال في مكونات (DT) أمراً بالغ الأهمية لاستمرارية مصدر الطاقة، كما يمكن أن يساعد في تقليل عدد الأعطال غير المتوقعة وتقليل تكلفة الصيانة والمساعدة في إطالة دورة حياة المحول.

وبالإضافة إلى ذلك؛ فإنه وباستخدام هذا النظام الذكي، تصبح عملية متماسكة للمساعدة في تحليل وتصنيف الأعطال “للمحول التشغيلي” بناءً على حالة الحمل الحالية، وعلاوة على ذلك، تم استخدام الشبكات العصبية (NNs) بشكل كبير في شبكة الطاقة الكهربائية للتنبؤ بإنتاج الطاقة وتقدير متطلبات الطاقة.

وفي الآونة الأخيرة، استخدم الباحثون النمذجة والأساليب الإحصائية لتقييم وتحليل سلوك شبكة الكهرباء، ومع ذلك، تعتبر (NN) نهجاً جديداً في التنبؤ مقارنة بأساليب التنبؤ التقليدية، كما تكمن قوة (NN) في أنها لا تحتاج إلى أي افتراضات وتستخدم البيانات التاريخية السابقة لتوليد التنبؤ من خلال تحسين المشكلات غير الخطية في النظام.

لذلك يتم التنبؤ من خلال بناء علاقة معقدة بين المدخلات والمخرجات من خلال تطبيق جولات من التدريب والتحسين على مجموعة بيانات معينة، وعلاوة على ذلك تتكون (NNs) من الخلايا العصبية أو الإدراك الحسي المترابطة مع بعضها البعض عبر الروابط، وهناك ثلاث طبقات رئيسية في (NN)، كما أن طبقة الإدخال هي طبقة مخفية وطبقة الإخراج، بحيث يحتوي المستشعر على مدخلات متعددة له مع أوزان لكل رابط. يتم وصف تفاصيل بنية (NNs).

وأخيراً يحتاج نظام الشبكة الكهربائية الحالي في العراق إلى التحديث بتطبيق هندسي جديد للتغلب على تحديات الطلب والانقطاع والتكيف مع متطلبات الشبكة الجديدة لتقليل تكلفة الصيانة، لذلك اقترح هذا الطرح منصة مستشعر (SDN IoT) جديدة لرصد المعطيات الكهربائية في (DTs) لتوفير حلول للشبكة الكهربائية.

كما تمت مناقشة نقاط الضعف الحالية في الشبكة الكهربائية وتم تسليط الضوء على فعالية النظام المقترح جنباً إلى جنب مع نظام التنبؤ المقترح، كذلك تم تنفيذ الاختبار التجريبي على حالة التطبيق للتحقق من صحة النموذج الأولي المقترح، وتم بناء الأجهزة باستخدام أجهزة استشعار وأجهزة تحكم (IoT).