تقييم الموثوقية قصيرة المدى لتوليد القدرة الكهربائية

يمكن لاستجابة الطلب (DR)، وهي نوع واحد من الموارد المرنة؛ تقليل تكاليف تشغيل أنظمة الطاقة وتحسين موثوقيتها، ومع ذلك؛ فإن (DR) لا يمكن الاعتماد عليه تماماً بسبب عدم اليقين المتأصل فيه، لذا؛ فإن وظيفته هي تحسين موثوقية النظام المحدودة، ومن أجل تقدير مشاكل الأنظمة الكهربائية خلال فترة أحداث (DR).

الهدف من تقييم الموثوقية قصيرة المدى لتوليد القدرة الكهربائية

لتحسين كفاءة استخدام الطاقة وتأجيل الاستثمارات المكلفة في توليد الطاقة، حظي إجراء مرن وفعال يعرف باسم إدارة جانب الطلب (DSM) باهتمام كبير على مدى العقود الأربعة الماضية، وتم تطبيقه على أنظمة الطاقة في العديد من البلدان، وفي السنوات الأخيرة لتطوير شبكات ذكية، ولاستيعاب المزيد من موارد الطاقة المتجددة، أظهر الباحثون اهتماماً متزايداً باستجابة الطلب (DR)، وهو حل مهم لـ (DSM).

ووفقاً للتعريف من وزارة الطاقة الأمريكية (DoE)؛ فإن (DR) هو التغييرات في استخدام الكهرباء من قبل عملاء الاستخدام النهائي من أنماط استهلاكهم العادية استجابة للتغيرات في سعر الكهرباء بمرور الوقت، أو إلى مدفوعات تحفيزية مصممة للحث على انخفاض استخدام الكهرباء في أوقات ارتفاع أسعار سوق الجملة أو عندما تتعرض موثوقية النظام للخطر.

ومن خلال تعديل الطلب بدلاً من العرض، يمكن أن يساعد (DR) في تقليل ذروة الحمل والحفاظ على التوازن بين التوليد والطلب وخفض تكاليف تشغيل النظام وزيادة موثوقية أنظمة الطاقة، ومع ذلك بالمقارنة مع الموارد التقليدية مثل المولدات الكهربائية وخطوط النقل وأجهزة التخزين؛ فإن الأحمال غير مؤكدة إلى حد كبير، مما سيحد بالضرورة من دور (DR).

نماذج الموثوقية الكهربائية قصيرة المدى لـ DR و GUs

سلسلة ماركوف المستمرة للوقت

يجب الوضع في الاعتبار (CTMC)، (X (t) ∈ {x1، x2، ⋯، xN})، وذلك كما هو موضح في الشكل التالي (1) ولها حالات (N)، بحيث يُشار إلى مستوى الأداء المرتبط بأي حالة أنا على أنه (xi (i = 1،2 ، ⋯ ، N). λij)، وهو معدل الانتقال من الحالة (i) إلى الحالة (j)، حيث ينتمي (i ، j) إلى المجموعة ({1 ، 2 ، … ، N}).

لذلك يتم تمثيل مصفوفة الانتقال التي يرمز إليها (Q) في:

بحيث تتوافق العناصر القُطرية لـ (λ):

لذلك أصبحت [pi (t) (i = 1،2 ، ⋯ ، N)] كاحتمال بقاء [X (t)] في الحالة (i) في اللحظة [t (t≥0)]، كما وتشير إلى التوزيع العابر لـ [X (t)] كـ [p (t)]، وهو متجه الصف الذي يتكون من [pi (t) (i = 1،2 ، ⋯ ، N)]، ثم يمكن التعبير عن معادلات الحالة في:

نموذج الموثوقية قصير المدى لقدرة استجابة (DR) وقدرة إخراج (GU)

يتأثر (DR) ببعض العوامل العشوائية مثل السلوك غير المتوقع للعملاء والطقس المتغير، وبالتالي؛ فإن قدرة استجابة (DR) مليئة بالشكوك، مما يؤثر على موثوقية أنظمة الطاقة، ومن أجل تحليل عدم الثقة في (DR)؛ فإنه يتم تطبيق (CTMC) المذكور أعلاه والمعروف جيداً في مجال تحليل الموثوقية لإنشاء نموذج الموثوقية قصير المدى لقدرة استجابة (DR).

كما تتكون عملية إنشاء نموذج الموثوقية قصير المدى لقدرة استجابة (DR) من عدة خطوات أهمها تقسيم قدرة استجابة (DR) إلى عدة حالات وتقدير مصفوفة الانتقال وإنشاء معادلات الحالة لقدرة استجابة (DR)، وبالمثل؛ فإن السعة الإنتاجية لـ (GU) عشوائية وتتنوع من صفر إلى قدرتها التوليدية الاسمية.

كما أن عملية إنشاء نموذج الموثوقية قصير المدى لسعة إخراج (GU) هي نفسها سعة استجابة (DR) باستثناء تقدير معدلات الانتقال التي يمكن العثور عليها في مراجع أخرى، بحيث تؤكد هذه الدراسة على موثوقية (DR) وتأثيرها على الموثوقية قصيرة المدى لأنظمة التوليد الكهربائي، لذلك لم تتم مناقشة تقدير معدلات الانتقال لسعة إخراج (GU)، كما تستخدم معدلات الانتقال لسعة إخراج (GU) القيم في الاختبارات.

تقدير المتطلبات في نموذج CTMC لقدرة استجابة DR

تسلسل قدرة استجابة (DR)

يمكن الحصول على منحنى الحمل الخاص بالعميل دون تنفيذ (DR)، والذي يمثله [L1 (t)] من خلال توقعات الحمل ويمكن أن يكون منحنى الحمل عند تنفيذ (DR)، الذي يمثله [L2 (t)]، بحيث يكون متاحاً من خلال القياسات، وذلك بفرض أن فترات أخذ العينات لمنحنيي الحمل هذين هي نفسها، والتي ربما تكون (10 ، 15 ، 20 ، 60) دقيقة.

كما يعرض الشكل التالي (2) منحنيات الحمل للعميل، حيث تمثل الحافة الصاعدة والحافة المتساقطة بداية ونهاية حدث (DR) على التوالي، كذلك تمثل الخطوط الصلبة منحنى الحمل دون مشاركة (DR) وتمثل الخطوط المنقطة منحنى الحمل المقاس عند تنفيذ (DR).

لذلك يتم تعريف الأحمال الكهربائية المخفضة خلال فترات أحداث (DR) على أنها قدرة الاستجابة وزيادة الأحمال خلال فترات عدم وجود أحداث (DR) تكون ناتجة عن الأحمال المنقولة من فترات أحداث (DR) أو ارتدادات (DR)، حيث أن هذه الدراسة تركز بشكل أساسي على موثوقية أنظمة التوليد خلال فترة أحداث (DR)، لذلك يمكن الحصول على قدرة استجابة (DR) أثناء أحداث (DR)، والمشار إليها بواسطة [D (t)]، وفقاً للمعادلة التالية:

لاحقاً يتم تجميع جميع أحداث (DR) معاً للحصول على تسلسل سعة استجابة (DR)، وذلك كما هو موضح في الشكل التالي (3)، كما أنه يمكن تقدير معطيات نموذج (CTMC) متعدد الحالات لقدرة استجابة (DR) من خلال التحليل الإحصائي لهذا التسلسل.

نطاق الحالة المخصصة لقدرة استجابة (DR)

لتطبيق نموذج (CTMC) متعدد الحالات المذكور أعلاه؛ فإنه من الضروري تصنيف قدرة استجابة (DR) إلى عدة حالات، بالبداية تتضمن الأساليب الشائعة الاستخدام لتقسيم المرحلة وتصنيف الانحراف المعياري المتوسط (MSD) وتصنيف المجموعات والتجزئة المثلى، بحيث تم اعتماد تصنيف (MSD).

وفقاً لتسلسل سعة استجابة (DR)؛ فإنه يمكن الحصول على توسطها وانحرافها المعياري من خلال:

حيث أن:

(D¯ ، S): هما القيمة المتوسطة والانحراف المعياري لتسلسل سعة استجابة (DR) على التوالي.

(K): هو حجم هذا التسلسل وفقاً لنظرية الحد المركزي.

كما يمكن تقسيم قدرة استجابة (DR) إلى مجموعات (ND)، بحيث إذا كان (ND) رقماً فردياً؛ فيمكن تقسيم مساحة الحالة الخاصة بسعة استجابة (DR) وفقاً للجدول التالي (1)؛ وإلا يمكن تقسيمه وفقاً للجدول التالي (2)، وفي كلا الجدولين؛ فإن (Ei) هو الفاصل الزمني لسعة استجابة (DR)، أما في الحالة الأولى؛ فإن المقدار (Dmin ، Dmax) هما الحد الأدنى والحد الأقصى لقيم تسلسل استجابة (DR) على التوالي.

اقترحت هذه الدراسة نموذج موثوقية (DR) جديد لتقييم موثوقية أنظمة التوليد أثناء حدث (DR)، بحيث يتم تمثيل نموذج الموثوقية قصير المدى لقدرة استجابة (DR) من خلال (CTMC) متعدد الحالات، وعلى هذا الأساس؛ فإنه يتم تصنيف تسلسل سعة استجابة (DR) إلى عدة حالات من خلال طريقة تصنيف (MSD)، كما ويتم تقدير مصفوفة الانتقال والتوزيع العابر لقدرة استجابة (DR).