الدعم الكهربائي القائم على الانحدار لتحسين Volt-Var

تقترح هذه الدراسة التحليلية التحكم التنبئي (MPC) القائم على نموذج انحدار متجه الدعم (SVR) لتحسين الفولت فار (VVO) لأنظمة التوزيع الكهربائية، وبالبداية تُستخدم بيانات القياس من بضعة طروحات مختاره من تشغيل نظام التوزيع، والتي تم جمعها باستخدام بنية تحتية متقدمة للقياس (AMI)، وذلك لتدريب نموذج (SVR) للنظام الكهربائي.

التركيز على الدعم الكهربائي القائم على الانحدار لتحسين Volt-Var

تتمثل الأهداف الرئيسية لـ (Volt-Var Optimization – VVO) في تقليل فقد الطاقة في نظام التوزيع والحفاظ على ملفات تعريف الجهد عند مستويات مقبولة في ظل ظروف تحميل مختلفة، كما أصبح (VVO) ميزة مهمة للشبكات الذكية الحديثة، حيث يراقب مخطط (VVO) التشغيل اليومي لنظام التوزيع ويصدر قرارات التحكم المناسبة، ثم يتم إرسال قرارات التحكم هذه إلى المكثفات ومحولات تغيير الصمام عند التحميل (OLTC) من أجل تقليل فقد الطاقة وتحسين مستويات الجهد الكهربائي.

كما أن معظم طرق (VVO) الحالية هي إما تقنيات قائمة على القواعد أو نهج قائمة على النماذج، بحيث توفر الطرق المستندة إلى القواعد حلولاً دون المستوى الأمثل لمشكلة (VVO)، وفي هذه الطرق؛ فإنه يتم استخدام مجموعات بسيطة من القواعد لتحديد حالة تشغيل أو إيقاف المكثفات ونسب النقر على (OLTC).

وعلى سبيل المثال، ترسل وحدة التحكم إشارات التشغيل والإيقاف إلى المكثفات أو إشارات الزيادة أو إنقاص إلى (OLTCs) إذا كان الجهد المقاس في المحطة الفرعية لفترة معينة من الوقت، بحيث يقع خارج النطاق الترددي المحدد مسبقاً، بحيث تم تحسين مجموعات القواعد إذا كان التغيير في التيار الكهربائي المقاس لوحدة التغذية أكثر من عتبة محددة مسبقاً.

كما يتم حساب عرض نطاق جهد جديد بناءً على مستويات الحمل الحالية، كما ويتم تحديث إعدادات (OLTC) وفقاً لعرض النطاق الترددي الجديد للجهد الكهربائي، أيضاً تحكم إستراتيجية التحكم البسيطة تبديل المكثفات، بحيث يتم تشغيلها إذا تجاوز استهلاك الطاقة التفاعلية الذي تم قياسه في المحطة الفرعية مستوى معيناً، كما ويتم إيقاف تشغيلها إذا انخفضت الطاقة التفاعلية المستهلكة عن عتبة معينة.

قواعد الحد الأدنى من متطلبات القياس لتنقيد مخططات الدعم الكهربائي

وبفضل القواعد البسيطة المتضمنة والحد الأدنى من متطلبات القياس، كما يعد تنفيذ المخططات المستندة إلى القواعد أمراً سهلاً نسبياً، ومع ذلك قد يؤدي هذا إلى اتخاذ قرارات تحكم بعيدة عن المثالية لأن هذه الأساليب غير مجهزة باستراتيجيات تحسين دقيقة، بحيث لا يمكن للطرق المستندة إلى القواعد تقليل فقد الطاقة بشكل فعال ومعظمها مناسب فقط للتحكم في أنظمة التوزيع الشعاعي، إلى جانب ذلك فلم يتم تصميم هذه الأساليب للتعامل مع تكامل موارد الطاقة الموزعة (DERs) في شبكات التوزيع.

كما تعتمد تقنيات (VVO) المستندة إلى نموذج على نموذج لنظام التوزيع لاتخاذ قرارات التحكم، وهنا يشير “النموذج” إلى عمليات المحاكاة الحاسوبية على أساس معادلات تدفق الطاقة أو إصداراتها التقريبية، على سبيل المثال عمليات المحاكاة القائمة على تدفق القدرة الخطي أو باستخدام (DistFlow) الذي يمكن أن يصف معادلات تدفق القدرة للأنظمة الشعاعية.

البرمجة القائمة على تنفيذ متطلبات (Volt-Var)

تمت دراسة (VVO) القائم على النموذج على نطاق واسع في البحث كما يوصف (VVO)، وذلك كمشكلة برمجة ذات عدد صحيح مختلط ويتم حلها باستخدام خوارزميات التحسين التحليلي، بحيث يتم استخدام خوارزمية جينية معدلة، ولحل مشكلة (VVO)، فإنه يعد تحسين سرب الجسيمات (PSO) مثالاً آخر على “خوارزمية ميتاهيوريستية”، والتي يتم تطبيقها لحل مشكلة (Volt-Var).

كما تم الإبلاغ عن نتائج مرضية، بحيث تستخدم حوسبة عالية الأداء لموازنة (PSO) من أجل تسريع إجراء التحسين، وبالتالي تحسين قابلية توسيع الخوارزمية. التحكم التنبئي بالنموذج (MPC) هو طريقة متقدمة للتحكم في الحلقة المغلقة تتنبأ بالاستجابة المستقبلية للنظام تحت السيطرة باستخدام نموذج واضح، كما وتتخذ قرارات التحكم الخاصة به من خلال حل مشكلة التحسين المقيدة.

كذلك تمت دراسة تطبيق (MPC) في تحسين (Volt-Var)، وكلا الدراستين المذكورتين تستخدم (DistFlow) للتنبؤ، لذلك فهي تقصر تطبيقها على شبكات التوزيع الشعاعية فقط، ومع ذلك فقد أبلغت كلتا الدراستين عن نتائج واعدة في تطبيق (MPC) على مشكلة (VVO) في وجود موارد الطاقة المتجددة.

كما أن الصعوبات في نمذجة الأحمال الكهربائية غير المتوازنة والمعتمدة على الجهد شائعة في خوارزميات (VVO) المستندة إلى النموذج، حيث أن بعض هذه الطرق ليست مصممة للتحكم في الأنظمة المعدلة باستخدام (DERs)، وعلاوة على ذلك؛ فإن معظم هذه الطرق، بحيث يمكنها فقط حل مشكلة (VVO) لشبكات التوزيع الشعاعي.

الدعم التي تقدمه البنية التحتية الكهربائية لتحسين Volt-Var

البنية التحتية للقياس المتقدم (AMI) عبارة عن مجموعة من التقنيات بما في ذلك العدادات الذكية وشبكات الاتصالات التي تجمع البيانات المستندة إلى الوقت مثل استهلاك الطاقة وسعة الجهد عبر شبكة التوزيع، كما يسمح توفر هذه البيانات بنوع آخر من تحليلات نظام الطاقة يسمى النهج القائمة على البيانات والتي يتم فيها تغذية بيانات القياس إلى خوارزميات التعلم الإحصائي أو الآلي لبناء نموذج قائم على البيانات لنظام التوزيع.

لذلك لا تعاني النماذج التي تعتمد على البيانات من عدم دقة نموذج تدفق الطاقة أو محدودية توافر البيانات لطوبولوجيا الشبكة لأنها تعتمد بالكامل على القياس ولا تتطلب عمليات محاكاة حاسوبية قائمة على الدوائر الكهربائية، وذلك كمثال على النهج القائم على البيانات، حيث يتم استخدام الانحدار الخطي لبناء نموذج خطي لشبكة التوزيع، كما أنه تم إثبات فعالية دعم الانحدار المتجه (SVR) في نمذجة معادلات تدفق الطاقة لأنظمة التوزيع.

أما خدعة النواة المستخدمة في الدراسة المذكورة؛ فإنها تسمح لنموذج (SVR) بالتعامل مع اللاخطية لتدفق طاقة النظام ودمج وحدات التحكم النشطة في (DERs) في نموذج الانحدار، كذلك النماذج المبنية على البيانات المعروضة؛ فإن لديها إمكانية قوية لاستخدامها في مشكلة (VVO)، كما تمت مراجعة هذه الإمكانات بشكل شامل من وجهة نظر فنية وأمنية.

وكل هذا كمثال على طريقة تعتمد على البيانات لتحسين (Volt-Var)، حيث يتم استخدام (K-) الجار جنباً إلى جنب مع تحليل المكون الرئيسي لبناء نموذج لمغذيات التوزيع الشعاعي وتوليد القرارات المناسبة للتحكم في المكثفات و (OLTC).

لكن في العموم فقد تم اعتماد نهجاً جديداً يقوم على البيانات لحل مشكلة (VVO) لشبكات التوزيع، بحيث تعتمد الطريقة المقترحة على (MPC)، بحيث يتنبأ التحكم التنبئي بالسلوك المستقبلي لنظام التوزيع باستخدام نموذج (SVR)، كما تم بناء نموذج الانحدار باستخدام بيانات القياس لبضعة أيام من تشغيل النظام، والتي تم جمعها من (AMI).

وأخيراً؛ فإن الميزة الرئيسية للخوارزمية المقترحة هي أنها تعتمد على القياس بالكامل، لذلك ليست هناك حاجة لمحاكاة تدفق الطاقة أو أي معرفة حول طوبولوجيا الشبكة الكهربائية، بحيث يمكن لنموذج (SVR) تعيين الأحمال غير المتوازنة والمعتمدة على الجهد بسهولة، ويمكن تدريبه على تعيين أي طوبولوجيا لنظام التوزيع، كذلك نموذج الانحدار قادر أيضاً على نمذجة (DERs) المتصلة بالشبكة، وعلاوة على ذلك؛ فإن (PSO) الموازي المستخدم كخوارزمية أمثل لـ (MPC) يضمن أن وحدة التحكم المقترحة مناسبة للتطبيقات جميعها.