تحديد أعطال أنظمة الطاقة الكهربائية وأساس البنية المزدوجة

اقرأ في هذا المقال


يعد موقع الأعطال أحد أهم التقنيات للحفاظ على التشغيل المستقر لأنظمة الطاقة الكهربائية، بحيث يسمح موقع الخطأ السريع والدقيق للمشغلين باستعادة شبكات الطاقة بشكل أسرع وتجنب الخسائر الاقتصادية، كما تعتمد الطرق التقليدية على معرفة الخبراء لاستخراج الميزات الضرورية، مثل (DWT ،DFT).

ضرورة تحديد أعطال أنظمة الطاقة الكهربائية بالشكل المجمل

يعد نظام الطاقة أحد أكثر الأنظمة التي صنعها الإنسان تعقيداً في العالم، وبسبب تقادم خطوط النقل تقترب حدود تشغيلها، وإلى جانب ذلك؛ فإن سوء الأحوال الجوية وتغير البيئة المحيطة والتخريب، بحيث يتسبب في حدوث أعطال في الخطوط بشكل متكرر، كما يمكن أن تؤثر أخطاء الخط بشكل خطير على الاستقرار المؤقت للنظام بأكمله، مما يؤدي إلى خسائر اقتصادية كبيرة.

لذلك يعد إصلاح الخط أو عزله باستخدام تقنية سريعة ودقيقة لتحديد موقع الخطأ أمراً ضرورياً للحفاظ على التشغيل المستقر للنظام واستعادة طاقة المستخدم في الوقت المناسب، بحيث يمكن تقسيم تقنية تحديد موقع الخطأ المطورة لشبكات التوزيع بشكل أساسي إلى ثلاثة أنواع:

  • طرق تعتمد على الممانعة.
  • طرق تعتمد على الموجة المتنقلة.
  • أساليب تعتمد على التدريب.

كما تم تطبيق الطرق القائمة على الممانعة، ولتحديد موضع الخطأ عادةً باستخدام قياسات الجهد والتيار من طرف واحد أو أكثر لحساب مقاومة الناقل الطريقة القائمة على الممانعة، خاصة بالنسبة للطريقة التي تستخدم القياسات المحلية، وهي بسيطة وسريعة ومستقلة عن الاتصالات.

كما تعتمد أبسط طريقة فقط على التفاعل من خلال تجاهل تأثير مقاومة الخطأ وتحميل التيار الكهربائي، ومع ذلك قد ينتج عن هذه الطريقة أخطاء كبيرة ناتجة عن تغذية التيار من الطرف البعيد ومقاومة الحمل وزاوية نقل الطاقة وفرق الزاوية بين خط النقل وممانعات مصدر الكهرباء.

وبناءً على طريقة الموجة المتنقلة؛ فقد تم استخدام طرق استخدام أدوات القياس بدقة عالية وأدوات الاتصال بشكل عام للكشف عن الإشارات العابرة الناتجة عن موضع الخطأ، كما يعد حساب الارتباط بين الموجات المتحركة الأمامية والموجة الخلفية على طول الخط، أو الاكتشاف المباشر للوقت الذي تصل فيه الموجة إلى موقع الترحيل بدقة عالية تقليدياً.

ومع ذلك يعتمد هذا النوع من الأساليب على دقة القياس والاتصال للأجهزة، حيث يعني العدد الكبير من التركيبات تكلفة عالية في شبكة طاقة كبيرة، وعلاوة على ذلك ونظراً لوجود أجهزة القياس عند أطراف خط النقل؛ فإن شكل موجة السفر المعيبة يكون ضعيفاً بشدة بعد الانتشار لمسافات طويلة، بحيث تم تقديم نظام موزع جديد لتحسين دقة موقع الخطأ في نظام الطاقة متعدد الأطراف، وذلك عن طريق تركيب أجهزة قياس التيار ذاتية الشحن في منتصف كل خط.

مساهمة التطور التكنولوجي في عملية تحديد الأعطال الكهربائية

مع التطور السريع للذكاء الاصطناعي، بدأ تطبيق التعلم الآلي في العديد من مهام تحديد موقع الأعطال، مثل تحديد موقع الأعطال في أنظمة الطاقة وموقع أعطال الدفات وما إلى ذلك، كذلك نهج التعلم الآلي القائم على القياس تعتبر أداة لأداء الحوسبة الناعمة في موقع الخطأ، بحيث تم تقديمه لتدريب العديد من الشبكات العصبية لتمييز موضع الخطأ وفقاً لأنواع الأعطال المختلفة.

كما أن هذا العمل مستوحى منهم أيضاً في بعض الأبحاث، بحيث تم استخدام التحويل الموجي المنفصل لاستخراج الميزات، ثم تم استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بموضع الخطأ، الأمر الذي يتطلب الكثير من المعرفة المتخصصة لبناء هندسة الميزات، ومع ذلك لا يستطيع معظمهم التقاط ميزات السلاسل الزمنية في إشارات الجهد أو التيار الكهربائي.

التركيز على الجانب التقني في تحديد الأعطال الكهربائية

فيما بعد تم استخدام التحويل الموجي لتحليل نظام توليد الطاقة الكهروضوئية مصحوباً بضوضاء عالية التردد الكهربائي، ومن خلال استخراج الميزات المفيدة، تم استخدام الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) لتحديد خطوط الأعطال، ومع ذلك؛ فإن الطريقة ليست دقيقة بما يكفي لجميع أنواع العيوب، وعلاوة على ذلك ونظراً للهيكل المعقد لشبكة طاقة واسعة النطاق؛ فإن نتائج التنبؤ للنموذج لن تحافظ دائماً على دقة عالية، أي أن العينات الفردية سيكون لها خطأ كبير.

بعد ذلك، يتم تقديم التعلم العميق لاستخراج ميزات السلاسل الزمنية لتيار الخلل، وبالنظر إلى أن خطوط الصدع المختلفة لها تيارات أعطال مختلفة؛ فإنه يصعب على النموذج استخراج ميزات لخطوط الصدع المختلفة لأنه لا يمكنه معرفة أي خط به عطل، كما تم استخدام طريقة انحدار شجرة القرار لاستخراج خصائص إشارات الجهد والتيار من خلال مقارنة تحويل فورييه المنفصل مع تحويل الموجة المنفصل.

وبعد ذلك، تم استخدام شجرة الانحدار لتحديد موضع الخطأ؛ ولكن تم تحديد الطريقة المقترحة أن النتائج في بعض العينات التجريبية بها خطأ كبير، وفي هذا الوضع تكون خوارزمية التعلم مسؤولة عن اكتشاف العلاقة المعقدة بين القواعد المخفية وميزات النمط، كذلك تم استخدام تحويل فورييه المنفصل لاستخراج ميزات إشارة الجهد الكهربائي، ثم تم استخدام آلة متجه الدعم (SVM) لتحديد خط الصدع ونوع الخطأ.

الخوارزمية المنطقية لتحديد موقع الخطأ الكهربائي

في هذا القسم، تم توضيح العلاقة بين الإشارة الحالية وموقع الخطأ، أي العلاقة بين إشارة الجهد وموقع الخطأ بالتفصيل، بحيث يتم عرض التغييرات في الجهد الكهربائي والتيار، فيما يتعلق بمواقع مختلفة من الخط من خلال المحاكاة، كما يتم تعيين نوع نموذجي من الأخطاء في نقاط التفرع.

وباستخدام معلومات ما بعد الخطأ للجهد والتيار؛ فإنه يمكن اشتقاق العلاقة بين ممانعة الحلقة، وكذلك جهد الحلقة وتيار الحلقة في ظل الظروف العادية، وبالنظر إلى حدوث خطأ ثلاثي الطور إلى الأرض على الخط من المصدر (p)، وكما هو موضح في الشكل التالي (1)؛ فإن كل من الجهد والتيار الكهربائي على الخط لهما العلاقة التالية:

Untitled-98

zhang1-2988909-large-300x179

ومن أجل إثبات العلاقة بين الوضع الحالي وموضع الخطأ بشكل أفضل؛ فإنه يتم رسم تغييرات التيار المتراكب على الناقل عند حدوث الأعطال في مواقع مختلفة من نظام (IEEE39-bus)، وذلك كما هو موضح في الشكل التالي (2)، وذلك بافتراض حدوث الخطأ عند (1.0) ثانية وتتم إزالتها عند (1.1) ثانية على الخطوط (B1-39) وهو خط النقل بين التفرع (1) والتفرع (39) و (B3-4 ، B5-6 ، B7-8 ، B10-13 ، B16-17 (الخطوط الأخرى متشابهة).

 zhang2-2988909-large-300x182

zhang3-2988909-large-300x240

وأخيراً تقترح هذه الدراسة نموذجاً جديداً لتحديد موقع الخطأ يعتمد على طريقة التعلم العميق، كما يتم استخدام الإشارة الحالية فقط على خط نقل الشبكة لتحديد الموقع المحدد للخطأ، كما ويمكن للنموذج تحديد موضع الخطأ للخط المكسور، وذلك بالمقارنة مع الموديلات التقليدية الأخرى، بحيث يتميز النموذج بالمزايا التالية:

  • يتم استخدام (Bi-GRU) للاحتفاظ بخصائص الوقت في الإشارة الحالية بشكل كامل.
  • يتم استخدام آلية الانتباه للتركيز على تغييرات الإشارة الحالية قبل وبعد موقع الخطأ.
  • تتم إضافة بنية ثنائية الوحدة لموقع خط الخطأ، بحيث يمكن للنموذج استخدام موقع خط الصدع لتحديد موضع الخطأ المحدد.

المصدر: M. Majidi and M. Etezadi-Amoli, "A new fault location technique in smart distribution networks using synchronized/nonsynchronized measurements", IEEE Trans. Power Del., vol. 33, pp. 1358-1368, Jun. 2018.T. P. S. Bains, T. S. Sidhu, Z. Xu, I. Voloh and M. R. D. Zadeh, "Impedance-based fault location algorithm for ground faults in series-capacitor-compensated transmission lines", IEEE Trans. Power Del., vol. 33, no. 1, pp. 189-199, Feb. 2018.C. Zhang, G. Song, T. Wang and L. Yang, "Single-ended traveling wave fault location method in DC transmission line based on wave front information", IEEE Trans. Power Del., vol. 34, no. 5, pp. 2028-2038, Oct. 2019.J. Ding, X. Wang, Y. Zheng and L. Li, "Distributed traveling-wave-based fault-location algorithm embedded in multiterminal transmission lines", IEEE Trans. Power Del., vol. 33, no. 6, pp. 3045-3054, Dec. 2018.


شارك المقالة: