تقييم الحمل الكهربائي المستند على بيانات الاستهلاك

اقرأ في هذا المقال


أهمية تحليل الحمل الكهربائي المستند على بيانات الاستهلاك

سمح دمج التقنيات الجديدة في شبكات التوزيع الكهربائية، مثل موارد الطاقة الموزعة (DER) والبنية التحتية المتقدمة للقياس (AMI)، وذلك بتشغيل الشبكة الديناميكي والحديث، ومن بين التقنيات تسمح بعض الأجهزة للطلب بأن يكون مشاركاً نشطاً في السوق، بحيث يرتبط مصدر أو وكيل جديد بالطلب ويمكنه تقديم بعض الخدمات لأنظمة الطاقة الكهربائية.

كما تسمح أجهزة (AMI) بتطوير استجابة الطلب (DR) لتحسين أداء النظام على مستوى التوزيع، مما يساهم بشكل كبير في التشغيل اليومي لنظام الطاقة كخدمات إضافية أو تقليل حالة عدم اليقين عند الطلب، كذلك يمكن أن يكون (DR) حلاً للحفاظ على التوازن بين التوليد والاستهلاك في مخطط تشغيل جديد، مثل الشبكات الذكية أو الشبكات الصغيرة.

لذلك تم تقديم سوم للعملاء من مشغل نظام الحوافز (SO) للحد من عدم اليقين في تقلبات الطلب، بحيث يمكن أن يؤدي عدم اليقين هذا إلى تقليل الاضطرابات وزيادة موثوقية شبكة الطاقة وتطوير شبكة طاقة حديثة تسمى الشبكة الذكية؛ فإنه كان من الضروري تطوير (DR) في سوق الكهرباء لتشمل تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) والبنية التحتية المتقدمة للقياس (AMI) لتعزيز تبادل المعلومات وتحليل سلوك العملاء.

أيضاً يمكن لحلول (DR) تحسين السلوك المتوقع لنظام الطاقة الكهربائية، بحيث تظهر بعض أسواق الكهرباء في جميع أنحاء العالم أن مستوى الانتشار يقترب من 5٪ من الطلب السكني، ومع ذلك فقد وجدت الدراسات حول تكامل (DR) أن نظام الطاقة يمكن أن يشمل حوالي 30 ٪ من الطلب السنوي على الكهرباء في خيارات المرونة لتقليل احتياطي التوليد والانحراف، وما سبق يشير إلى أن اختراق (DR) يمكن أن يكون أعلى من مستويات الاختراق المتوقعة.

كما أنه عادةً ما يتم الجمع بين استخدامات برامج (DR) في عملية التوزيع بكمية كبيرة من التوليد الموزع (DG) على أساس الطاقة المتجددة لتقليل عدم اليقين في توقعات (DER)، بحيث استندت بعض استراتيجيات (DR) على تقنيات أخرى مثل (DG) لاستكمال بعض المخططات وتجنب الانفصال التام عنها.

في الدراسات التي تستند تقنيات إدارة الطلب على تخطيط وجدولة كتل الطاقة لتمكين التحكم الأكثر شمولاً في التوازن بين التوليد والطلب؛ فقد تبين أن النشر التكنولوجي والربط البيني للكهرباء والبنية التحتية للبيانات يوفران العديد من الخدمات للشبكة الكهربائية، ومع ذلك؛ فمن الضروري إجراء دراسة تكاملية للاستفادة من جميع مزايا (DR)، بما في ذلك بعض الفوائد المرتبطة بالخدمات الإضافية.

كما أنه عدم اليقين في الطلب على الكهرباء يعدل استجابة التردد والاحتياطيات، ومع ذلك من الضروري تحديد التخلص الأمثل للطلب لتحسين الفوائد الاقتصادية للمشاركين في جانب الطلب من خلال نماذج التحسين التي تراعي الطبيعة العشوائية للطلب، بحيث تدعم استراتيجيات (DR) المتكيفة مع نظام التوزيع تعديل أداء (DER) في شبكة ذكية وتكييف سوق الكهرباء مع وكيل جديد وشكل مختلف للتفاعل مع المستخدمين.

النمذجة الخاصة بالحمل الكهربائي المستند على بيانات الاستهلاك

يقدم هذا القسم النماذج المنفذة لتحليل (DR) في أنظمة الطاقة، بحيث تعتمد نمذجة ملف تعريف الطلب على قياسات العامل النشط والمتفاعل لمشغل الشبكة في المقابل، كما يعتمد نموذج الاستجابة للطلب على التطبيقات التي تم إجراؤها في أسواق الطاقة الأخرى.

نمذجة الحمل المستند إلى البيانات

تقترح هذه المقالة نهجًا من مرحلتين لإنشاء ملفات تعريف الطلب في نظام الطاقة، كما يتكون النهج المقترح من توليد منحنيات الطلب حسب أنواع المستخدمين بناءً على القياسات التاريخية للقوة النشطة والمتفاعلة لنظام الطاقة، أما المرحلة الأولى هي توصيف منحنيات الطلب من القياسات المسجلة و المرحلة الثانية هي إنشاء منحنيات الطلب حسب أنواع المستخدمين، لهذا يتم تحديد التصنيف الذي يحدد سلوك استهلاك المستخدم.

كما تحدد المرحلة الأولى بنية قاعدة البيانات للقياسات التاريخية للقوة النشطة والمتفاعلة، وبعد ذلك يتم حساب التشتت والقيم المتوقعة لمدة عام من الدراسة من مجموعة البيانات، ولاحقاً يتم حساب ملامح القيمة المتوقعة للقوة النشطة والمتفاعلة لسنة الدراسة.

وفي المرحلة الثانية؛ فإنه يتم تطبيع ملامح القيمة المتوقعة للقوة النشطة والمتفاعلة. وهذا التوحيد القياسي له هدفان، وهما التقاط سلوك الطلب (النشط أو التفاعلي) على أساس كل ساعة وتوسيع نطاق الطلب المثبت لأي نظام اختبار، وأخيراً تم تحديد ثلاثة أنواع من المستخدمين لحساب منحنيات الطلب المعيارية من حيث القوة النشطة والتفاعلية والواضحة، بحيث يوضح الشكل التالي مخططاً لنهج النمذجة القائمة على البيانات المعروض في هذا القسم.

ramir2-3069006-large-300x238

ramir3-3069006-large-300x236

نمذجة الاستجابة للطلب

يتميز (DR) بالتغيير في استخدام الطاقة الكهربائية الذي يقوم به المستخدمون النهائيون لأنماط استهلاكهم، حيث أن استجابة للتغيرات في أسعار الكهرباء بمرور الوقت أو الحوافز المدفوعة المصممة للحث على انخفاض في استخدام الكهرباء بسبب السعر الاختلافات أو عندما تكون موثوقية النظام في خطر، ومع ذلك لا تعني هذه التغييرات أنه يتعين على المستخدمين تغيير أو تعديل أسلوبهم ونوعية حياتهم.

كما ترتبط إدارة الطلب باتصال التوليد الموزع لأنه يسمح بتقليل توليد الطاقة خلال ساعات الذروة وتقليل الخسائر وتخفيف الازدحام في الشبكة الكهربائية، وهذا من بين أمور أخرى دون أن يضطر المستخدم إلى تقليل الاستهلاك، وبالإضافة إلى ذلك في أحدث التقنيات؛ فإنه تم استخدام إدارة الطلب بدون (DG) لتقليل الازدحام، والذي يميل إلى تسوية منحنى الطلب من خلال تنفيذ معدلات ديناميكية، حيث يعرف المستخدمون نطاقات الطلب والأسعار المختلفة لكل ساعة.

ولكي يكون ممكناً؛ فإنه يتطلب تنفيذ (DR) في أنظمة الطاقة أن يكون للعدادات الذكية، وهي المدمجة في الطلب، كذلك التحكم في بعض اللحظات الحرجة، بالإضافة إلى ذلك يحتوي القياس الذكي على معلومات حول معدلات الكهرباء المختلفة ، وهي المصنفة على أنها نطاقات لتشجيع عادات استهلاك المستخدم لتسوية المنحنى.

Untitled-29-300x199

حيث أن:

(δr): مؤشر تسطيح المنحنى [0، 1] [p.u].

(h): مؤشر الفترة.

(hpk): مجموعة ساعات في الذروة.

(hpk off): مجموعة ساعات في أوقات الذروة.

في هذا الطرح؛ فإنه يتم تقديم نموذج (DR) لكل نوع من المستخدمين الذين تم تقييمهم، بحيث يعتمد نموذج (DR) للمستخدمين المقيمين على تنفيذ استراتيجية وقت الاستخدام، خاصةً في النموذج السكني (DR)، والذي حدد مؤشر الاختراق (δr) المرتبط مباشرة بتسطيح المنحنى، كما أنه يتم تحديد مؤشر الاختراق في الفترة الزمنية [0،1].

لذلك؛ فإن الحد الأقصى للتسوية هو عندما يكون المؤشر يساوي (1) ولا يوجد تنفيذ (DR) عندما يساوي (0) يتم تحديد كتل مدتها ساعتان (الذروة والذروة) حيث تتم معالجة التغيرات في أسعار الكهرباء لتعديل استهلاك الطاقة، كما يؤثر تسطيح المنحنى على كل من سلوك استهلاك الطاقة النشطة والقوة التفاعلية، بحيث يتميز نموذج (DR) السكني بالحفاظ على الكمية الإجمالية للطاقة على مدار اليوم، كما يوضح الشكل التالي مثالاً لتسوية منحنى الطاقة النموذجي لمستخدم سكني.

المصدر: Y. Wang, H. Liang and V. Dinavahi, "Two-stage stochastic demand response in smart grid considering random appliance usage patterns", IET Gener. Transmiss. Distrib., vol. 12, no. 18, pp. 4163-4171, 2018.W. Huang, N. Zhang, C. Kang, M. Li and M. Huo, "From demand response to integrated demand response: Review and prospect of research and application", Protection Control Modern Power Syst., vol. 4, no. 1, pp. 1-13, Dec. 2019.Demand Response Potential in the Sustainable Development Scenario 2016–2040, Nov. 2019, [online] Available: https://www.iea.org/data-and-statistics/charts/demand-response-potential-in-the-sustainable-development-scenario-2016-2040.J. Medina, N. Müller and I. Roytelman, "Demand response and distribution grid operations: Opportunities and challenges", IEEE Trans. Smart Grid, vol. 1, no. 2, pp. 193-198, Sep. 2010.


شارك المقالة: