محاكاة الوكيل لسوق الكهرباء واستجابة الطلب السكني

اقرأ في هذا المقال


ضرورة المحاكاة القائمة على الوكيل لسوق الكهرباء واستجابة الطلب السكني

أثبتت برامج الطلب أنها تقدم مجموعة متنوعة من الفوائد المالية والتشغيلية لكل من جانبي العرض والطلب، كما يشكل العملاء الصناعيون والتجاريون غالبية مزودي خدمات الاسترجاع، ولكن النمو السريع لاستهلاك الكهرباء السكنية على مدى السنوات القليلة الماضية لفت الانتباه إلى استجابة الطلب السكني (RDR) في المناطق ذات الصيف الحار، بحيث أصبح الاستهلاك المرتفع للكهرباء السكنية هو السبب الرئيسي لمعظم ذروة الطلب والاختلافات الحرجة في وادي الذروة أثناء موجات الحرارة.

كما أن المقارنة مع استجابة الطلب التجاري (CDR) واستجابة الطلب الصناعي (IDR)؛ فإن المزايا والتحديات الرئيسية لـ (RDR) هي كما يلي، من غير المرجح أن يؤثر (RDR) على روتين الإنتاج اليومي وكفاءة العمل، مما يكتسب ميزة قيمة في أحداث (DR)، ومع ذلك؛ فإن المرونة وعدم اليقين في نمط استهلاك الكهرباء السكنية يعقدان نمذجة وتنفيذ (RDR)، لذلك قد يُطلب من تجار التجزئة أو المجمعين تقديم (RDR) المرن صغير الحجم إلى سوق واسع النطاق.

بالنظر إلى هذا السياق، تكمن الإمكانات والتحديات العالية في سوق الكهرباء مع العملاء المقيمين كمقدمي خدمات (DR)، لذلك نقوم بدراسة التفاعلات والعواقب المقابلة بين العملاء المقيمين وتجار التجزئة وشركات التوليد الكهربائي (GenCos) ومشغل النظام المستقل (ISO) في سوق الكهرباء في اليوم التالي (DAM) باستخدام (RDR).

تمت دراسة (RDR) في الدراسات الموجودة، كما قيمت إمكانات (RDR) في ظل تسعير متغير بمرور الوقت من خلال إطار عمل ديناميكي لإدارة الطاقة الكهربائية، وبالمثل تم اقتراح نموذجاً ثنائي المستوى لتجار التجزئة والعملاء المقيمين لتقييم تأثير مخططات التسعير الديناميكية على تكاليف تجار التجزئة، حلل برنامجين مختلفين من برامج (DR) للعملاء المقيمين أحدهما من مورد الطاقة بناءً على سعر الكهرباء والآخر من مشغل الشبكة بناءً على حمل الشبكة الكهربائية.

بالنسبة للعملاء المقيمين الذين يواجهون سعراً ثابتاً؛ فإن طور مخطط (DR) قائم على حوافز القسيمة لتعريفهم بأحداث (DR) ومع ذلك، في هذه الدراسات يتعامل العملاء السكنيون مع مشكلات (DR) بطريقة تفاعلية، حيث يتفاعلون مع السعر أو إشارات (DR) الأخرى القائمة على الحوافز، لذلك؛ فإن تحركاتهم تتأخر بشكل طبيعي عندما تتغير أوضاع السوق.

كما درست العديد من الأوراق البحثية (RDR) الاستباقية وعواقبه في سوق الكهرباء، كما قام البعض بتقييم التفاعلات بين تجار التجزئة ومشغل السوق، لذلك اقترح نهج البرمجة العشوائية لتحديد استراتيجيات العطاءات قصيرة المدى لتجار التجزئة، حيث اقترح منهجية قوية لتاجر التجزئة لتحديد استراتيجية العطاء الأمثل.

إطار عمل لسوق الكهرباء مع الاستجابة للطلب السكني

يوضح الشكل التالي (1) إطار عمل سوق الكهرباء باستخدام (RDR)، والذي يتضمن أربعة أجزاء (ISO) و (GAs ، RAs ، CAs)، وهم يمثلون مشغل السوق والموردين وتجار التجزئة والمستهلكين على التوالي، كما أن هناك ثلاثة تدفقات في هذا الإطار، بحيث يسمح تدفق البيانات للوكلاء المختلفين بالتواصل مع بعضهم البعض باستخدام تقنيات إنترنت الأشياء.

يحمل العديد من أنواع المعطيات، بما في ذلك ملفات تعريف الطلب على الكهرباء بالساعة من (CAs) ومعلومات العطاءات من (RAs و GAs)، وذلك جنباً إلى جنب مع الإرساليات بالساعة وأسعار مقاصة السوق من (ISO)، بحيث تدفق التمويل بين العملاء وتجار التجزئة وشركات (GenCos) تدفق الطاقة بين (GenCos) والعملاء.

9133617-fig-1-source-large-300x212

ولالتقاط تأثيرات (RDR) على سوق الكهرباء؛ فإن الخطوة الأولى هي نمذجة أنماط استهلاك الكهرباء السكنية، كما يمكن أن يصف النهج التصاعدي تفاصيل الاستهلاك لكل ساعة لكل جهاز، وكذلك تقييم كل (RDR) بشكل منفصل حسب أنواع مختلفة من المنازل والأجهزة، حيث أن الخطوة الثانية هي نمذجة جميع الوكلاء.

كما تم تصميم هذا الإطار لمحاكاة تفاعلات الكيانات المختلفة وتحليل نتائج هذه التفاعلات، حيث ترسل (CAs) الطلب المتوقع في اليوم التالي إلى الاتحادات الإقليمية، كما تلعب (RAs) دوراً نشطاً من خلال تقديم العطاءات باستخدام (GAs)، كما يزيل نظام (ISO) السوق لتعظيم الرفاهية الاجتماعية، حيث أعادت سلطات التوثيق جدولة استهلاك الكهرباء وأعادت تقديم الطلب الجديد إلى النظام، لذلك تنتهي العمليات الحسابية التفاعلية عندما تكون الفروق بين آخر سعري مقاصة للسوق أصغر من (ε).

صياغة المشكلة لنموذج استهلاك الكهرباء في المساكن

بقيادة (CA)، تتم مراقبة وقياس أجهزة كل عميل سكني بواسطة (HEMS)، بحيث يختلف سلوك الاستهلاك بين الأسر، مما يؤدي إلى اختلاف احتمالية (RDR) لذا؛ فإن نموذج استهلاك الكهرباء للسكن يأخذ في الاعتبار على وجه التحديد العامل المنزلي لتسجيل فروق الاستهلاك بين الأنواع المختلفة من الأسر المعيشية.

وفي هذا البحث يتم استخدام النهج التصاعدي لنمذجة سلوك استهلاك الكهرباء السكني، حيث يمكنه تحليل تأثير كل جهاز فردي على الحمل الإجمالي وهو أمر ضروري في عملية محاكاة (RDR)، وكما هو مبين في الشكل التالي (2)؛ فإن الخطوة الأولى للنموذج التصاعدي هي نمذجة الأجهزة بشكل فردي، بحيث ثم يتم وضع نموذج الاستهلاك لكل أسرة، وأخيراً تم وضع نموذج استهلاك المجموعات المنزلية.

نموذج استهلاك الكهرباء للأسرة الفردية

تم تصميم الأجهزة ذات الاستخدام النهائي الشائعة، مثل مكيفات الهواء وسخانات المياه الكهربائية وأجهزة التلفزيون والغسالات في هذه الخطوة، تم تصميم حمل مكيف الهواء بشكل منفصل عن الأجهزة الأخرى نظرًا لنصيبه الكبير من حمل الكهرباء السكنية وميزاته التي يتم التحكم فيها حرارياً.

بحيث يتم فصل يوم واحد إلى (24) فترة زمنية، على سبيل المثال (1: 00-2: 00) هي الفترة الزمنية الأولى t = 1،2: 00-3) 00) هي الثانية (t = 2)، وهكذا. ثم يتم نمذجة الاستهلاك السكني لكل فترة زمنية. في كل فترة زمنية، كما تجدر الإشارة إلى أن الحمل قد تم تصميمه بواسطة الدقة الزمنية البالغة دقيقة واحدة.

9133617-fig-2-source-large-262x300

نموذج الاستهلاك لكل جهاز: بالنسبة للأسر المعيشية من النوع (n)، يتم نمذجة نموذج الاستهلاك للجهاز (k) ومكيف الهواء على النحو التالي على التوالي:

Untitled-22-300x177

حيث أن [Ln ، h ، k (t)] هو استهلاك الطاقة للأجهزة (k) والمنزل (h) من النوع المنزلي (n)، وهناك أسر فردية من نوع (Hn) للأسرة المعيشية من النوع (n)، كذلك هناك أنواع (N)، وذلك باستثناء مكيفات الهواء، كما توجد أجهزة (Kn) لكل أسرة منزلية من النوع (n.Pn ، h ، k) وهي الطاقة الثابتة للجهاز.

وأخيراً كما تعمل هذه الورقة على نماذج ومحاكاة سوق الكهرباء الاستباقية (RDR)، والذي يتكون من كيانات متعددة غير متعاونة ومهتمة بالذات باستخدام طريقة (ABMS)، بحيث تظهر النتائج أن برامج(RDR) الاستباقية قد تحفز إمكانات (RDR) الكامنة، وفي النهاية تجلب المزيد من الفوائد للعملاء وتحسن كفاءة نظام الطاقة والرفاهية الاجتماعية.

المصدر: P. Siano, "Demand response and smart grids - A survey", Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 30, pp. 461-478, Feb. 2014.D. J. Xie, H. X. Hui, Y. Ding and Z. Z. Lin, "Operating reserve capacity evaluation of aggregated heterogeneous TCLs with price signals", Applied Energy, vol. 216, pp. 338-347, Apr. 2018.S. Mhanna, A. C. Chapman and G. Verblč, "A fast distributed algorithm for large-scale demand response aggregation", IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 7, no. 4, pp. 2094-2107, Jul. 2016.M. Muratori and G. Rizzoni, "Residential demand response: dynamic energy management and time-varying electricity pricing", IEEE Transactions on Power Systems, vol. 31, pp. 1108-1117, Mar. 201


شارك المقالة: