مقدمة ونظام تسعير الكهرباء في المغرب
تركز أنظمة إدارة الطاقة التقليدية في الشبكات الدقيقة الذكية (SMGs) عادةً على تدفقات الطاقة النشطة (Active Power) على مدى أفق زمني يبلغ 24 ساعة. ومع ذلك، يعتمد نظام تسعير الكهرباء في المغرب (RTS) على نظام تسعير تصاعدي بالشرائح يُحسب بناءً على إجمالي الاستهلاك التراكمي في نهاية الشهر (30 يوماً). بالإضافة إلى ذلك، يتم إهمال استهلاك الطاقة غير النشطة (Reactive Power) في الأنظمة التقليدية، مما يؤدي إلى تدهور معامل القدرة وفقدان الطاقة ودفع غرامات مالية.
تقدم هذه الدراسة نظاماً مبتكراً لإدارة الطاقة النشطة وغير النشطة (AR-EMS) مصمماً خصيصاً للسياق المغربي، ويقوم بتحسين تدفق الطاقة على مدار 30 يوماً بفواصل زمنية تبلغ 15 دقيقة.
معمارية نظام AR-EMS المقترح
للتعامل مع تعقيد الأفق الزمني الممتد لـ 30 يوماً وتقليل عدم اليقين في التنبؤات، تم تصميم النظام في طبقتين هرميتين:
[ تنبؤات طويلة المدى (30 يوماً) ] ──> [ تحسين طويل المدى (LTOL) ]
│ (التخطيط الشهري الأولي)
▼
[ تنبؤات قصيرة المدى (24 ساعة) ] ──> [ تحسين قصير المدى (STOL) ]
│ (تعديلات الوقت الفعلي)
▼
[ المحولات الذكية والمشغلات ]
- طبقة التحسين طويلة المدى (LTOL): تضع خطة الاستهلاك والإنتاج لشهر كامل للطاقة الشمسية وبطاريات التخزين (ESS) والتبادل مع الشبكة.
- طبقة التحسين قصيرة المدى (STOL): تعمل يومياً على مدار 24 ساعة لتصحيح انحرافات التخطيط الأولي باستخدام تنبؤات قصيرة المدى عالية الدقة.
التنبؤ الذكي المعتمد على الذكاء الاصطناعي
من المساهمات الأساسية للبحث هو خط أنابيب التنبؤ لإنتاج الطاقة الشمسية والأحمال النشطة وغير النشطة باستخدام تقنية تكديس الشبكات العصبية الاصطناعية (Stacking ANN). حيث يقوم النموذج التجميعي بتقليل نسبة الخطأ بشكل كبير:
- التنبؤ بالطاقة الشمسية: نسبة خطأ NMAE بلغت 3.68%
- استهلاك الطاقة النشطة: نسبة خطأ NMAE بلغت 2.00%
- استهلاك الطاقة غير النشطة: نسبة خطأ NMAE بلغت 2.53%
النمذجة الرياضية والتحسين
التحسين متعدد الأهداف
تم حل مسألة التحسين متعددة الأهداف باستخدام خوارزمية سرب الجسيمات المعجمية (Lexicographic PSO):
- الهدف الأول (فاتورة الطاقة الإجمالية): تقليل تكلفة الطاقة النشطة وغير النشطة تحت نظام التعرفة المغربي، بالإضافة إلى نموذج تدهور البطارية الذي يأخذ في الاعتبار الدورات النشطة وغير النشطة.
- الهدف الثاني (عامل تكلفة الشبكة): تقليل نسبة الذروة إلى المتوسط (PAR) وانبعاثات ثنائي أكسيد الكربون ($CO_2$).
$$\min \ F = [f_1(Facture_{active}, Facture_{reactive}, Degradation_{ESS}), \ f_2(PAR, Emissions_{CO2})]$$
النتائج والأثر الرئيسي
تم اختبار النظام باستخدام بيانات استهلاك وأرصاد جوية حقيقية، وأظهرت النتائج تفوق الإدارة المشتركة:
| المؤشر | نظام إدارة الطاقة النشطة فقط | نظام AR-EMS المقترح | نسبة التحسن |
|---|---|---|---|
| فاتورة الطاقة النشطة | المرجع الأساسي | -58.9% | مرتفع |
| فاتورة الطاقة غير النشطة | المرجع الأساسي | -83.2% | مرتفع جداً |
| انبعاثات $CO_2$ | المرجع الأساسي | -49.3% | -49.3% |
| معامل قدرة الشبكة | المرجع الأساسي | +6.0% | +6.0% |
من خلال إدارة الطاقة غير النشطة عبر المحولات الذكية للشبكة الدقيقة، يتجنب النظام شراء مكثفات تعويض مكلفة ويقلل من خسائر النقل، مما يحقق خفضاً إجمالياً بنسبة 57% في فاتورة الطاقة الشهرية.