نموذج التحسين ثلاثي المستويات لأنظمة الطاقة المتجددة الهجينة: تحليل شامل

1. المقدمة

يمثل دمج مصادر الطاقة المتجددة المتنوعة في نظام متماسك وفعال تحدياً كبيراً على أرض الواقع. تُعد أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة (HRES)، التي تجمع بين مصادر مثل الطاقة الشمسية الكهروضوئية (PV) وأنظمة تخزين الطاقة (ESS)، حاسمة لتوفير إمداد طاقة مستقر ومستدام. ومع ذلك، يتطلب تحسين مثل هذه الأنظمة تحقيق التوازن بين أهداف متعددة ومتعارضة في كثير من الأحيان في وقت واحد. تقدم هذه الورقة نموذجاً رياضياً ثلاثي المستويات مصمماً خصيصاً لأنظمة الطاقة المتجددة الهجينة. والغرض الأساسي هو تقديم إطار عمل منظم يمكنه معالجة ثلاثة مستويات حاسمة لاتخاذ القرار في وقت واحد: تعظيم كفاءة الطاقة الشمسية الكهروضوئية، وتحسين أداء نظام تخزين الطاقة، وتقليل انبعاثات غازات الاحتباس الحراري (GHG). يتجاوز هذا النهج التحسين ذي الهدف الواحد لالتقاط الترابطات المعقدة داخل شبكات الطاقة الحديثة.

2. إطار نموذج المستويات الثلاثة

ينظم النموذج المقترح مشكلة تحسين أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة إلى ثلاثة مستويات هرمية، لكل منها أهداف وقيود مميزة تتغذى على المستوى التالي.

3. التفاصيل التقنية والصياغة الرياضية

يمكن صياغة النموذج ثلاثي المستويات كمشكلة تحسين متداخلة. لنفترض أن $x_1$ هي متغيرات القرار لنظام الطاقة الشمسية الكهروضوئية (مثل السعة، الاتجاه)، و $x_2$ لنظام تخزين الطاقة (مثل السعة، جدول التوزيع)، و $x_3$ تمثل معلمات على مستوى النظام تؤثر على الانبعاثات.

المستوى 3 (المستوى العلوي - تقليل الانبعاثات):

$\min_{x_3} \, F_{GHG}(x_1^*, x_2^*, x_3)$

خاضع لقيود على مستوى النظام (مثل ميزانية التكلفة الإجمالية، استخدام الأراضي).

حيث $x_1^*$ و $x_2^*$ هما الحلان الأمثلان من المستويات الدنيا.

المستوى 2 (المستوى المتوسط - تحسين نظام تخزين الطاقة):

$\max_{x_2} \, F_{ESS}(x_1^*, x_2)$

خاضع لديناميكيات التخزين: $SOC_{t+1} = SOC_t + \eta_{ch} \cdot P_{ch,t} - \frac{P_{dis,t}}{\eta_{dis}}$، حيث $SOC$ هي حالة الشحن، $\eta$ هي الكفاءة، و $P$ هي الطاقة.

المستوى 1 (المستوى الأدنى - تحسين الطاقة الكهروضوئية):

$\max_{x_1} \, F_{PV}(x_1) = \sum_{t} P_{PV,t}(x_1, G_t, T_t)$

حيث $P_{PV,t}$ هي ناتج الطاقة في الوقت $t$، وهي دالة للإشعاع الشمسي $G_t$ ودرجة الحرارة $T_t$.

4. النتائج التجريبية ووصف المخططات

بينما لا يحتوي مقتطف ملف PDF المقدم على نتائج رقمية محددة، فإن التحقق التجريبي النموذجي لمثل هذا النموذج سيتضمن محاكاة تقارن نظام الطاقة المتجددة الهجينة المحسن ثلاثي المستويات مقابل خط أساس تحسين أحادي المستوى أو ثنائي المستوى تقليدي.

وصف مخطط افتراضي: من المحتمل أن يتم عرض نتيجة رئيسية كمخطط متعدد الخطوط. سيمثل المحور السيني الوقت (على سبيل المثال، على مدار 24 ساعة أو سنة). يمكن أن تُظهر محاور ص متعددة: 1) توليد الطاقة الشمسية الكهروضوئية (كيلوواط)، 2) حالة شحن نظام تخزين الطاقة (٪)، 3) استيراد/تصدير طاقة الشبكة (كيلوواط)، و 4) انبعاثات غازات الاحتباس الحراري التراكمية (كجم مكافئ ثاني أكسيد الكربون). سيُظهر المخطط كيف يقوم النموذج ثلاثي المستويات بنقل الحمل بنجاح، وشحن البطارية خلال ساعات الذروة الشمسية، وتفريغها خلال ذروة الطلب المسائية، وتقليل الاعتماد على الشبكة، مما يؤدي إلى ملف انبعاثات أقل بكثير وأكثر سلاسة مقارنة بنظام غير محسن أو محسن بشكل فردي. سيبرز مخطط شريطي يقارن إجمالي انبعاثات غازات الاحتباس الحراري السنوية، وتكلفة النظام، ومعدل استخدام الطاقة الشمسية عبر مناهج تحسين مختلفة كفاءة باريتو المتفوقة للنموذج ثلاثي المستويات بشكل أكبر.

5. إطار التحليل: دراسة حالة مثال

السيناريو: يسعى مبنى تجريبي متوسط الحجم إلى تقليل تكاليف الطاقة وبصمته الكربونية.

تطبيق الإطار:

1. إدخال البيانات: جمع سنة واحدة من بيانات الحمل التاريخية بالساعة، وبيانات الإشعاع الشمسي/درجة الحرارة المحلية، وتعريفة الكهرباء (بما في ذلك أسعار وقت الاستخدام)، وكثافة الكربون في الشبكة.
2. تحليل المستوى 1: باستخدام برامج مثل PVsyst أو SAM، نمذجة أحجام وتكوينات مختلفة لنظام الطاقة الشمسية الكهروضوئية. تحديد الإعداد الأمثل الذي يعظم الإنتاج السنوي نظراً لقيود مساحة السطح.
3. تحليل المستوى 2: إدخال ملف توليد الطاقة الشمسية الكهروضوئية الأمثل في نموذج نظام تخزين الطاقة (على سبيل المثال، باستخدام Python مع مكتبات مثل Pyomo). تحسين حجم البطارية وجدول توزيع لمدة 24 ساعة لتعظيم المراجحة (الشراء بسعر منخفض، البيع بسعر مرتفع) والاستهلاك الذاتي، مع مراعاة قيود دورة حياة البطارية.
4. تحليل المستوى 3: حساب انبعاثات غازات الاحتباس الحراري لدورة الحياة لنظام الطاقة الشمسية الكهروضوئية + تخزين الطاقة المقترح (باستخدام قواعد بيانات مثل Ecoinvent). المقارنة مع سيناريو العمل كالمعتاد (الشبكة فقط) و سيناريو الطاقة الشمسية الكهروضوئية فقط البسيط. سيحدد النموذج ثلاثي المستويات التكوين الذي يوفر فيه إضافة التخزين أكبر تخفيض في الانبعاثات لكل دولار مستثمر، والذي قد لا يكون هو نفسه التكوين الذي يعظم العائد المالي البحت.

6. الرؤية الأساسية ومنظور المحلل

الرؤية الأساسية: ليست القيمة الأساسية للورقة مجرد خوارزمية تحسين أخرى؛ بل هي ابتكار هيكلي. إنه يفصل رسمياً الأهداف المتشابكة تقليدياً لتصميم أنظمة الطاقة المتجددة الهجينة إلى شلال قرارات هرمي. يعكس هذا عمليات صنع القرار الهندسية والاستثمارية في العالم الحقيقي (اختيار التكنولوجيا -> ضبط التشغيل -> الامتثال للسياسات)، مما يجعل النموذج أكثر قابلية للتفسير والعمل بالنسبة لأصحاب المصلحة من محسن متعدد الأهداف كالصندوق الأسود.

التدفق المنطقي: المنطق سليم وعملي. لا يمكنك تحسين التخزين إذا كنت لا تعرف ملف توليدك، ولا يمكنك المطالبة بفوائد بيئية دون نمذجة تفاعل النظام الكامل. يفرض الهيكل ثلاثي المستويات هذه السببية. ومع ذلك، فإن مقتطف الورقة يعتمد بشكل كبير على الاستشهاد بببليوغرافيا واسعة ([1]-[108]) لوضع السياق، مما يظهر الاجتهاد العلمي، ولكنه يخاطر بتجاوز جوهر العمل الجديد. الاختبار الحقيقي يكمن في الصياغة المحددة للقيود ومتغيرات الاقتران بين المستويات، وهي تفاصيل غير مقدمة في الملخص.

نقاط القوة والضعف:
نقاط القوة: الإطار قابل للتكيف للغاية. يمكن تبديل الأهداف في كل مستوى (على سبيل المثال، يمكن للمستوى 1 تقليل تكلفة الطاقة المستوية LCOE بدلاً من تعظيم الكفاءة) بناءً على أولويات المشروع. يستوعب بشكل طبيعي وجهات نظر أصحاب المصلحة المختلفين (مزود التكنولوجيا، مشغل النظام، المنظم).
نقطة الضعف الحرجة: الفيل في الغرفة هو قابلية الحساب. مشاكل التحسين المتداخلة صعبة الحل بشكل سيئ السمعة، وغالباً ما تتطلب خوارزميات تكرارية أو إعادة صياغة في مشاكل أحادية المستوى باستخدام تقنيات مثل شروط كاروش-كون-تكر (KKT)، والتي يمكن أن تكون معقدة وتقريبية. يعتمد نجاح الورقة على طريقة الحل المقترحة، والتي لم يتم تفصيلها هنا. بدون محلل فعال، يظل النموذج بناءً نظرياً. علاوة على ذلك، يفترض النموذج التنبؤ المثالي بمورد الشمس والحمل، وهو تبسيط كبير مقارنة بالواقع العشوائي الذي تلتقطه أطر أكثر تطوراً مثل تلك التي تستخدم عمليات قرار ماركوف، كما هو الحال في تطبيقات التعلم المعزز المتطورة لإدارة الطاقة.

رؤى قابلة للتنفيذ: بالنسبة للممارسين، هذه الورقة هي مخطط مقنع لتصميم النظام. الإجراء 1: استخدم هذا التفكير ثلاثي المستويات كقائمة مراجعة لمتطلبات مشروع نظام الطاقة المتجددة الهجينة الخاص بك. حدد بوضوح أهداف المستوى 1 و 2 و 3 قبل تشغيل أي برنامج. الإجراء 2: عند تقييم عروض الموردين، اسأل عن مستوى التحسين الذي يتناوله عرضهم. يركز الكثيرون فقط على المستوى 1 (عائد الطاقة الشمسية الكهروضوئية) أو المستوى 2 (مراجحة البطارية)، متجاهلين التأثير المتكامل للمستوى 3 (الانبعاثات). الإجراء 3: بالنسبة للباحثين، فإن الفجوة التي يجب سدها هي تطوير إرشادات قوية وسريعة أو إرشادات فوقية (مثل خوارزمية NSGA-II شائعة الاستخدام في التحسين متعدد الأهداف) مصممة خصيصاً لحل هذا الهيكل ثلاثي المستويات بكفاءة في ظل عدم اليقين، لسد الفجوة بين الصياغة الأنيقة والتنفيذ العملي.

7. آفاق التطبيق والاتجاهات المستقبلية

يتمتع النموذج ثلاثي المستويات بإمكانيات كبيرة تتجاوز تطبيق الشبكة الصغيرة المنفردة المقدم.

• التكامل على نطاق الشبكة: يمكن توسيع نطاق الإطار لتحسين محافظ الأصول المتجددة والتخزين على نطاق الشبكة (مثل بطاقات التدفق، الطاقة الكهرومائية المخزنة) لمشغلي أنظمة النقل، مما يساهم مباشرة في أهداف استقرار الشبكة وإزالة الكربون.
• إنتاج الهيدروجين الأخضر: يمكن للمستوى 1 تحسين مزرعة هجينة من الرياح والطاقة الشمسية، ويمكن للمستوى 2 إدارة مخزن مؤقت مخصص، ويمكن للمستوى 3 تقليل كثافة الكربون للهيدروجين المنتج بواسطة المحللات الكهربائية، وهو تحدٍ حاسم لاقتصاد الهيدروجين الأخضر.
• محطات شحن المركبات الكهربائية (EV): دمج طلب شحن المركبات الكهربائية كحمل ديناميكي. يحسن المستوى 1 مصادر الطاقة المتجددة في الموقع، ويدير المستوى 2 التخزين الثابت وقدرات المركبة إلى الشبكة (V2G) من المركبات الكهربائية المتصلة، ويقلل المستوى 3 البصمة الكربونية الإجمالية للتنقل.
• اتجاهات البحث المستقبلية: الاتجاه الأكثر إلحاحاً هو دمج عدم اليقين (التحسين العشوائي) لتوليد الطاقة الشمسية، والحمل، وأسعار الطاقة. ثانياً، يمكن أن يؤدي دمج التعلم الآلي للتنبؤ والنمذجة البديلة إلى تقليل وقت الحساب بشكل كبير. أخيراً، التوسع إلى نموذج رباعي المستويات يتضمن مستوى رابعاً لتدهور الأصول على المدى الطويل وجدولة الاستبدال من شأنه أن يعزز تحليل دورة الحياة.

8. المراجع

1. Hosseini, E. (Year). Tri-Level Model for Hybrid Renewable Energy Systems. Journal Name, Volume(Issue), pages. (Source PDF)
2. Deb, K., Pratap, A., Agarwal, S., & Meyarivan, T. (2002). A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 6(2), 182-197.
3. International Energy Agency (IEA). (2023). Renewables 2023. Retrieved from https://www.iea.org/reports/renewables-2023
4. National Renewable Energy Laboratory (NREL). (2023). System Advisor Model (SAM). https://sam.nrel.gov/
5. Zhu, J., et al. (2017). A multi-objective optimization model for renewable energy generation and storage scheduling. Applied Energy, 200, 45-56.
6. F. R. de Almeida, et al. (2022). Stochastic Optimization for Hybrid Renewable Energy Systems: A Review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 168, 112842.
7. W. G. J. H. M. van Sark, et al. (2020). Photovoltaic Solar Energy: From Fundamentals to Applications. Wiley.