التنبؤ بحمل الطاقة باستخدام الشبكات العصبية والتخطيط المدعوم بالطاقة الشمسية لشبكة باب العزيزية 30 كيلوفولت للفترة 2026-2031
DOI:
https://doi.org/10.65421/jshd.v2i2.233الكلمات المفتاحية:
الخلايا الكهروضوئية، جذر متوسط مربع الخطأ، متوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق، متوسط الخطأ المطلق، الشبكات العصبيةالملخص
تقترح هذه الورقة البحثية طريقةً تعتمد على الشبكات العصبية باستخدام برنامج MATLAB للتنبؤ بذروة الحمل السنوية لشبكة توزيع الكهرباء ذات جهد 30 كيلوفولت في حلقة باب العزيزية للفترة من 2026 إلى 2031، بالإضافة إلى استخدام الطاقة الكهروضوئية لتعزيز كفاءة الشبكة. تُظهر بيانات الدراسة معدل نمو سنوي للحمل يتطلب تعويضًا للحفاظ على تشغيل الشبكة حتى عام 2030، يليه انقطاعات تشغيلية في عام 2031 تؤثر على المحول الرئيسي 220/30 كيلوفولت، ومحول النسخ الاحتياطي 30/11 كيلوفولت، وحافلة التوزيع 30 كيلوفولت في الفرناج. تم تطوير شبكة عصبية أمامية التغذية باستخدام MATLAB للتنبؤ بذروة الحمل السنوية، وتم تقييم دقة التنبؤ باستخدام متوسط الخطأ المطلق (MAE)، وجذر متوسط مربع الخطأ (RMSE)، ومتوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق (MAPE). من المتوقع أن يرتفع ذروة استهلاك الكهرباء من 126,276 ميغاواط في عام 2026 إلى 185,541 ميغاواط في عام 2031، مما يؤكد ضرورة تعزيز شبكة الكهرباء لتلبية النمو المستقبلي في الطلب. وللتخفيف من القيود التشغيلية، يجري تقييم خطة دعم لتوليد الطاقة الكهروضوئية باستخدام حسابات تدفق الطاقة الحالية. قبل ربط نظام الطاقة الكهروضوئية بالشبكة، كان استهلاك الطاقة 185,541 ميغاواط؛ وبعد الربط، انخفض استهلاك الطاقة إلى 148,370 ميغاواط، أي ما يعادل 37,171 ميغاواط من الكهرباء المدعومة من نظام الطاقة الكهروضوئية، وهو ما يمثل انخفاضًا بنسبة 20.03% في استهلاك الطاقة. علاوة على ذلك، ارتفع الحد الأدنى لجهد ناقل التوزيع من 94.89% إلى 97.35%، مما قضى على مشكلة الجهد الزائد التي لوحظت في ناقل التوزيع في منطقة فرناج. تُظهر النتائج أن الجمع بين التنبؤ بالأحمال باستخدام الشبكات العصبية وتوليد الطاقة الكهروضوئية في مواقع استراتيجية يوفر أداة تخطيط فعّالة لتحسين خصائص الجهد، وتقليل أحمال الشبكة، وتعزيز مرونة تشغيل شبكات توزيع الجهد المتوسط..
