Design and Implementation of Enhanced Load Frequency Control of a Two-Area Power System using the combination of PI–PD Controllers tuned by Lion Optimization Algorithm

في الشبكة الواسعة وغير المرئية التي تدعم الحياة الحديثة، يجب توليد الكهرباء في اللحظة ذاتها التي تُستهلك فيها. فإذا قام مصنع في مدينة ما بتشغيل آلة ضخمة فجأة، أو إذا تسبب عاصفة في تعطيل مولد في مدينة أخرى، يختل التوازن. هذا الاختلال يتسبب في تذبذب إيقاع الشبكة الكهربائية بأكملها، تماماً مثل قطعة "البلبل" (الدوامة) التي تفقد سرعتها أثناء الدوران. وإذا انحرف هذا الإيقاع، المعروف باسم التردد، بعيداً جداً عن هدفه، فقد تتعطل المعدات الحساسة، وفي الحالات الشديدة، يمكن للنظام بأكمله أن ينهار، تاركاً الملايين في الظلام. ولمنع حدوث ذلك، يعتمد المهندسون على نظام ضبط تلقائي مستمر يسمى "التحكم في تردد الحمل". يعمل هذا النظام كحارس يقظ، يستشعر باستمرار متى تسرع الشبكة أو تتباطأ، ويصدر تعليمات لمحطات الطاقة لتسريع أو إبطاء إنتاجها لاستعادة التوازن المثالي. وفي عالم غالباً ما تكون فيه محطات الطاقة منتشرة عبر مناطق مختلفة ومتصلة بخطوط نقل طويلة، يصبح الحفاظ على استقرار هذا الإيقاع لغزاً معقداً من التنسيق والسرعة.

لقد تصدى فريق من الباحثين من جامعة آنا في تشيناي وعدة كليات هندسية في تاميل نادو لهذا اللغز من خلال اختبار طريقة جديدة لضبط المتحكمات التلقائية التي تدير هذا التوازن. ركزوا على نموذج لنظام طاقة ذي منطقتين، وهو تمثيل مبسط لمنطقتين متصلتين بخط نقل، لمعرفة كيفية تعامل استراتيجيات التحكم المختلفة مع التغيرات المفاجئة في الطلب. وقارن الباحثون بين الطرق التقليدية لضبط هذه المتحكمات وبين نهج جديد يجمع بين نوعين من منطق التحكم ويستخدم خوارزمية حاسوبية مستوحاة من السلوك الاجتماعي للأسود لإيجاد أفضل الإعدادات. وتشير أعمالهم، التي أُجريت من خلال عمليات محاكاة حاسوبية مفصلة، إلى أن هذا المزيج الجديد يوفر طريقة أسرع وأكثر استقراراً للحفاظ على استقرار إيقاع الشبكة مقارنة بالتقنيات الحديثة الأخرى.

يكمن جوهر الدراسة في كيفية "ضبط" هذه المتحكمات. تخيل منظم حرارة (ترموستات) يتحكم في سخان؛ إذا كان حساساً للغاية، فستتأرجح درجة حرارة الغرفة بجنون بين الحر والبرودة. وإذا لم يكن حساساً بما يكفي، فستستغرق الغرفة وقتاً طوياً لتدفأ. في أنظمة الطاقة، يجب ضبط المتحكمات بدقة متناهية للاستجابة بسرعة للاضطرابات دون التسبب في تجاوز الهدف والتذبذب. اختبر الباحثون ثلاث تكوينات مختلفة: متحكم يستخدم إجراءات تناسبية وتكاملية، وآخر يستخدم إجراءات تناسبية وتفاضلية، ونسخة هجينة تجمع بين كليهما. ثم استخدموا برنامجاً حاسوبياً مستوحى من الطبيعة يسمى "خوارزمية تحسين الأسد" لإيجاد الإعدادات المثالية لهذه المتحكمات. تحاكي هذه الخوارزمية كيفية صيد الأسود والدفاع عن منطقتها، حيث تعمل المجموعات معاً لاستكشاف مساحة البحث وإيجاد الحل الأكثر كفاءة، بينما يجول آخرون بشكل مستقل لضمان عدم تفويت أي خيار جيد.

ولمعرفة ما إذا كانت هذه الطريقة الجديدة قد نجحت، قام الباحثون بمحاكاة زيادة مفاجئة وصغيرة في الطلب على الكهرباء، تعادل قفزة بنسبة واحد بالمائة في الحمل، وراقبوا كيفية استجابة النظام. وقاسوا ثلاثة عوامل حاسمة: الوقت الذي استغرقه التردد ليستقر مرة أخرى عند المستوى الطبيعي، ومقدار تجاوز التردد لهدفه قبل الاستقرار، وإجمالي الخطأ المتراكم بمرور الوقت. وعندما قارنوا نتائج الضبط المستوحى من الأسد مع طرق التحسين الحاسوبية الشهيرة الأخرى، مثل تلك التي تحاكي مستعمرات النمل أو أسراب الطيور أو قطعان الذئاب، أظهر نهج الأسد أداءً أفضل باستمرار. وبالنسبة للمتحكم الهجين الذي تم ضبطه بواسطة خوارزمية الأسد، استقر النظام في ثماني ثوانٍ فقط، مع تجاوز ضئيل بنسبة اثنين بالمائة فقط، ودرجة خطأ إجمالية منخفضة جداً بلغت 0.020. وفي المقابل، استغرق نفس المتحكم الذي تم ضبطه بطريقة قياسية 18 ثانية ليستقر مع تجاوز بنسبة ثمانية بالمائة.

كما قامت الدراسة بتحليل أداء أنواع المتحكمات الفردية. فعندما طبق الباحثون خوارزمية الأسد على المتحكم التناسبي-التكاملي، انخفض وقت الاستقرار من 25 ثانية تقليدياً إلى 13 ثانية، وانخفض التجاوز إلى النصف. وبالمثل، بالنسبة للمتحكم التناسبي-التفاضلي، انخفض وقت الاستقرار إلى 11 ثانية من 22 ثانية. ومع ذلك، جاء التحسن الأكبر من المتحكم الهجين، الذي استفاد من نقاط القوة في كلا النهجين. ووجد الباحثون أن هذا الهيكل المدمج، عند ضبطه بواسطة خوارمية الأسد، تفوق على كل التكوينات الأخرى التي تم اختبارها؛ حيث حقق أسرع استجابة، وأقل انحراف عن التردد المستهدف، وأقل تراكم للخطأ. وتشير البيانات إلى أن هذا المزيج المحدد من منطق التحكم وطريقة التحسين يوفر استجابة ديناميكية فائقة، مما يؤدي بفعالية إلى تخميد التذبذبات التي تحدث عند اضطراب الشبكة.

وعلى الرغم من أن النتائج واعدة، إلا أن النتائج تستند بالكامل إلى عمليات محاكاة حاسوبية لنظام ذي منطقتين. لم يختبر الباحثون هذا على شبكة طاقة فيزيائية، لكن النماذج الرياضية المستخدمة هي أدوات قياسية لفهم سلوك الشبكة. وتستبعد الدراسة صراحةً فكرة أن طرق الضبط التقليدية أو خوارزميات التحسين الأخرى المستوحاة من الطبيعة مثل تلك القائمة على الذئاب أو النمل هي بنفس الفعالية لهذه المهمة المحددة. وخلص المؤلفون إلى أن الضبط المستوحى من الأسد للمتحكم المدمج هو الاستراتيجية الأكثر كفاءة من بين تلك المختبرة، مما يوفر حلاً فعالاً للغاية للحفاظ على الاستقرار. واقترحوا إمكانية توسيع هذا النهج ليشمل أنظمة أكثر تعقيداً، بما في ذلك تلك التي تحتوي على مصادر طاقة متجددة، رغم أن ذلك يظل خطوة مستقبلية. وفي الوقت الحالي، تثبت المحاكاة أنه من خلال استعارة تكتيكات الصيد الاستراتيجية للأسود، يمكن للمهندسين تصميم متحكمات تحافظ على استمرار الأضواء مشتعلة بسرعة ودقة أكبر.