بعد التحول من شبكة الكهرباء التقليدية إلى الشبكة الذكية والتي فرضها التطور التقني في مجال التكنولوجيا الرقمية والتي تتضمن مستشعرات وتقنيات رقمية عالية الاداء تعمل على مراقبة النظام الكهربائي واستقراره وتوثق اداءه واحداثه، فقد قاد هذا الى انتاج بيانات ضخمة من هذه الانظمة مما حفز مشغلي الشبكة على ضرورة إدارتها ومعالجتها، وبالتالي الحاجة الى تجميع البيانات الضخمة ومعالجتها بإستخدام الذكاء الصناعي لاستخراج مؤشرات مهمة تساهم في ادارة الشبكة الكهربائية بطريقة اكثر فاعلية وتحسين الاداء التشغيلي وخصوصًا في ظل تعقيدات الشبكة المترابطة وكثرة المتغيرات التي تؤثر بادائها والقدرة على تشغيلها بالأدوات التقليدية،
ومن مصادر البيانات الضخمة بالشبكة الكهربائية هي:
– انظمة الاسكادا (SCADA) حيث معدل تجميع البيانات (Sampling Rate) يتراوح من 4 الى 10 ثانية حيث يمكن تجميع البيانات وتخزينها وتطبيق التحليلات التنبؤية منخفضة التكلفة وزمن الوصول القصير وهي فرصة لتحسين الشبكة الكهربائية واصولها وتقليل التكاليف والأعطال.
– انظمة (Phasor Measurement Units -PMUs) وهي انظمة قياس التيار وفرق الجهد وزاوية الطور بمعدل تجميع بيانات يتراوح من 30 الى 60 ثانية وهو يتفوق على انظمة الاسكادا ويتيح ربط البيانات بانظمة GPS وهذه الانظمة كمثال تغطي 100٪ من شبكة نقل الكهرباء بامريكا.
– ومن مصادر البيانات انظمة القراءات(Advanced Metering Infrastructure (AMI وهي انظمة ذكية تتيح قراءة بيانات المرافق وجمعها وإدارتها بدقة لتوفير خدمة عملاء محسّنة وشفافة.
- ومن المصادر للبيانات Intelligent Electronic Devices (IEDs) وهي معالجات رقمية مرتبطة بمستشعرات انظمة الطاقة لادارة حماية المعدات الكهربائية ومراقبة القراءات كالجهود والتيار وتسجيلها مما يتيح الاستفادة منها.
– مسجل الاعطال الرقمي Digital Fault Recorder او ( FDR) وهو تسجيل رقمي يقوم بتجميع البيانات خلال الاعطال في المنظومة الكهربائية بصيغة رقمية والهدف الاستفادة منها بتحليل الاعطال.
– وكذلك من مصادر البيانات المهمة (Sequence of Event Recorder (SOE وهو نظام ذكي ويقوم بمراقبة انظمة الكهرباء وتسجيل الاحداث والمتغيرات على أجزاء من الثانية ومرتبط بانظمة GPS
وكمثال للحجم الضخم لهذه البيانات فان عدد 100 PMUs لتجميع بيانات 20 وحدة تنتج حوالي 100 جيجابايت يومياً بمعدل تجميع 60 هيرتز
وبتطبيق تقنيات الذكاء الصناعي على هذه البيانات الضخمة سنكون قادرين على رفع مؤشرات استقرار النظام الكهربائي وموثوقيته، وتحليل الاعطال بدقة عالية وتساهم بالاستخدام الامثل لأصول النظام الكهربائي وزيادة كفاءتها بفهم خصائصها التشغيلية وبناء النماذج والتحقق من معايرتها بشكل افضل مثل اجراء تحليل اجهاد المحولات ( Transformers Fatigue ) لاصلاح او استبدال المحول قبل حصول اعطال مكلفة، وتقود هذه النتائج الى اداء افضل لإدارة العلاقة مع العملاء واكتشاف اطوار الاستهلاك ومعالجتها قبل اللجؤ لطرح الاحمال وكذلك الاستجابة السريعة للأعطال مما يؤدي الى تطبيق فعال في انتاج الطاقة واستهلاكه.
