تزايدت حرائق الغابات في العقود الأخيرة بشكل ملحوظ نتيجة موجات الجفاف وارتفاع درجات الحرارة وظروف الرياح القاسية. ورغم أن البنية التحتية الكهربائية ليست السبب الرئيس لهذه الحرائق، إلا أن الشرارة الكهربائية (Electrical Arc) الناتجة عن عطل كهربائي (Fault) في خطوط النقل أو التوزيع قد تكون كافية لإشعال حرائق واسعة النطاق [1]. وقد أظهرت تقارير IEEE أن بعض هذه الحوادث تسببت في تدمير مئات آلاف الهكتارات من الأراضي وفقدان آلاف المنازل. ومن هذا المنطلق، طُرِح مفهوم الحماية متعددة الطبقات (Multi-Layered Protection) الذي يجمع بين الوسائل التقليدية، وأنظمة الكشف المتقدمة، والتقنيات الناشئة، لتقليل مخاطر الاشتعال وتعزيز مرونة الشبكة الكهربائية (Grid Resilience) [1].

طبيعة الأعطال الكهربائية المؤدية لمخاطر الاشتعال

تحدث الحرائق المرتبطة بخطوط الكهرباء غالبًا عند انتقال الطاقة الكهربائية إلى مواد قابلة للاحتراق. ومن أبرز أنماط هذه الأعطال:

• أعطال التلامس المباشر (Direct Contact Faults): عندما يلامس الموصل الكهربائي أجزاء نباتية جافة.
• أعطال سقوط الموصلات (Wire-Down Faults): عند سقوط الأسلاك على الأرض أو على وقود نباتي.
• الأعطال عالية الممانعة (High-Impedance Faults – HIFs): أعطال منخفضة التيار لا تكتشفها المرحلات التقليدية (Protective Relays) لكنها تولد حرارة تكفي لإشعال النار [1], [4].
• الأعطال الكامنة (Incipient Faults): مؤشرات مبكرة لعطل يتطور تدريجيًا.

وقد أظهرت الدراسات أن أعطال التلامس مع الأشجار (Tree-Related HIFs – THIFs) تختلف عن الأعطال التقليدية، إذ تؤثر رطوبة النبات وحركة الأغصان بفعل الرياح على المقاومة الكهربائية، ما يزيد من صعوبة اكتشافها [4], [5].

الطبقة الأساسية للحماية

تُشكِّل هذه الطبقة خط الدفاع الأول للحد من احتمالية الشرر:

• الموصلات المغطاة (Covered Conductors): تقلل من فرص الشرر عند التلامس.
• ضبط إعدادات المرحلات (Relay Setting Adjustments): رفع حساسية الكشف وتقليل زمن الفصل (Trip Time).
• إعادة الإغلاق التلقائي (Automatic Reclosing): التحكم في تتابع الإغلاق لتفادي تكرار العطل.
• الحماية بالممانعة (Impedance-Based Protection): تقدير مسافة العطل بدقة لتقليل زمن العزل [1].

الكشف والمراقبة المتقدمة

تشمل وسائل أكثر تطورًا لمواجهة الأعطال الكامنة والأعطال عالية الممانعة:

• الحماية المعتمدة على الاتصالات (Communications-Assisted Protection): مشاركة بيانات آنية بين المرحلات لسرعة العزل [1].
• خوارزميات كشف الأعطال عالية الممانعة HIF: باستخدام تحليل بصمات القوس الكهربائي (Arc Signatures)، وقد أثبتت الدراسات أنها تقلل الإنذارات الخاطئة مقارنة بالأنظمة التجارية [2].
• طرق العد النبضي (Pulse Counting Methods): لاكتشاف نبضات التيار الأرضي الصغيرة [1].
• الطرق القائمة على المستشعرات (Sensor-Based Methods): دمج بيانات الجهد والتيار للتحقق من الأعطال [1].
• الحماية بالموجات العابرة (Traveling Wave Protection): استخدام الموجات العابرة (Transient Traveling Waves) لتحديد موقع العطل خلال أجزاء من الثانية [3].

وقد أظهرت الدراسات أن تحليل طيف الموجات المسافرة يحقق دقة تتجاوز 97% في تحديد الخط المعطوب حتى في ظل وجود مصادر موزعة للطاقة [3].

التقنيات الناشئة للحماية التنبؤية

تركز هذه الطبقة على التنبؤ والاستشعار المبكر:

• التعرف على الأنماط (Pattern Recognition) وتقنيات الذكاء الاصطناعي: لرصد مؤشرات الأعطال قبل تحولها إلى شرارة [6], [9].
• كشف التفريغ التاجي (Corona Discharge Detection): باستخدام حساسات الأشعة فوق البنفسجية (UV Sensors) لتحديد عيوب العزل [1].
• المسح بالليدار (LiDAR) والاستشعار عن بُعد (Remote Sensing): لإنشاء خرائط ثلاثية الأبعاد للخطوط ورصد نمو الأشجار [1].
• كشف سقوط الموصلات (Falling Conductor Detection): لفصل الطاقة قبل وصول الموصل إلى الأرض [1].
• المراقبة بالألياف الضوئية (Fiber-Optic Sensing): لمتابعة الاهتزازات والحرارة والتغيرات الكهربائية بشكل لحظي [1].

وقد برهنت تجارب ميدانية أن دمج الموصلات المغطاة مع مرحلات HIF ساهم في تقليل المخاطر، كما أن نشر منصات استشعار رقمية مثل تلك التي استخدمتها بعض شركات المرافق مكن من اكتشاف الأعطال الكامنة في الزمن الحقيقي [7], [8].

تطور استراتيجيات الحماية من حرائق الغابات انتقل من كونه رد فعل بعد وقوع العطل إلى كونه نظامًا استباقيًا يعتمد على الصيانة التنبؤية (Predictive Maintenance). دمج الأساليب التقليدية مع الكشف المتقدم والتقنيات الناشئة يعزز الموثوقية ويحد من الحرائق. ورغم ذلك، ما زالت هناك تحديات مثل ارتفاع التكاليف، وصعوبة تطبيق الحساسات في البيئات القاسية، واحتمالية الإنذارات الكاذبة التي قد تؤثر على موثوقية الشبكة الكهربائية (Power System Reliability) [2], [6]. الحل يكمن في الجمع بين خوارزميات متعددة (مثل بصمات القوس، والموجات المسافرة، والتعلم العميق) لزيادة الدقة والاعتمادية.

تؤكد الأدلة أن الحماية متعددة الطبقات هي النهج الأكثر فعالية لتقليل مخاطر حرائق الغابات الناتجة عن شبكات النقل والتوزيع. إذ توفر الطبقة الأساسية حلولاً سريعة لتقليل الشرر، بينما تضيف الأنظمة المتقدمة دقة وكفاءة أعلى، وتفتح التقنيات الناشئة المجال أمام التنبؤ والوقاية المبكرة. إن دمج هذه الأدوات في منظومة واحدة يتيح بناء شبكة كهربائية أكثر مرونة وأمانًا، قادرة على مواجهة التحديات المناخية والبيئية المتزايدة.

المراجع

[1] IEEE PES Power System Relaying and Control Committee, Line Protection Subcommittee, Technical Report PES-TR130: Protection Methods to Reduce Wildfire Risk from Transmission and Distribution Lines, IEEE Power & Energy Society, 2023. [Online]. Available: https://resourcecenter.ieee-pes.org

[2] M. Ren and M. Baggu, “A New High-Impedance Fault Detection Method to Prevent Power-Line-Induced Wildfires,” Proc. IEEE Power and Energy Conference at Illinois (PECI), Champaign, IL, USA, Mar. 2024. doi: 10.2172/2206645.

[3] M. Xiao, H. Chen, J. Wang, and Y. Li, “High-Impedance Fault Line Detection Based on Current Traveling Wave Spectrum,” Symmetry, vol. 17, no. 5, p. 775, May 2025. doi: 10.3390/sym17050775.

[4] C. Yang, T. Zhang, and X. Liu, “Tree-Related High-Impedance Fault in Distribution Systems: Modeling, Detection, and Ignition Risk Evaluation,” Energies, vol. 18, no. 3, p. 548, Jan. 2025. doi: 10.3390/en18030548.

[5] P. Wang, R. Zhou, and S. Chen, “Discrimination of Tree-Related High-Impedance Ground Faults Based on Long-Term Fluctuations in Zero-Sequence Current,” Energies, vol. 18, no. 2, pp. 1125–1142, Feb. 2025. doi: 10.3390/en18021125.

[6] J. Lan, S. Kumar, and R. Patel, “Dual-Path Neural Network for High-Impedance Fault Identification in Distribution Grids,” IEEE Trans. Power Del., early access, pp. 1–9, 2025. doi: 10.1109/TPWRD.2025.3498765.

[7] Southern California Edison (SCE), Field Experience with High-Impedance Fault Detection Technologies in Distribution Systems, Technical Report, 2024. [Online]. Available: https://wprcarchives.org

[8] California Public Utilities Commission (CPUC), Safety Policy Report – Southern California Edison Wildfire Mitigation Technologies (HIF Relays, REFCL, Early Fault Detection), Apr. 2024. [Online]. Available: https://www.cpuc.ca.gov

[9] National Renewable Energy Laboratory (NREL), “AI Could Extinguish Wildfires, One Power Line at a Time,” Research News Release, Aug. 27, 2025. [Online]. Available: https://www.nrel.gov/news