تتوصل إلى تفوق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحسين استقرار أنظمة الطاقة الكهربائية

رسالة ماجستير في الكلية التقنية المسيب تتوصل إلى تفوق خوارزميات الذكاء الاصطناعي في تحسين استقرار أنظمة الطاقة الكهربائية

بحثت رسالة ماجستير في الكلية التقنية المسيب إحدى تشكيلات جامعة الفرات الأوسط التقنية 

“تحسين أداء منظم الجهد التلقائي (AVR) باستعمال التقنيات الذكية”

هدفت الدراسة التي قدمتها الباحثة هبة علي هلكان من قسم تقنيات الهندسة الكهربائية، إلى معالجة أحد التحديات الرئيسية في أنظمة الطاقة، وهي الحفاظ على استقرار الجهد الكهربائي ومنع التقلبات التي يمكن أن تؤثر على كفاءة الشبكة والأجهزة المتصلة بها. ولتحقيق هذا الهدف، اتجهت الباحثة إلى استخدام تقنيات التحكم الذكية المتطورة، حيث قامت بمقارنة أداء ثلاث خوارزميات حديثة، هي

خوارزمية Cheetah Algorithm Optimization (CAO)
و خوارزمية Honey Badger Algorithm (HBA)
وخوارزمية Bald Eagle Search Optimization (BESO)

كما قامت بتطوير أساليب هجينة (Hybrid) لدمج مزايا هذه الخوارزميات، وهي الأسلوب الهجين بين CAO و HBA، والأسلوب الهجين بين CAO و BESO.

أظهرت النتائج تفوقاً واضحاً لخوارزمية Bald Eagle Search Optimization (BESO)، حيث حققت أفضل أداء في تحسين استجابة نظام منظم الجهد AVR. وتم قياس هذا التحسن من خلال معايير أداء رئيسية أثبتت تفوق الخوارزمية المذكورة، منها تقليل وقت الاستقرار بشكل كبير وخفض نسبة التجاوز إلى أدنى حد ممكن وتحسين ملحوظ في الاستقرار الديناميكي للنظام وقدرته على مقاومة الاضطرابات.

في ضوء هذه النتائج الواعدة، أوصت الدراسة ، باعتماد التقنيات الذكية الحديثة مثل خوارزميات التحسين (BESO, CAO, HBA) كبديل عن المسيطرات (Controllers) التقليدية في أنظمة التحكم بالطاقة، والتوجه نحو تطبيق أنظمة التحكم ال Smart التي تجمع بين مزايا تقنيات ذكية متعددة لتحقيق أعلى مستويات الكفاءة، والاستفادة من هذه النتائج في تطبيقات صناعية أوسع لتعزيز موثوقية واستقرار الشبكة الكهربائية الوطنية.