التنبؤ بالحالات العابرة في شبكات الطاقة ذات الجهد العالي باستخدام أنظمة رقمية متقدمة للميتافيرس

الملخص

تمثل الحالات العابرة (Transient states) في شبكات الطاقة ذات الجهد العالي تحديات حرجة لتشغيل واستقرار منظومة القوى؛ حيث تؤدي التغيرات المفاجئة في الأحمال أو الأعطال إلى ظواهر مثل تقلبات التردد، وتذبذب الجهد، ومخاطر عدم الاستقرار. تقدم هذه الورقة إطار عمل متطور للتنبؤ بالحالات العابرة باستخدام بيئة "ميتفيرس" (Metaverse) متكاملة، تجمع بين النمذجة الفيزيائية للتوائم الرقمية، والمحاكاة في الوقت الفعلي، وتحليل البيانات الضخمة عبر تعلم الآلة. يعتمد النظام المقترح على محاكاة افتراضية شاملة لشبكات الجهد العالي داخل بيئة "ميتافيرس" تفاعلية، تدمج البيانات التاريخية واللحظية المستمدة من وحدات قياس الطور (PMUs)، والمستشعرات الذكية، وأنظمة "سكادا" (SCADA). كما تم تطبيق خوارزميات التعلم العميق، مثل الشبكات العصبية ذات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM) والشبكات العصبية الالتفافية (CNN)، للنمذجة التنبؤية، مع استخدام تقنيات الواقع المعزز (AR) للتصور اللحظي لهذه التنبؤات. أظهرت نتائج المحاكاة على نظام (IEEE 39-bus) تحسناً بنسبة 34% في دقة التنبؤ مقارنة بالطرق التقليدية، مع تقليص وقت الكشف المبكر عن الحالات الحرجة إلى أقل من 100 مللي ثانية. تقدم هذه الدراسة إطاراً عملياً لتطبيقات "الميتافيرس" في إدارة الشبكات الذكية والتحكم الوقائي التكيفي.