م.م زهراء ابراهيم تُعد موثوقية أنظمة القدرة الكهربائية من أهم المؤشرات التي تعكس كفاءة واستقرار المنظومة الكهربائية، إذ ترتبط بشكل مباشر بقدرة النظام على تزويد الأحمال بالطاقة الكهربائية بشكل مستمر وضمن حدود الجودة المقبولة، مع تقليل حالات الانقطاع والأعطال قدر الإمكان. ومع ازدياد تعقيد شبكات القدرة الحديثة، ودمج مصادر الطاقة المتجددة والأحمال غير الخطية، أصبح من الضروري استخدام أساليب تحليل متقدمة لتقييم موثوقية هذه الأنظمة بدقة عالية. تعتمد طرق التحليل التقليدية لموثوقية أنظمة القدرة على نماذج رياضية مبسطة وافتراضات ثابتة لحالات التشغيل والأعطال، إلا أن هذه الطرق غالباً ما تكون محدودة عند التعامل مع الأنظمة الكبيرة والمعقدة التي تتسم بعدم اليقين والتغير العشوائي في مكوناتها. من هنا برزت طرق مونت كارلو (Monte Carlo Simulation) كأحد أكثر الأساليب فعالية ومرونة في تحليل موثوقية أنظمة القدرة الكهربائية. تعتمد طريقة مونت كارلو على مبدأ المحاكاة الاحتمالية، حيث يتم تمثيل مكونات النظام الكهربائي، مثل المولدات، خطوط النقل، المحولات، والقواطع، باستخدام نماذج احتمالية تعتمد على معدلات الأعطال وأزمنة الإصلاح. يتم توليد عدد كبير من السيناريوهات العشوائية التي تمثل حالات التشغيل المختلفة للنظام عبر فترات زمنية طويلة، ومن ثم تحليل أداء النظام في كل سيناريو على حدة. تتميز هذه الطريقة بقدرتها على محاكاة السلوك الواقعي للنظام الكهربائي، إذ تأخذ بنظر الاعتبار الطبيعة العشوائية للأعطال والتغيرات في الأحمال وظروف التشغيل. ومن خلال تكرار المحاكاة آلاف أو حتى ملايين المرات، يمكن الحصول على تقديرات دقيقة لمؤشرات الموثوقية الأساسية، مثل: معدل فقدان الحمل (LOLP) عدد ساعات انقطاع التغذية (LOLE) الطاقة غير المجهزة (EENS) توافرية النظام (Availability) تُستخدم طرق مونت كارلو بنوعين رئيسيين في تحليل الموثوقية، وهما محاكاة مونت كارلو التسلسلية (Sequential Monte Carlo) التي تراعي التسلسل الزمني للأحداث، مثل حدوث العطل ومدة الإصلاح، ومحاكاة مونت كارلو غير التسلسلية (Non-Sequential Monte Carlo) التي تعتمد على تحليل الحالات دون مراعاة الترتيب الزمني، وتتميز بسرعة التنفيذ مقارنة بالنوع الأول. رغم المزايا الكبيرة لهذه الطرق، إلا أنها تتطلب جهداً حسابياً عالياً، خاصة عند تحليل أنظمة قدرة كبيرة ومعقدة. ومع ذلك، فإن التطور المستمر في قدرات الحوسبة واستخدام الخوارزميات الذكية وتقنيات تقليل التباين ساهم بشكل كبير في تحسين كفاءة هذه الطرق وتقليل زمن المحاكاة. في الختام، يُعد تحليل موثوقية أنظمة القدرة باستخدام طرق مونت كارلو أداة قوية وفعالة لفهم سلوك الشبكات الكهربائية تحت ظروف عدم اليقين، كما يساهم في دعم متخذي القرار عند تخطيط وتطوير أنظمة القدرة، وتحسين استقراريتها، وضمان استمرارية التغذية الكهربائية بأعلى مستوى من الاعتمادية، خاصة في ظل التوسع المتزايد في استخدام مصادر الطاقة المتجددة والشبكات الذكية. جامعة المستقبل الجامعة الاولى في العراق .