يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة أن توفر للمرافق بيانات في الوقت الفعلي لجعل شبكة الكهرباء وشحن المركبات الكهربائية أكثر موثوقية، حسبما تشير دراسة صغيرة جدًا أجراها معهد أبحاث النقل بجامعة ميشيغان (UMTRI) وشركة Utilidata الناشئة.
ويستخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك شحن المركبات الكهربائية، على أمل أن تؤدي هذه الأفكار إلى تحسين تجربة السائقين ومساعدة المرافق على الاستعداد للارتفاع الكبير في الطلب على الكهرباء. لقد وجدوا حتى الآن أن شحن السيارات الكهربائية يمكن أن يستهلك الطاقة بشكل غير متسق ويقلل من جودة الطاقة، مما قد يؤدي إلى تآكل معدات الشحن.
تهدر هذه المشاكل الأساسية الطاقة ويمكن أن تؤدي إلى تعطل أجهزة شحن المركبات الكهربائية التي أصبحت مصدر إزعاج للسائقين. لذا فإن القدرة على اكتشاف هذه المشكلات على الفور وحتى التنبؤ بها باستخدام الذكاء الاصطناعي يمكن أن تغير قواعد اللعبة. كتب المؤلفون أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعطي المرافق تنبيهًا حول كيفية تأثير الشحن على شبكة الطاقة. ويمكنهم أيضًا تقديم المشورة للسائقين حول مكان ووقت الشحن ومساعدة شركات شحن السيارات الكهربائية في الحفاظ على معداتهم بشكل أفضل.
هذه المشاكل الأساسية تهدر الطاقة ويمكن أن تؤدي إلى تعطل أجهزة شحن المركبات الكهربائية
تواصلت UMTRI في البداية مع Utilidata لإجراء هذه الدراسة التجريبية، والتي تهدف إلى إثراء تصميم مشروع بحثي أكبر يبحث في نفس المشكلات. تقول UMTRI إنها تعمل بالفعل مع مجلس موثوقية الكهرباء في أمريكا الشمالية لمعالجة النتائج الأولية التي توصلوا إليها.
في هذه الدراسة، قام الباحثون بتركيب محولات عدادات كهربائية مزودة بمنصة Karman للذكاء الاصطناعي من Utilidata في ست محطات شحن للمركبات الكهربائية في جامعة ميشيغان. قامت كرمان بتحليل الجهد والتيار والطاقة وغيرها من الديناميكيات بين شهري مارس ويونيو من العام الماضي. قام مؤلفو الدراسة أيضًا بتثبيت أجهزة على مركبات 10 سائقين يترددون على الحرم الجامعي لمراقبة عادات الشحن الخاصة بهم.
وفي حين أن هذا المشروع لا يزال في مرحلة مبكرة، يأمل الباحثون أن يتمكن من مساعدة الناس على الاستعداد لمواجهة التحديات التي تأتي مع أساطيل المركبات الكهربائية. وفي الولايات المتحدة، تواجه شبكات الطاقة القديمة ضغوطا بالفعل لاستيعاب الطلب المتزايد على الكهرباء من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، وتعدين العملات المشفرة، وتقنيات الطاقة النظيفة. ولكن بالمقارنة مع مركز البيانات، تواجه المرافق صعوبة في توقع متى وأين سيتم توصيل المركبات الكهربائية بالشبكة.
يتعين على المرافق أن تتعامل مع عدم القدرة على التنبؤ بدون بيانات في الوقت الفعلي لمساعدتها على التكيف. أصبحت هذه النقاط العمياء مشكلة أكبر على “حافة الشبكة”، حيث يقوم العملاء بشكل متزايد بتوصيل أجهزتهم الخاصة بالشبكة مثل بطاريات المركبات الكهربائية والألواح الشمسية.
يقول سيوبهان باول، باحث ما بعد الدكتوراه في ETH زيورخ، والذي لم يشارك في الدراسة: “هناك دور كبير يلعبه الذكاء الاصطناعي على حافة الشبكة”. “لم يكن الأمر كذلك، أليس كذلك؟ لم يكن هناك الكثير من الأمور المثيرة للاهتمام، والآن بعد أن أتيحت لنا فرصة السيطرة على الأمور، هناك المزيد من الفرص والقيمة في معرفة ما يجري.
“هناك دور كبير يمكن أن يلعبه الذكاء الاصطناعي على حافة الشبكة”
إحدى المشكلات التي رصدها الباحثون في هذه الدراسة هي قصر مدة ركوب الدراجات، وعدم تناسق سحب الطاقة من المركبات التي قد تتوقف وتبدأ في الشحن حتى بعد نفاذ البطارية بالكامل. لا يقتصر الأمر على حرق الطاقة بشكل غير فعال فحسب، بل قد يؤدي أيضًا إلى ارتفاع درجة حرارة الأسلاك والمحولات. ووجدوا أيضًا أن شحن السيارات الكهربائية يقلل من جودة الطاقة، عندما تنحرف الكهرباء عن نطاقات الجهد والتردد المثالية. يعد الوميض علامة واضحة على انخفاض جودة الطاقة، الأمر الذي قد يتسبب أيضًا في مزيد من تآكل المعدات.
“أعتقد أن أهم ما يمكن استنتاجه هو أننا أكدنا أن هناك الكثير من السلوكيات من السيارات الكهربائية غير المعروفة لأي شخص – غير معروفة لأصحاب السيارات، وغير معروفة لمشغلي الشبكات، وغير معروفة لمصنعي المعدات الأصلية لشحن الأجهزة،” نائب رئيس Utilidata يقول Yingchen Zhang: “من حلول المنتجات”. “لذلك هناك حاجة كبيرة لفتح كل هذه البيانات.”
يشير مؤلفو الدراسة بحذر إلى أن الأماكن التي بها الكثير من عمليات شحن المركبات الكهربائية غير المُدارة يمكن أن تشهد تأثيرات أكبر على شبكة الطاقة. وفي أسوأ السيناريوهات، يقولون إن ذلك قد يؤثر على إمدادات الطاقة للعملاء الآخرين. لكن تشانغ سارع إلى القول إن احتمال انقطاع التيار الكهربائي نتيجة لذلك منخفض للغاية.
يقول باول: “من الجيد أن نعرف بالضبط كيف تؤثر هذه الشحنات الجديدة على الجهد وقضايا جودة الطاقة محليًا، لكنني لن أقفز إلى انقطاع التيار الكهربائي، لأن هناك الكثير من الخطوات التي يمكن أن تتخذها المرافق لمنع انقطاع التيار الكهربائي”. ومرة أخرى، هذه دراسة صغيرة جدًا حول سلوك الشحن غير المتوقع، لذلك لا يزال من السابق لأوانه الإدلاء ببيانات شاملة حول التأثيرات الأوسع للشبكة من هذه النتائج المبكرة.
يريد كل من باول وتشانغ تجنب التسبب في إنذار لا مبرر له بشأن التأثير الذي يمكن أن يحدثه شحن السيارات الكهربائية على الشبكة – خاصة وأن اعتماد السيارات الكهربائية يواجه هجمات حزبية. يقول تشانغ: “ترجع الكثير من المخاوف إلى أن الناس لا يعرفون السلوك الفعلي للمركبات الكهربائية”. “لذا فإن الكشف عن هذه المعلومات في الواقع سيقلل الكثير من تلك المخاوف.”
كما أثار صعود الذكاء الاصطناعي مخاوف بشأن تزايد مراكز البيانات المتعطشة للطاقة التي تضغط على الشبكة. يقول تشانغ إن شركته تفكر في ذلك أيضًا، حيث تستخدم شرائح مصممة خصيصًا من Nvidia لاستهلاك طاقة أقل من شرائح الذكاء الاصطناعي الأكثر عمومية. واستخدام التعلم الآلي بهذه الطريقة لتحليل البيانات عادة ما يكون أقل استهلاكًا للطاقة بكثير من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التي تبث النصوص والصور.
يتعلق الأمر بالتحضير باعتباره المفتاح لدعم شبكة الطاقة في مواجهة التقنيات الجديدة التي تغير الطريقة التي نعيش بها، ونعمل، ونتنقل. ويمكن أن تساعد أساطيل بطاريات السيارات الكهربائية في تعزيز الشبكة من خلال العمل كمحطات طاقة افتراضية تغذي الشبكة بالطاقة عند الحاجة إليها. ويقوم صانعو السيارات باختبار ذلك بالفعل، جزئيًا لجعل السيارات الكهربائية في متناول العملاء. “نحن بحاجة إلى المركبات الكهربائية. نحن بحاجة إلى أن يحدث هذا التحول. ويقول باول: “هناك أشياء يتعين علينا القيام بها لإعداد الشبكة، ولكن يمكننا القيام بها”.
اكتشاف المزيد من مجلة الإبداع
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
