عندما تحولت شبكة الكهرباء إلى شبكة ذكية، رافق هذا التحول تطور كبير وتعقيد كبير في العلاقة بين مكونات الشبكة. لم يعد مسار الطاقة هو المسار التقليدي من المصدر إلى المستهلك؛ ولم يعد مسار المعلومات هو المسار البسيط للاستهلاك والتوليد الذي يمكن التحكم فيه؛ ولم تعد إشارات التحكم هي تلك الإشارات التي تصدرها محطات التوليد والنقل والتوزيع بوظائفها المعروفة والمحددة.
لقد تغيرت البنية التحتية لمصادر توليد الطاقة وطرق نقل الطاقة وشبكات التوزيع، وأصبحت جميعها تحتوي على مكونات ذكية تزود نظام التحكم بالمعلومات وتستقبل إشارات التحكم على مدار الساعة وأحيانا الثانية. هذا التطور الكبير والكم الهائل من المعلومات جعل معالجة البيانات بنماذج التحكم التقليدية مستحيلة تماما، وأصبح استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي ضرورة. ونتناول في هذا المقال جوانب الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في العمليات المختلفة على الشبكة الذكية.
ما هو الذكاء الاصطناعي؟
الذكاء الاصطناعي هو محاكاة الذكاء البشري عن طريق الآلات.
إحدى المجموعات الفرعية المهمة للذكاء الاصطناعي هي التعلم الآلي، الذي يطبق الرياضيات على مجموعات البيانات الكبيرة للعثور على الاتجاهات والأنماط أثناء رسم خرائط المدخلات والمخرجات. يتم استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على نطاق واسع لحل مشاكل التحكم في الشبكة الذكية.
لماذا نحتاج إلى الذكاء الاصطناعي للتحكم في الشبكات الذكية؟
بشكل عام، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي في الشبكات الذكية لمعالجة كمية هائلة من البيانات من موارد مختلفة، مثل المولدات الموزعة، ووسائط النقل، وبيانات جانب الطلب. ولتنفيذ إجراءات التحكم المطلوبة بكفاءة ودقة عالية وأعلى مستوى من الأمان.
سنوضح دور الذكاء الاصطناعي في الشبكات الذكية من وجهات نظر مختلفة لمكونات الشبكة الذكية: جانب التوليد والانتاج، ووسائط النقل، وجانب الطلب، وسوق الطاقة، والأمن.
جانب التوليد والانتاج:
في الشبكات الذكية، يتم توليد الكهرباء من مولدات موزعة باستخدام موارد الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح والكتلة الحيوية وأيضًا مصادر غير متجددة مثل محطات الوقود الحرارية.
يحتاج توليد الطاقة من مصادر الطاقة المتجددة إلى مراقبة خاصة بسبب الطبيعة المتقطعة للمصادر – الشمس والرياح. هناك حاجة إلى كل من البيانات في الوقت الفعلي والبيانات التاريخية حول موقع المولد للتنبؤ بقدرة الخرج من المصدر. ويمكن استخدام هذه البيانات للتنبؤ بتوليد الكهرباء على المدى القصير والمتوسط والطويل. يمكن أن تساعد هذه البيانات المتوقعة في التخطيط للتوليد ليتناسب مع الاستهلاك الحالي والتخطيط لتوسيع الشبكة في المستقبل.
الذكاء الاصطناعي في مراقبة تشغيل الشبكة الذكية
يمكن استخدام المعلومات التي يتم جمعها في الشبكة الذكية من مصادر مختلفة لمراقبة أداء الشبكة ككل، ومقارنة الأداء مع الفترات السابقة، ومن ثم اكتشاف وجود أوجه قصور في أي جزء من تشغيل الشبكة. على سبيل المثال، يمكن اكتشاف خلل في نظام معين للطاقة الشمسية عند مقارنة أدائه بأداء نظام آخر مجاور. أو بنفس النظام في فترة زمنية سابقة، بل ويمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي التمييز بين أسباب القصور في أداء النظام الشمسي سواء كان ذلك بسبب عدم نظافة الألواح أو وجود خلل في أحد الالواح يؤثر على البقية. ويتم ذلك من خلال تدريب خوارزمية الذكاء الاصطناعي على التمييز بين الأعطال المختلفة من خلال مجمل الظروف المحيطة بالعطل ومن ثم تحديد سبب الأعطال الجديدة.
الذكاء الاصطناعي لتقييم استقرار الشبكة
يلعب الذكاء الاصطناعي دورا أخر في تقييم استقرار شبكة الطاقة نظرًا لاستجابته السريعة لحالات الاستقرار المختلفة مثل مشكلات الانتقال العابر والتردد والإشارة الصغيرة وعدم استقرار الجهد.
الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأخطاء
يمكن استخدام خوارزميات تعليم الالة ML لمراقبة الشبكة الذكية واكتشاف الحالات الشاذة في تدفق البيانات من أجهزة قياس مختلفة. تقوم هذه الخوارزمية بتمييز التغير في نمط المعلومات الناتج عن مشكلة في الشبكة عن التغيرات الطبيعية الأخرى الناتجة عن زيادة أو نقصان الطاقة المتجددة الداخلة إلى الشبكة.
الذكاء الاصطناعي لنقل الطاقة:
يختلف نقل الطاقة في الشبكة الذكية عن الشبكات التقليدية؛ تعتمد الشبكات الذكية على التوليد الموزع، ويقع الطلب بالقرب من التوليد جغرافياً. وأيضا ً، تستخدم وسائل جديدة لنقل الطاقة، مثل حاويات الهيدروجين وأنظمة تخزين الطاقة، في الشبكات الذكية. لإدارة هذه الموارد الموزعة، هناك حاجة إلى خوارزميات الذكاء الاصطناعي للعثور على وسائل النقل المثلى لتوجيه الطاقة إلى المستهلك بأقل خسارة وأعلى كفاءة.
جانب الطلب:
الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأحمال:
يعد التنبؤ بالأحمال أمرًا بالغ الأهمية لتخطيط إنتاج الشبكة في التخطيط قصير المدى لإدارة حصة الطاقة بين الموارد المختلفة والتخطيط طويل المدى لإضافة محطات الطاقة في المستقبل.
الذكاء الاصطناعي لتحويل الاحمال:
تتضمن إدارة جانب الطلب إنترنت الأشياء (IoT)للتحكم في الأجهزة الاستهلاكية لنقل الأحمال دون المساس براحة المستخدم. يعتمد تحويل الحمل هذا على بيانات من مصادر الطاقة والبيانات التاريخية من جانب الطلب. لا يمكن تبديل جميع الأجهزة، بل يمكن تبديل بعضها فقط، مثل الثلاجة والمكيف، ويتم التغيير بدرجة صغيرة لا تؤثر على الأداء العام للجهاز.
يمكن استخدام تطبيقات الهاتف المحمول القائمة على الذكاء الاصطناعي لتشجيع المستهلكين على تحويل استهلاكهم من الكهرباء إلى خارج أوقات الذروة من خلال تزويدهم باستمرار بسعر طاقة أقل في أوقات خارج أوقات الذروة. يمكن للمستهلكين تشغيل غسالاتهم أو شحن سياراتهم الكهربائية خلال فترات انخفاض الأسعار. وهذا يتطلب سعر طاقة ديناميكي للتحكم في الشبكة الذكية. سيؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي لتعزيز مشاركة المستهلك إلى توزيع أفضل للأحمال، وتوفير قدر كبير من الطاقة والمال لكل من المرافق والمستهلكين وتقليل بصمة الطاقة.
سوق الطاقة
استخدام الذكاء الاصطناعي لحساب تعريفة الطاقة
يتأثر سعر الطاقة في الشبكة الذكية بعدة عوامل، مثل توفر الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، وأسعار الوقود، ومستويات الطلب، وغيرها. هذه العوامل المتناقضة تجعل من الصعب حساب سعر الطاقة باستخدام الخوارزميات التقليدية. يمكن للذكاء الاصطناعي وخاصة تعلم الآلة استخدام التنبؤ بالعرض والاحمال إلى جانب البيانات التاريخية وفي الوقت الفعلي الأخرى لحساب سعر الطاقة الديناميكي الذي يؤدي إلى مطابقة أفضل للعرض والطلب.
الذكاء الاصطناعي لإدارة سوق تداول الكهرباء الجديد:
أدى التحول بين إنتاج الطاقة واستهلاكها في الزمان والمكان إلى خلق فكرة تجارة الكهرباء بين مزودي الطاقة المحليين والمستهلكين الذين يتاجرون بالطاقة واحد ل واحد (Peer to Peer). وللسيطرة على مثل هذا السوق الموزع، يستطيع الذكاء الاصطناعي التعامل مع تدفق الطاقة والمعلومات بين جانبي تجارة الطاقة.
الذكاء الاصطناعي للأمن السيبراني للشبكة الذكية:
أمن البيانات:
إن هذا القدر الكبير من تدفق المعلومات وأهمية الطاقة على جميع المستويات يحتاج إلى بنية أمنية قوية. يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز قوة الأمان وتوفير اكتشاف سريع للقرصنة. يتضمن تشغيل الشبكات الذكية التحكم المادي بأجهزة العملاء وأنظمة الفوترة؛ تعتبر هذه الأنواع من البيانات والتحكم حساسة جدًا للقرصنة والوصول غير المصرح به. بالنسبة لجميع هذه الجوانب، تحتاج الشبكات الذكية إلى اعتماد مستوى عالٍ جدًا من الأمان لدعم البيانات وإشارات التحكم المتدفقة عبر الشبكة.
سلسلة الكتل Blockchain والذكاء الاصطناعي لأمن مصادر الطاقة:
تتيح أسواق الطاقة الجديدة للمستهلكين شراء الطاقة الخضراء من مورد معين للكهرباء. إن تطبيق جوانب أمان سلسلة الكتل blockchain جنبًا إلى جنب مع خوارزميات الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤكد للمستهلك أن هذه الطاقة تأتي بالتأكيد من مورد طاقة موثوق به.
كما يمكن تطبيق تقنية سلسلة الكتل Blockchain والذكاء الاصطناعي للتأكد من مصدر الهيدروجين والتأكد من أنه هيدروجين أخضر أم لا.
وأيضا تطبق تقنية سلسلة الكتل Blockchain في تجارة الطاقة على مستوى الافراد Peer to Peer
أدى تحول شبكة الكهرباء إلى شبكة ذكية إلى تطور كبير وتعقيد في العلاقات بين مكونات الشبكة، مما استلزم استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في العمليات المختلفة. ولحسن الحظ، يمكن لهذا المزيج من الشبكات الذكية وأنظمة الذكاء الاصطناعي أن يؤدي إلى مستقبل طاقة أكثر خضرة وعدالة وكفاءة. يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي هذه تحليل البيانات من مصادر مختلفة، مثل توليد الطاقة المتجددة وأنماط الاستهلاك، لتحسين توزيع الكهرباء وتقليل النفايات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لتكامل تقنية سلسلة الكتل blockchain أن يعزز الشفافية والثقة في سوق الطاقة من خلال توفير سجل آمن وغير قابل للتغيير للمعاملات ومصادر الطاقة. هذا المزيج من الشبكات الذكية وأنظمة الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا سلسلة الكتل blockchain لديه القدرة على إحداث ثورة في قطاع الطاقة وتسريع الانتقال نحو مستقبل مستدام.
