استخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي لشحن أنظمة تخزين البطاريات بطريقة متوافقة مع الشبكة

في اختبار ميداني جرى في المنازل الخاصة في ألمانيا، اختبر الباحثون من جامعة بيلفيلد في ألمانيا كيفية استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي اللامركزي أو ما يُسمى بـ الذكاء الاصطناعي الموزع للتحكم في شبكات الطاقة بشكل آمن وفعال، حتى في ظل الزيادة في الطاقة الكهربائية الناتجة عن الأنظمة الكهروضوئية الخاصة. حيث تواجه الشبكة تحديات كبيرة نتيجة لتقلبات توليد الطاقة من مصادر الطاقة المتجددة، التي تدفع الشبكة إلى حدود طاقتها القصوى.

التحديات التي تواجه الشبكة الكهربائية في ظل الطاقة المتجددة

توضح كاترين شولتي، المهندسة الكهربائية وخبيرة شبكات الطاقة في جامعة بيلفيلد، قائلة: “يتم توليد الكهرباء من النظام الكهروضوئي حسب حالة الطقس، لذا فهي ليست منتظمة أو قابلة للتنبؤ مثل محطات الطاقة التقليدية.” في حالة المنازل التي تستخدم الطاقة الشمسية، يتم تغذية الفائض من الطاقة غير المستخدمة في الشبكة منخفضة الجهد، التي تربط هذه المنازل. ومع زيادة استخدام الكهرباء في المنازل، خاصة لشحن السيارات الكهربائية، يصبح هناك ضغط كبير على الشبكة الكهربائية بسبب هذه التقلبات.

الذكاء الاصطناعي الموزع: الحل المحلي للتقلبات

لتعويض هذه التقلبات المحلية في إنتاج واستهلاك الكهرباء، ابتكر الباحثون حلاً باستخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي، وهو يعتمد على الحوسبة الطرفية أو Edge Computing  وهي تقنية تمكن من معالجة البيانات في الموقع، أي حيث يتم توليدها، بدلاً من إرسالها إلى نقطة معالجة مركزية. ويضيف تيمون يونغ من جامعة بيلفيلد: “تزيد هذه الطريقة من الأمان وحماية البيانات، كما أنها تجعل العملية أسرع.”

اختبار ميداني باستخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي

تم تنفيذ الاختبار الميداني في مدينة هيرفورد، حيث تم اختيارها من قبل شركة Westfalen Weser Netz (WWN)  وشريكها الصناعي الفرنسي Atos Worldgrid  ، بدأت التجربة في بداية عام 2024 تحت ظروف تمثل التحديات المشتركة في ألمانيا.

في الصباح، يستخدم السكان القليل من الكهرباء، ويتم تخزين الطاقة الشمسية في البطاريات. لكن مع وصول الشمس إلى ذروتها في منتصف النهار، تبدأ الطاقة الشمسية الفائضة في الضغط على الشبكة بحيث يصعب امتصاصها بالكامل. لاستخدام هذه الطاقة الفائضة بفعالية، قام الباحثون بتثبيت وحدة تحكم طرفية Edge Controller في محطة الشبكة المحلية وكذلك في المنازل المشاركة في الاختبار. وقد تم جمع بيانات استهلاك الكهرباء في هذه المنازل لمدة عدة أشهر لاستخدامها في تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل على الوحدات الطرفية.

كيفية عمل وحدة التحكم الطرفية

تتمثل فكرة التحكم في الشحن والتفريغ المخطط للبطاريات على مدار اليوم. على سبيل المثال، في يوم مشمس، لا يتم شحن البطارية بالكامل مباشرة، بل يتم ترك مساحة لتخزين الفائض خلال ذروة الإنتاج في منتصف النهار. يمكن أيضًا استخدام هذه الوحدات للتحكم في توزيع الطاقة الشمسية الفائضة إلى المنازل المجاورة، مما يساهم في تخفيف العبء على الشبكة وزيادة استخدام الطاقة الشمسية.

التحديات المستقبلية وسبل التحسين

على الرغم من النتائج المبكرة الإيجابية، إلا أن المزيد من البيانات ضروري لتوسيع تطبيق هذه التقنية. يقول تيمون يونغ: “نحتاج إلى نظام مرن يمكنه التعامل مع الأجهزة المختلفة في المنازل ويوفر الوقت في التنسيق الفردي.” كما أضافت كاترين شولتي أنه من الضروري وجود نموذج تجاري يوفر حوافز لتركيب أنظمة تخزين الطاقة في المنازل، وربما لتوزيع الطاقة الشمسية على الجيران.

مشروع متابعة في المستقبل

تم التخطيط لمشروع متابعة يستند إلى النتائج الحالية، والذي يهدف إلى تحسين الأنظمة الحالية وتوسيع نطاق استخدام الذكاء الاصطناعي اللامركزي في شحن أنظمة تخزين البطاريات، مما يجعلها أكثر فاعلية في تلبية احتياجات الشبكة وضمان استدامة الطاقة في المستقبل.

ختاماُ فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي اللامركزي تقدم حلاً مبتكرًا وفعالًا في مواجهة تحديات الشبكات الكهربائية، وخاصة في ظل التزايد الكبير لاستخدام الطاقة الشمسية. من خلال التحسين المستمر لهذه الأنظمة، يمكن تحسين قدرة الشبكات على إدارة التقلبات في الإنتاج والطلب، مما يساهم في تعزيز استدامة الطاقة وضمان استخدامها بشكل أكثر كفاءة في المستقبل.