EN
كيف يقوم الذكاء الاصطناعي بتحسين ديناميكيًا دورات الشحن والتفريغ
يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا في تحسين شحن مصابيح LED الشمسية من خلال التكيف المستمر مع دورات البطارية حسب الظروف البيئية، ومنع التدهور المبكر، وتعزيز كفاءة الطاقة.
تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتعديل إنهاء الشحن وعمق التفريغ باستخدام بيانات الوقت الفعلي لحالة الشحن (SoC) ودرجة الحرارة والإجهاد الدوري
تحافظ الخوارزميات الذكية على حالة شحن البطارية، وقراءات درجة الحرارة، وأنماط الاستخدام السابقة من خلال ضبط وقت إيقاف الشحن قبل الوصول إلى مستويات جهد خطرة، وتحديد مدى انخفاض مستوى شحن البطاريات بأمان دون التسبب في تلف. عندما ترتفع درجات الحرارة خارج النطاق الطبيعي، تقوم هذه الأنظمة تلقائيًا بتقليل سرعة الشحن للحفاظ على صحة البطارية. وإذا أشارت البيانات إلى أن البطارية تتدهور بوتيرة أسرع من المتوقع، فإن النظام يحد من كمية الطاقة المستمدة منها في كل مرة. بالنسبة لمصابيح الشوارع والتطبيقات الأخرى للإضاءة الخارجية، يعني هذا النوع من إدارة البطارية الذكية أن الإضاءة تبقى ساطعة لفترة أطول بين عمليات الاستبدال. تشير أبحاث نُشرت في مجلات موثوقة إلى أن البطاريات التي تُدار بتقنية الذكاء الاصطناعي تتدهور بسرعة أقل بنسبة 30 بالمئة تقريبًا مقارنة بتلك المشحونة باستخدام طرق ثابتة تقليدية.
التحول من شحن MPPT بالجهد الثابت إلى ملفات تعريف شحن تكيفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي استنادًا إلى تقدير عَزْم البطارية
تعمل معظم أنظمة MPPT التقليدية بإعدادات جهد ثابتة، ما يعني أنها لا يمكنها حقًا التكيف عندما تتغير الظروف المحيطة. ما يُميّز الذكاء الاصطناعي هو قدرته على حساب عَدمية البطارية (impedance) في الزمن الحقيقي. فكر في العَدمية كهدف متحرك يعكس ما يحدث داخل البطارية – مثل تغيرات درجة الحرارة، ودرجة تقدمها في العمر، وعدد المرات السابقة التي تم استخدامها فيها. عندما يحلل الذكاء الاصطناعي هذا الرقم الخاص بعدمية البطارية بدلاً من مجرد التخمين، فإنه يعرف بدقة متى يجب تعديل مستويات جهد الشحن والتيار. وهذا يساعد على استخلاص طاقة إضافية من الألواح الشمسية حتى في حال ظهور الغيوم، أو تراكم الغبار على الزجاج، أو تغير الفصول التي تجلب كميات مختلفة من أشعة الشمس. وأظهرت اختبارات أجريت في ظروف ميدانية فعلية أن هذه التعديلات الذكية تزيد من كمية الطاقة المستخرجة بنسبة تتراوح بين 15 إلى 20 في المئة تقريبًا. كما أن البطاريات تدوم لفترة أطول لأنها تتعرض لضغط أقل نتيجة الشحن غير السليم.
التنبؤ بالطاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتشغيل موثوق للإضاءة LED الشمسية
لقد تحسنت تنبؤات الطاقة الشمسية خلال الـ 48 ساعة القادمة بشكل كبير بفضل الشبكات العصبية التي تدمج البيانات من الأقمار الصناعية التي تقيس مستويات أشعة الشمس، وتحديثات خدمات الأرصاد الجوية، وسجلات استهلاك الكهرباء السابقة. وعندما تُجمع كل هذه المصادر المختلفة معًا، ينخفض معدل الخطأ إلى أقل من 8.3٪ في المتوسط، ما يجعل تشغيل أنظمة الطاقة الشمسية أكثر موثوقية يوميًا. ويظهر السر الحقيقي عندما يكتشف النظام تلك الفترات التي ستنخفض فيها إنتاجية الطاقة الشمسية. وفي تلك اللحظات، تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية في إجراء التعديلات تلقائيًا — مثل تأجيل مهام الشحن غير العاجلة أو الاحتفاظ بالطاقة المخزنة بدلاً من استنزافها تمامًا. وبالنسبة لتطبيقات الإضاءة الخارجية على وجه التحديد، فإن هذا النوع من إدارة البطاريات الذكية يحافظ على استمرارية إضاءة الأضواء ويمدّد عمر البطاريات قبل الحاجة إلى استبدالها، وكل ذلك دون الحاجة إلى أي تدخل يدوي للتحقق أو التعديل.
الأداء العملي ومقايضات وحدات التحكم في الشحن المدعمة بالذكاء الاصطناعي
تحوّل نماذج LSTM المُكمِّلة على الجهاز بين الدقة والتأخير—م logeً 92٪ من أداء السحابة مع زمن استدلال أقل من 12 مللي ثانية
وضع نماذج LSTM المُكمّمة مباشرةً على وحدات التحكم في الشحن بالطاقة الشمسية يعني عدم الحاجة بعد الآن إلى الاعتماد على اتصالات السحابة. عندما نضغط أوزان الشبكة العصبية لتصل إلى 8 بت فقط، يصبح من الممكن تحقيق استهلاك منخفض جدًا للطاقة مع الاستمرار في إجراء حسابات في الوقت الفعلي. يمكن للنظام معالجة ما تنقله له المستشعرات وتعديل إعدادات الشحن خلال حوالي 12 مillisecond تقريبًا. لقد اختبرنا هذا النهج في أنواع مختلفة من الإعدادات حول العالم. ما وجدناه كان مثيرًا للإعجاب حقًا؛ هذه النماذج المحلية تمكّن من تحقيق نحو 92٪ من أداء الأنظمة السحابية الكاملة. كما أن سرعة استجابتها كافية لإيقاف مشكلات الجهد الزائد عند حدوث قفزة مفاجئة في شدة ضوء الشمس. هذا النوع من الأداء يُحدث فرقًا كبيرًا في التشغيل الموثوق به في الأماكن التي لا يكون فيها الوصول إلى الإنترنت متاحًا دائمًا أو مستقرًا.
نتائج ميدانية: خفضت وحدات التحكم القائمة على LSTM في راجاستان من عمليات استبدال البطاريات بنسبة 47٪ على مدار 24 شهرًا
أظهرت اختبارات استمرت أكثر من عامين في مناخ راجاستان الجاف تحسناً حقيقياً في مدة عمر المعدات. فقد احتاجت المواقع التي تستخدم وحدات التحكم الخاصة LSTM إلى تغيير البطاريات بنحو النصف مقارنةً بالأنظمة التقليدية PWM. ما السر؟ إنها السيطرة الذكية على التفريغ التي تتكيف فعليًا مع الظروف. على سبيل المثال، عندما تصل درجات الحرارة إلى أكثر من 45 درجة مئوية، يُقلل النظام من نسبة التفريغ إلى نحو 65٪ بدلاً من الالتزام الصارم بالحد القياسي البالغ 80٪. ويقلل هذا الأسلوب من مشكلات الكبريتة ويمنع ارتفاع درجة حرارة البطاريات بشكل كبير. وتشير البيانات الميدانية من مزارع الطاقة الشمسية في المنطقة إلى أن بطاريات الرصاص الحمضية كانت تدوم عادةً نحو 14 شهرًا سابقًا، لكنها الآن تصل إلى ما يقارب 26 شهرًا وفقًا لتقرير مزرعة الطاقة الشمسية الذي صدر العام الماضي.
اتجاهات مستقبلية في تحسين بطاريات LED الشمسية باستخدام الذكاء الاصطناعي
تمكّن شبكات GRU المدربة على بيانات التدهور طويلة الأمد من تحديد حد التفريغ تنبؤيًا، مما يطيل عمر الدورة بمقدار 3.2 مرة مقارنة بأنظمة إدارة البطاريات القائمة على القواعد
تعتبر شبكات GRU في الأساس أحدث ما توصلت إليه تقنية إدارة البطاريات. فهي تُدرَّب على بيانات تمتد لسنوات حول كيفية تدهور البطاريات بمرور الوقت، مما يمكنها من التنبؤ بتوقيف عملية التفريغ قبل حدوث أي ضرر حقيقي. فبينما تعتمد أنظمة إدارة البطاريات التقليدية على مستويات جهد ثابتة، فإن شبكات GRU تراقب الحالة الراهنة لمقاومة البطارية الداخلية وجميع الضغوط التي تعرضت لها تاريخيًا. ويتيح لها ذلك تعديل مدى استخدام البطارية يومًا بيوم. وتُشير معظم الدراسات إلى أن دورات التفريغ العميقة تتسبب في حوالي 70-75٪ من حالات فشل البطاريات المبكر في الأنظمة الشمسية. وبالتالي فإن هذه الأنظمة الذكية تُحدث فرقًا كبيرًا بالفعل. إذ تدوم البطاريات الليثيومية نحو ثلاثة أضعاف المدة مقارنة بالأساليب القديمة، مع الحفاظ على شبه كامل لطاقتها عند الحاجة إليها. وفي المستقبل، من المرجح أن تبدأ الإصدارات الأحدث من هذه التقنية في أخذ أنماط الطقس المختلفة حسب الفصول في الاعتبار لتحديد حدود الاستخدام اليومية تلقائيًا. وينبغي أن يسهم هذا في جعل أنظمة الإضاءة الشمسية LED أكثر استقلالية بمرور الوقت، رغم أننا لم نصل بعد إلى هذه المرحلة.
الأسئلة الشائعة
كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي تحسين بطارية الصمامات الثنائية الباعثة للضوء الشمسية؟
يحسّن الذكاء الاصطناعي تحسين بطارية الصمامات الثنائية الباعثة للضوء الشمسية من خلال التكيّف مع الظروف البيئية، ومنع التدهور المبكر وزيادة الكفاءة في استهلاك الطاقة من خلال التعديلات الفورية.
ما هي شبكات GRU، وكيف تُطيل عمر البطارية؟
شبكات GRU هي أنظمة متقدمة لإدارة البطاريات يتم تدريبها على بيانات التدهور طويلة الأمد، مما يمكّن من تحديد سقف التفريغ بشكل تنبؤي، وبالتالي إطالة عمر الدورة بشكل كبير مقارنة بالأساليب التقليدية.
كيف يستفيد نظام الإضاءة الثنائية الباعثة للضوء من الطاقة الشمسية من التنبؤ بالطاقة المدعوم بالذكاء الاصطناعي؟
يستخدم التنبؤ بالطاقة المدعوم بالذكاء الاصطناعي شبكات عصبية للتنبؤ بدقة بظروف الطاقة الشمسية، مما يقلل من معدلات الخطأ ويتيح إجراء تعديلات تعزز الموثوقية والكفاءة.
