استخدامات للذكاء الاصطناعي

في قطاع الطاقة الكهربائية

(بقلم) مهندس / محمد حامد حواس

مدير إدارة المتابعة

شركة شمال القاهرة لتوزيع الكهرباء

للوصول لجميع مقالاتى بموقع المجلة من هنا

أهم 10 استخدامات للذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة الكهربائية

الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على خفض هدر الطاقة وخفض تكاليف الطاقة في جميع أنحاء العالم

- يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على خفض هدر الطاقة ، وخفض تكاليف الطاقة ، وتسهيل وتسريع استخدام مصادر الطاقة المتجددة النظيفة في شبكات الطاقة في جميع أنحاء العالم.

- يمكن الذكاء الاصطناعي أيضا تحسين تخطيط أنظمة الطاقة وتشغيلها والتحكم فيها.

- ترتبط التكنولوجيات الذكاء الاصطناعي ارتباطا وثيقا بالقدرة على توفير الطاقة النظيفة والرخيصة الضرورية للتنمية.

استخدام للذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة الكهربائية.

التنبؤ بحمل الطاقة الكهربائية

• في الوقت الحالي، أصبحت تقنية الشبكات العصبية الاصطناعية أحد الأساليب المستخدمة بشكل شائع للتنبؤ بحمل الطاقة الكهربائية.

• في المراحل الأولى، كان خوارزمية الانتشار العكسي (خوارزمية BP) المستخدمة في الشبكات العصبية الاصطناعية تحتوي على وحدة مخفية واحدة فقط. في حالة العينات المحدودة والعناصر الحسابية، لا يمكن للنموذج وصف وظائف معقدة بشكل كامل.

• مع التقدم التكنولوجي، أصبح التعلم العميق مستخدم على نطاق واسع في تنبؤ حمل نظام الطاقة.

توقعات توليد الطاقة من الطاقة المتجددة

يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل فعال على التنبؤ بالطاقة لطاقة الرياح وتوليد الطاقة الكهروضوئية.

بالإضافة إلى ذلك ، تم أيضا اختبار طرق التعلم العميق الأخرى في التنبؤ بإنتاج الطاقة من مصادر الطاقة المتجددة.
الحد من الكربون

• تساعد الذكاء الاصطناعي أيضا مشغلي الشبكات على تقليل بصمتهم الكربونية الإجمالية بعدة طرق.

• تتضمن إحدى الطرق استخدام الحوسبة المعرفية ، القائمة على تقنيات معالجة الذكاء الاصطناعي والإشارات ، والشبكات العصبية ، وأنظمة الكمبيوتر المصممة على غرار الشبكات في الدماغ البشري.

الصيانة التي تسهلها معالجة الصور

• تحولت الشبكة الوطنية في المملكة المتحدة إلى الطائرات بدون طيار لمراقبة الأسلاك والأبراج التي تنقل الكهرباء من محطات الطاقة إلى المنازل والشركات. مجهزة بكاميرات ثابتة عالية الدقة وكاميرات تعمل بالأشعة تحت الحمراء ،

كانت هذه الطائرات بدون طيار مفيدة بشكل خاص في اكتشاف الأعطال نظرا لقدرتها على تغطية مناطق جغرافية شاسعة وتضاريس صعبة.

اتخاذ القرارات المتعلقة بكفاءة الطاقة

• تمكن الأجهزة الذكية مثل Amazon Alexa و Google Home و Google Nest العملاء من التفاعل مع منظمات الحرارة وأنظمة التحكم الأخرى لمراقبة استهلاكهم للطاقة.

• يسمح التحول الرقمي لإدارة الطاقة المنزلية والأجهزة الاستهلاكية للعدادات الأوتوماتيكية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين استهلاك الطاقة وتخزينها.

موازنة إمدادات الطاقة والطلب عليها

• تقوم تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بدورا حيويا متزايدا في إدارة الشبكة الكهربائية لضمان توفر الطاقة متى وأينما كانت هناك حاجة إليها.

• سيصبح هذا أكثر أهمية في المستقبل حيث من المتوقع أن يرتفع الطلب على الكهرباء ، حيث يشتري المستهلكون بشكل متزايد الأجهزة الذكية القادرة على إرسال واستقبال البيانات عبر الإنترنت ، والمعروفة باسم إنترنت الأشياء.
تحليل سلوك استهلاك المستهلك للكهرباء.

• يمكن استخدام قدرة التجميع وتحديد التعلم الآلي في الذكاء الاصطناعي لتحليل الطاقة لسلوك استهلاك المستخدمين ، والكشف عن استهلاك الطاقة غير الطبيعي ومراقبة الأحمال غير العادية.

• توفر هذه التحليلات والاختبارات دعما نظريا للتسعير المعقول لنظام الطاقة الشامل وتحسين هيكل الطاقة ودعم التفاعل المرن ثنائي الاتجاه بين إمدادات الطاقة والمستخدمين.

منع الخسائر بسبب الاتصالات غير الرسمية

• تشكل الخسائر الناجمة عن التوصيلات غير الرسمية تحديا آخر لقطاع الطاقة.

• يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد التناقضات في أنماط الاستخدام وسجل الدفع وبيانات المستهلك الأخرى لاكتشاف هذه الاتصالات غير الرسمية.

• علاوة على ذلك ، عند دمجها مع العدادات الآلية ، يمكنها تحسين المراقبة لها. يمكن أن يساعد أيضا في تحسين عمليات الفحص المادي المكلفة والمستهلكة للوقت.

حماية أمان شبكة الطاقة

• يمكن للتعلم العميق تحديد ميزات هجوم الشبكة تلقائيا ، واكتشاف البرامج الضارة والتطفل ، وتوفير حماية أمان الشبكة لأنظمة الطاقة.

• احتمال تعرض نظام الطاقة للهجوم أقل بكثير من احتمال التشغيل العادي ، وبالتالي فإن بيانات العينة غير الطبيعية لشبكات الطاقة التي تتعرض للهجوم أقل بكثير من بيانات العينة العادية.

• لا تتطلب عملية التدريب على التعلم العميق ملصقات عينات ، والتي يمكن أن تخفف من تأثير حجم العينة غير الكافي.
التنبؤ بالأخطاء

• التنبؤ بالأعطال أحد التطبيقات الرئيسية للذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة ، إلى جانب الصيانة في الوقت الفعلي وتحديد جداول الصيانة المثالية.

• في صناعة يكون فيها تعطل المعدات أمرا شائعا ، مع عواقب وخيمة محتملة ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جنبا إلى جنب مع أجهزة الاستشعار المناسبة مفيدا لمراقبة المعدات واكتشاف الأعطال قبل حدوثها ، وبالتالي توفير الموارد والمال والوقت والأرواح.

إعداد وتقديم

م. محمد حامد حواس

مدير إدارة المتابعة - شركة شمال القاهرة لتوزيع الكهرباء