«اشحن بالراحة»

تشهد ثورة السيارات الكهربائية (EV) زخما متزايدا، لتجلب معها إمكانات مثيرة لمستقبل أكثر نظافة واستدامة.

ومع ذلك، فإن دمج عدد متزايد من السيارات الكهربائية في الشبكة الحالية يطرح تحديا كبيرا - ألا وهو إدارة الطلب المتذبذب على الكهرباء خلال أوقات الشحن.

وهنا يبرز دور الذكاء الاصطناعي (AI)، حيث يقدم حلا قويا من خلال توقع شحن السيارات الكهربائية.

على عكس السيارات التقليدية التي تعمل بالبنزين، يمكن شحن السيارات الكهربائية في أي وقت، مما يؤدي إلى ارتفاع مفاجئ وغير متوقع في طلب الكهرباء.

وهذا يضع ضغطا على الشبكة، مما يؤدي إلى انقطاعات في التيار أو حتى انقطاع كامل للكهرباء إذا لم يتم إدارته بشكل فعال.

الجدير بالذكر أنه يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات للتنبؤ بأنماط شحن السيارات الكهربائية بدقة ملحوظة.

ويمكن أن تشمل هذه البيانات على بيانات تاريخية تساعد على تحديد الاتجاهات والاختلافات الموسمية في سلوك الشحن.

وأيضا بيانات حركة المرور في الوقت الفعلي، حيث إن فهم أنماط حركة المرور في التنبؤ بالمناطق التي يوجد بها تركيز أعلى للسيارات الكهربائية واحتياجات الشحن المحتملة أمر مهم للغاية في هذه الخوارزميات.

كما أن بيانات الطقس يمكن أن تؤثر على سلوك الشحن، حيث يمكن أن تؤدي درجات الحرارة الباردة إلى تقليل مدى السيارة الكهربائية.

وأخيرا سلوك المستخدم يجب أن يكون ضمن المعادلة حيث يمكن أن تكشف المعلومات المستقاة من التطبيقات ومحطات الشحن عن تفضيلات المستخدمين وعادات الشحن لديهم.

من خلال تحليل هذه البيانات، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي أن تتعلم التنبؤ بعدد السيارات الكهربائية التي تحتاج إلى الشحن في وقت معين.

وأيضا كمية الطاقة اللازمة للشحن وموقع ذروة الطلب على الشحن.

إن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في هذا النوع من التطبيقات يتيح التوقعات الدقيقة لشركات المرافق إدارة توليد وتوزيع الكهرباء بشكل استباقي، مما يمنع زيادة حمل الشبكة وانقطاع التيار الكهربائي.

كما يمكن للمرافق تحسين استراتيجيات توليد الكهرباء وشرائها، مما يقلل من التكاليف الإجمالية المحتملة وذلك من خلال توقع احتياجات الشحن.

وبالتالي يساعد توقع الطلب المستقبلي في وضع محطات شحن جديدة وترقية البنية التحتية الحالية بشكل استراتيجي لتلبية الاحتياجات المستقبلية.

على الرغم من الإمكانات الهائلة، لا يزال توقع شحن السيارات الكهربائية باستخدام الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى.

وتشمل مجموعة من التحديات. على سبيل المثال الوفرة المعلوماتي، يعد الوصول إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة أمرا ضروريا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة. كما يعتبر حماية خصوصية المستخدم وضمان أمن البيانات الحساسة التي يتم جمعها من السيارات الكهربائية ومحطات الشحن أمرا بالغ الأهمية.

والمشكلة المعتادة في أنظمة الذكاء الاصطناعي هي التكامل مع الأنظمة الحالية حيث يعد التكامل السلس مع أنظمة إدارة الشبكة الحالية ضروريا للتنفيذ الفوري لتوقعات الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، فإن مستقبل توقع شحن السيارات الكهربائية بالذكاء الاصطناعي يزخر بالفرص.

ومع تقدم التكنولوجيا، ستزداد توفر البيانات، وستتم صقل بروتوكولات الأمان بشكل أكبر.

بالإضافة إلى ذلك، فإن البحث والتطوير المستمر سيحسنان من دقة وفعالية نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لنظام بيئي متكامل لشحن السيارات الكهربائية.


HUSSAINBASSI@