تخيل عالماً أصبح فيه انقطاع التيار الكهربائي شيئاً من الماضي. عالم تكون فيه منازلنا ومدارسنا ومستشفياتنا مضاءة ومتصلة دائمًا، بغض النظر عن الطقس أو الاضطرابات الأخرى. وقد اتخذ خطوة مهمة نحو تحويل هذه الرؤية إلى حقيقة. في دراسة رائدة نُشرت في مجلة (Nature Communications)، صمم الباحثون في جامعة تكساس في دالاس وجامعة بوفالو في نيويورك نموذج شبكة كهرباء تعمل بالذكاء الاصطناعي
محتويات المقال :
منع انقطاع التيار الكهربائي
بالنسبة للشبكات الكهربائية، يعد منع انقطاع التيار الكهربائي معركة مستمرة. فشبكة أمريكا الشمالية، على سبيل المثال، عبارة عن شبكة واسعة من خطوط النقل والتوزيع، ومرافق التوليد، والمحولات التي توزع الكهرباء على ملايين المستخدمين. هذه الشبكة المعقدة عرضة للفشل، والذي يمكن أن يكون سببه عوامل مختلفة مثل العواصف، والبنية التحتية القديمة، والخطأ البشري.
عندما يتضرر أحد خطوط الكهرباء، يتعطل التدفق الكهربائي، مما يؤدي إلى انقطاع التيار الكهربائي الذي يمكن أن يؤثر على آلاف الأشخاص. يتضمن النهج التقليدي لحل حالات انقطاع التيار الكهربائي مشغلين بشريين يقومون يدويًا بتحديد طرق بديلة لإعادة توجيه الكهرباء. ومع ذلك، يمكن أن تستغرق هذه العملية من دقائق إلى ساعات، مما يؤدي إلى انقطاع التيار الكهربائي لفترة طويلة وخسائر اقتصادية.
ولوضع هذا في الاعتبار، فإن الولايات المتحدة وحدها تعاني من انقطاع التيار الكهربائي من 3000 إلى 4000 حالة سنويًا، مما يؤثر على الملايين من الناس ويؤدي إلى خسائر اقتصادية تصل إلى 25 مليار دولار سنويا. إن الحاجة إلى نظام أكثر كفاءة واستقلالية واضحة.
نبذة تاريخية مختصرة عن إدارة الشبكة
شهدت الشبكة الكهربائية تحولات كبيرة منذ إنشائها في أواخر القرن التاسع عشر. منذ الأيام الأولى للتحويل اليدوي والأجهزة التناظرية إلى العصر الحديث للتقنيات الرقمية، تطورت إدارة الشبكة بشكل كبير. في الماضي، اعتمدت إدارة الشبكة بشكل كبير على التدخل البشري، حيث كان المشغلون يراقبون تدفق الكهرباء ويتحكمون فيه يدويًا. وكانت هذه العملية في كثير من الأحيان بطيئة، وشاقة، وعرضة للأخطاء.
كان ظهور التقنيات الرقمية في الثمانينيات بمثابة تحول كبير في إدارة الشبكات. أدى إدخال نظام تحصيل البيانات والتحكم (SCADA) إلى تمكين المراقبة والتحكم في الشبكة في الوقت الفعلي، مما أدى إلى تحسين الكفاءة وتقليل احتمالية انقطاع التيار الكهربائي. ومع ذلك، حتى مع هذه التطورات، ظل المشغلون البشريون عنصرًا حاسمًا في النظام، حيث يعتمدون على خبرتهم وحكمهم لاتخاذ القرارات.
مفهوم “شبكة الإصلاح الذاتي”
تعد شبكة الإصلاح الذاتي في جوهرها نموذجًا للذكاء الاصطناعي (AI) يمكنه إعادة توجيه الكهرباء تلقائيًا في أجزاء من الثانية. وهذا يعني أنه عند حدوث مشكلات، مثل خطوط الكهرباء المتضررة بسبب العواصف، يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي تحديد الطرق البديلة بسرعة لنقل الكهرباء إلى المستخدمين، مما يمنع حدوث انقطاع في المقام الأول.
ولكن كيف يعمل؟ استخدم الباحثون التعلم الآلي للرسم البياني لرسم خريطة للعلاقات المعقدة بين الكيانات التي تشكل شبكة توزيع الطاقة. ثم قاموا بدمج هذه المعلومات في إطار التعلم المعزز، والذي يمكّن النظام من اتخاذ أفضل القرارات لتحقيق النتائج المثلى. فكر في الأمر مثل لعبة الشطرنج حيث يتعلم نظام الذكاء الاصطناعي من كل سيناريو، ويتكيف ويحسن استراتيجيته لإعادة توجيه الكهرباء ومنع انقطاع التيار الكهربائي. وقد سمح لهم ذلك بوصف طوبولوجيا الشبكة، أو الطريقة التي يتم بها ترتيب المكونات المختلفة بالنسبة لبعضها البعض وكيفية انتقال الكهرباء عبر النظام.
هذه التكنولوجيا لديها القدرة على تغيير الطريقة التي نوزع بها الطاقة.
استعادة الطاقة المستقلة وما بعدها
إن الشبكة كهرباء لاتي تعمل بالذكاء الاصطناعي تعني عدم وجود المزيد من انقطاع التيار الكهربائي المفاجئ أثناء الظروف الجوية القاسية، ولا مزيد من المكالمات المحبطة لشركة الكهرباء، ولا مزيد من الأطعمة الفاسدة بسبب انقطاع التيار الكهربائي لفترة طويلة.
ولكن هذا ليس كل شيء. ولهذه التكنولوجيا آثار بعيدة المدى تتجاوز مجرد منع انقطاع التيار الكهربائي. ويمكن أن يساعدنا أيضًا في بناء بنية تحتية للطاقة أكثر استدامة ومرونة، وقادرة على التكيف مع المتطلبات والظروف المتغيرة. ومن خلال دمج مصادر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية وطاقة الرياح، يمكننا تقليل اعتمادنا على الوقود الأحفوري وخلق مستقبل أنظف وأكثر خضرة.
علاوة على ذلك، فإن مفهوم الشبكة ذاتية الإصلاح لديه القدرة على تغيير الطريقة التي نفكر بها في توزيع الطاقة. حيث هناك مستقبل لم تعد الطاقة سلعة ثمينة، ولكنها مورد متاح بسهولة وفي متناول أيدينا دائمًا. ومن خلال استعادة الطاقة المستقلة، يمكننا ضمان توافر الطاقة دائمًا عندما نحتاج إليها، دون الحاجة إلى القلق بشأن تعقيدات الشبكة.
Researchers engineer AI path to prevent power outages / science daily
Author: أخبار علمية
سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.
التعليقات :