«كهرباء دبي» توظف الذكاء الاصطناعي لتحسين الكفاءة وخفض النفقات والانبعاثات الكربونية
يوظف مركز البحوث والتطوير التابع لهيئة كهرباء ومياه دبي تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة والتعلّم العميق لتعزيز جهود الهيئة الرامية إلى إثراء تجربة المتعاملين والموظفين والمعنيين وخفض النفقات والانبعاثات الكربونية وتعزيز كفاءة الطاقة وتكامل الشبكة الذكية وتحسين أداء الألواح الشمسية الكهروضوئية.
وقال معالي سعيد محمد الطاير العضو المنتدب الرئيس التنفيذي لهيئة كهرباء ومياه دبي: نعمل في إطار توجيهات صاحب السمو الشيخ محمد بن راشد آل مكتوم نائب رئيس الدولة رئيس مجلس الوزراء حاكم دبي «رعاه الله» بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي للارتقاء بالخدمات وتحقيق استراتيجية الإمارات الوطنية للذكاء الاصطناعي 2031 وتعزيز مكانة دولة الإمارات وإمارة دبي كمركز عالمي للثورة الصناعية الرابعة وتطوير التقنيات الإحلالية.
تطبيقات
وأوضح الطاير أن الهيئة بدأت رحلتها في الذكاء الاصطناعي منذ عام 2017 عبر تطوير خارطة طريق لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وأطلقت مجموعة من الخدمات والمبادرات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.. مشيراً إلى أن الهيئة كانت من أوائل الجهات الحكومية في دبي التي تتبنى أدوات التقييم الذاتي لضمان الاستخدام الأخلاقي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأساسية واتخاذ الإجراءات التصحيحية المناسبة.
وذكر أن مركز البحوث والتطوير ضمن مجمع محمد بن راشد آل مكتوم للطاقة الشمسية يسهم في دفع عجلة الابتكار في مختلف مجالات الإنتاج والتشغيل التي تحتاجها الهيئة.. مؤكداً أن المركز أصبح منصة عالمية توفر حلولاً وتقنيات مبتكرة تسهم في تعزيز العمليات التشغيلية والخدماتية لمختلف قطاعات المؤسسات الخدماتية.
ويستخدم مركز البحوث والتطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة والتعلّم العميق لتحليل بيانات استهلاك الأحمال وتطوير خطط الهيئة التوسعية ومبادراتها الخاصة برفع كفاءة الطاقة وإدارة الطلب على الطاقة والمياه؛ كما أن تطبيق الذكاء الاصطناعي على تحليل البيانات الضخمة المتعلقة بأداء المباني يدعم أدوات المقارنات المعيارية المحسّنة ويعزز محاكاة مشاريع الطاقة مما يؤدي إلى فهم أكبر لاستخدام الطاقة بالإضافة إلى تمكين قياس أحمال التبريد في مباني دبي وتحديد أثر هذه الأحمال والأحمال الأخرى على الطلب الذروي على الكهرباء والمياه في الإمارة.
ويطبق المركز الذكاء الاصطناعي على بيانات العدادات الذكية من خلال نماذج تعلّم الآلة والتعليم العميق لتحديد الأجهزة الكهربائية المستخدمة ورصد الأجهزة المعطّلة والتنبؤ بفترات الحمل الذروي؛ وتعمل هذه التقنيات على تحسين تخزين الطاقة وإدارة توزيع الأحمال وتحديد فرص إعادة تأهيل المباني وزيادة كفاءة إدارة احتياطي إنتاج الطاقة وخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون وخفض النفقات بمقدار 20% على الأقل.
ويستثمر المركز بيانات العدادات الذكية وتقنية تعلّم الآلة لمراقبة عمل شبكات الجهد المنخفض كما يستخدم بيانات الحساسات وإنترنت الأشياء وسجل أحمال الأصول إلى جانب بيانات الفحص والصيانة لتشخيص الأصول الحساسة والتنبؤ بالأعطال وتقدير الفترة المتبقية المفيدة (RUL) ورصد الأعطال المحتملة لكابلات الجهد المتوسط.
كذلك يستند المركز إلى سجل بيانات الأعطال المعتمدة على الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بعمل قواطع أجهزة الحماية ونقاط ذروة الاستهلاك على شبكة الجهد العالي لتجنب الأحمال الزائدة وتطبيق رصد الأعطال وحلول الصيانة الوقائية لتحسين مؤشرات الهيئة الرئيسية مثل معدل انقطاع الخدمة لكل مشترك سنوياً ومؤشر النظام لقياس متوسط مدة الانقطاع (SAIDI).
نماذج
يطور برنامج موارد الطاقة الشمسية والتنبؤ نماذج متعددة لتقييم الموارد الشمسية وحجم الإشعاع الشمسي والتنبؤ بالقدرة الإنتاجية لأنظمة الطاقة الشمسية بالاعتماد على الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة والشبكات العصبية الاصطناعية على أنواعها مثل الشبكة العصبية الاصطناعية المتكررة الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الذاكرة الطويلة قصيرة المدى وتعلم الآلة المتدرج المعزز والشبكة العصبية الالتفافية.
