Author

تطبيقات البيانات الضخمة في الطاقة الكهربائية

|

أستاذ الطاقة الكهربائية ـ جامعة الملك سعود

[email protected]

تعد البيانات الضخمة من التقنيات الواعدة في القرن الـ21 التي لها أثر بالغ في كثير من الصناعات. وتشير إلى البيانات التي تحتوي على قدر أكبر من التنوع وتصل بأحجام متزايدة وسرعة أكبر، ويعني التنوع تفاوت واختلاف البيانات لأنواع كثيرة. وببساطة أكثر، فإن البيانات الضخمة هي مجموعات بيانات أكبر حجما وأكثر تعقيدا خصوصا من مصادر البيانات البسيطة. والبعض قد لا يفرق بين البيانات الضخمة والبيانات البسيطة، فالبيانات الضخمة عادة تستخدم لوصف أجزاء هائلة من المعلومات غير المنظمة. وفي المقابل، تتضمن البيانات البسيطة مقاييس أكثر دقة وأقل حجما.
وتتمثل بعض الأمثلة الحية للبيانات الضخمة في أنظمة معالجة المعاملات وقواعد بيانات العملاء والمستندات ورسائل البريد الإلكتروني والسجلات الطبية وسجلات النقر على الإنترنت وتطبيقات الهاتف المحمول والشبكات الاجتماعية، وكذلك التطبيقات المصرفية والبنكية والتعليم والزراعة والسفر والتصنيع والبيع بالتجزئة وغيرها. وأنشئت تقنية البيانات الضخمة لتحديد الأنماط في فوضى انفجار البيانات من أجل تصميم حلول ذكية، ومنها تتبع سلوك المستهلك وعادات التسوق لتقديم توصيات لمنتجات البيع بالتجزئة حيث تكون شديدة التخصيص ومصممة خصيصا للعملاء. كذلك مراقبة أنماط الدفع وتحليلها مقابل نشاط العميل التاريخي لاكتشاف حالات النصب والاحتيال في الوقت الفعلي.
وفي صناعة الطاقة الكهربائية، يتم تحليل المعلومات باستخدام خوارزميات متقدمة لتحديد الأنماط والعلاقات المتبادلة. وقد تستخدم المرافق تحليل البيانات الضخمة لفحص التنبؤات الجوية وسجلات الاستخدام التاريخية للتنبؤ بالطلب المستقبلي على الكهرباء بشكل أكثر دقة.
وبالإمكان تطبيق تحليل البيانات الضخمة من خلال جمع بيانات استخدام الكهرباء للعملاء مثل فواتير الكهرباء وبيانات العدادات الذكية، وبالتالي تحليل وفهم سلوكيات العميل في استخدام الكهرباء بشكل أفضل. وقد وجدت البيانات الضخمة مكانا لها في صناعة الطاقة المتجددة من خلال الاستجابة الأمثل للطلب، حيث يمكن لمزودي الطاقة المتجددة تحليل سلوك العملاء وأنماط الاستهلاك والتنبؤات الجوية لتحسين استراتيجيات الاستجابة للطلب باستخدام تحليلات البيانات الضخمة، وبالطبع يساعد ذلك على تحقيق التوازن بين العرض والطلب على الكهرباء وخفض التكاليف وتعزيز استقرار الشبكة. أما في مجال كفاءة الطاقة، فتعمل البيانات الضخمة على تحسين استهلاك الطاقة في الشركات، حيث تقوم بجمع البيانات بفضل العدادات الذكية التي تجمع الاستهلاك من مصادر الطاقة.
ويتيح تحليل هذه البيانات تحسين كفاءة الطاقة وكيفية عملها. على سبيل المثال، توفير استهلاك الكهرباء خلال الساعات التي يكون فيها عدد أكبر من الموظفين أو العملاء في المكاتب. ويعمل الذكاء الاصطناعي على جعل تحليلات البيانات الضخمة أكثر بساطة من خلال أتمتة وتعزيز إعداد البيانات وتصورها والنمذجة التنبؤية وغيرها من المهام التحليلية المعقدة التي قد تكون كثيفة وتستغرق وقتا طويلا، وهذا قد يكون مفيدا في عمل المرافق الكهربائية.
وستلعب عديد من الاتجاهات السحابية أدوارا مهمة في توسيع نطاق فائدة البيانات الضخمة، بما في ذلك الاستخدام المتزايد للسحابة المتعددة والسحابة الهجينة وغيرهما. ومع التوجه نحو الشبكة الذكية، سترتفع موارد بيانات الطاقة الكهربائية بشكل كبير، ويمكن الاستفادة من توافر البيانات الضخمة للطاقة الكهربائية التي ستمثل وسيلة فاعلة للأمان وتشغيل شبكة الكهرباء وإمدادات الطاقة عالية الجودة، إضافة إلى أن تحليل البيانات الضخمة في خدمات الطاقة الكهربائية يعد حلا كاملا لاعتماد توليد طاقة أكثر مراعاة للبيئة وحفاظا عليها، كما ستتيح خدمات أكثر فاعلية وجدوى في مجال الاستدامة إلى جانب المساعدة على تقليل انبعاثات الغازات الدفيئة من خلال عمليات شراء موثوقة للطاقة المتجددة.

إنشرها