أخبار ar.wedoany.com، قبل حوالي 15 عامًا، أسس أبهي غوبتا (Abhay Gupta) شركة Bidgely في الولايات المتحدة، بهدف استغلال الإمكانات غير المستغلة لبيانات العدادات الذكية. طوّر تقنية تُعرف باسم تفكيك الأحمال، أو المراقبة غير الجراحية للأحمال (NILM)، والتي تعتمد على تحليل بيانات العداد لتحديد الخصائص الفريدة لاستهلاك كل جهاز كهربائي، وبالتالي تحديد الأجهزة المستخدمة، وأوقات استخدامها، وكمية الطاقة التي تستهلكها.
يشارك أبهي غوبتا، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Bidgely، المزيد من الرؤى. ويشير إلى أن شركات المرافق العامة كانت تمتلك في السابق معرفة محدودة بالعملاء، مقتصرة على بيانات قراءة العدادات، بينما توفر العدادات الذكية بيانات دورية دقيقة (كل ساعة، أو كل 30 دقيقة، أو أقل) تحتوي على معلومات قيّمة. تعمل Bidgely كشركة تعلم آلي قائمة على تقنية تفكيك الأحمال، حيث تقوم خوارزمياتها بتفكيك إجمالي استهلاك المنزل من الكهرباء إلى الأجهزة الرئيسية مثل مكيفات الهواء، وسخانات المياه، والثلاجات، لتوليد صورة طاقوية لكل منزل. تحوّل هذه التقنية استهلاك الكهرباء من "صندوق أسود" إلى أمر مرئي، على غرار تفاصيل كشف حساب بطاقة الائتمان. في البداية، ركز الحل على تفاعل العملاء وبرامج كفاءة الطاقة، ثم توسع خلال السنوات الخمس الماضية ليشمل مجالات تخطيط الشبكات، وإدارة أحمال الذروة، ومشاريع الكهربة، والاستجابة للطلب، ومحطات الطاقة الافتراضية، ومراكز الاتصال، وتحليل الفواتير المرتفعة. تقدم Bidgely خدماتها لشركات المرافق العامة للكهرباء والغاز والمياه حول العالم عبر منصة SaaS سحابية، حيث تقوم هذه الشركات بتوفير بيانات العدادات، وتقوم الخوارزميات بإخراج رؤى تدعم عملية اتخاذ القرار.
في الهند، تدير Bidgely حوالي 50 مليون عداد ذكي، وتعتبر السوق الهندية سوق نمو مهمة، حيث تتعاون مع ثلاث شركات توزيع كهرباء وشركة مرافق خاصة واحدة. تغطي المنتجات كشف سرقة الكهرباء والتفاعل مع المستهلكين. يُعد كشف سرقة الكهرباء حالة الاستخدام الرئيسية المنشورة حاليًا، حيث يحصل المستهلكون، بالإضافة إلى فاتورة الكهرباء الشهرية، على رؤى حول استهلاك الأجهزة بشكل منفصل مثل الثلاجات ومكيفات الهواء وسخانات المياه، ويمكنهم مقارنة استهلاكهم مع منازل الجيران المماثلة. تشجع هذه الخطوة على توفير الطاقة من خلال الاستفادة من علم النفس المقارن الاجتماعي. توفر المنصة رؤى قابلة للتنفيذ حول أنماط الاستهلاك، مثل عدد ساعات تشغيل مكيف الهواء يوميًا، مما يساعد المستهلكين على تحديد السلوكيات غير الفعالة وتقليل فواتير الكهرباء. تريد وزارة الكهرباء الهندية إظهار الفوائد الحقيقية للاستثمار في العدادات الذكية للمستهلكين، وبالنظر إلى أن الإنفاق على الطاقة يشكل نسبة معينة من دخل الأسرة، فإن تحسين الكفاءة يمكن أن يحقق عوائد مالية كبيرة.
تتسبب سرقة الكهرباء في الهند في خسائر فنية تقديرية تصل إلى عدة مليارات من الدولارات سنويًا. تستخدم Bidgely خبرتها في تفكيك الأحمال لتطوير حلول تساعد شركات التوزيع على تحديد حالات سرقة الكهرباء عالية الاحتمال. توفر المنصة قائمة أولويات للمستهلكين الأكثر احتمالاً لممارسة سرقة الكهرباء، مما يدعم عمليات التفتيش الميدانية الأكثر استهدافًا. تشمل طرق سرقة الكهرباء العبث بالعدادات، وتجاوزها، والتوصيلات غير المصرح بها، وإساءة استخدام فئات الاستهلاك. تحقق الخوارزميات كشفًا عالي الدقة عن الاحتيال من خلال تحليل أنماط الاستهلاك والشذوذ في بيانات العدادات.
فيما يتعلق بمرونة الشبكة، يشرح أبهي غوبتا أن انتشار الطاقة الشمسية على الأسطح يؤدي إلى تقلبات، وأن السيارات الكهربائية تزيد بشكل كبير من الطلب السكني على الكهرباء. يبلغ الحمل الطبيعي لمنزل نموذجي 2-3 كيلوواط، بينما يمكن لشحن سيارة كهربائية واحدة أن يضيف حوالي 8 كيلوواط، مما يرفع إجمالي الطلب إلى 10-11 كيلوواط؛ وقد يصل الطلب إلى حوالي 18 كيلوواط عند شحن سيارتين في وقت واحد. تم تصميم محولات التوزيع لخدمة 30-50 منزلًا، وإذا قامت عدة أسر بالشحن ليلاً في نفس الوقت، فقد يتجاوز الحمل الحدود المسموح بها. تضاعفت تكلفة المحولات خلال السنوات القليلة الماضية، وامتدت فترات التسليم إلى ما يقرب من ثلاث سنوات، مما يدفع شركات المرافق إلى الاعتماد على التخطيط القائم على البيانات. يمكن لبرنامج Bidgely اكتشاف خصائص شحن السيارات الكهربائية تلقائيًا من بيانات العدادات، وتجميع المعلومات عبر المنازل والمحولات والمغذيات، والتنبؤ بنمو الأحمال خلال الـ 12 إلى 36 شهرًا القادمة. تدعم هذه المعلومات شركات المرافق في نشر برامج نقل الأحمال أو خطط الاستجابة للطلب، من خلال تطبيق أسعار زمنية أو ديناميكية لتشجيع الشحن خارج أوقات الذروة، أو السماح للعملاء بتفويض التحكم في أوقات الشحن لتخفيف الازدحام. يمكن لهذه الطريقة توزيع طلب الذروة، وتأخير ترقية المحولات كثيفة رأس المال لمدة تتراوح بين أربع إلى سبع سنوات، مما يحقق تحديثًا مبرمجًا للشبكة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
