أخبار ar.wedoany.com، طورت مجموعة أبحاث الإلكترونيات وهندسة الحاسوب في جامعة قرطبة (Universidad de Córdoba, UCO) نموذجاً رياضياً يهدف إلى تحسين إدارة شحن السيارات الكهربائية في مواقف السيارات العامة المخصصة للاستخدام طويل الأمد، مثل المطارات ومحطات القطارات.
تندرج هذه الدراسة ضمن مشروع Seawall، بمشاركة جامعة كاستيا-لا مانتشا (Universidad de Castilla-La Mancha). وأشار فريق البحث إلى أن النمو المتزايد في أعداد السيارات الكهربائية يفرض متطلبات أعلى على البنية التحتية الكهربائية، وأن أحد التحديات الرئيسية الحالية يتمثل في كيفية تلبية الطلب المتزايد على نقاط الشحن بقدرات محدودة. ولهذا، اقترحت المجموعة أسلوباً أكثر دقة لإدارة وقت توصيل المركبات، بدلاً من الاعتماد فقط على توسيع عدد محطات الشحن.
صُمم هذا النموذج لسيناريوهات الوقوف الطويل. فعندما يقوم المستخدم بتوصيل سيارته للشحن لعدة أيام، يحدد النظام تلقائياً أفضل وقت للشحن بناءً على تقلبات أسعار الكهرباء وحمل الشبكة، مع إعطاء الأولوية للفترات التي تكون فيها أسعار الكهرباء منخفضة أو حمل الشبكة أخف. بالإضافة إلى ذلك، يدعم النموذج نقل الطاقة بين المركبات، ولكن بشرط صارم: لا يمكن للسيارة المشحونة بالكامل إلا توفير شحنة كهربائية واحدة لسيارة أخرى، مع ضرورة بقاء مستوى شحن البطارية بين 20% و90%. وأوضح فريق البحث أن نقل الطاقة يتم تفعيله فقط عندما يكون السيناريو المحسوب بواسطة النموذج هو الأمثل وتتوفر الشروط اللازمة. هذا النوع من الشحن التعاوني هو نقل طاقة من نقطة إلى نقطة، ويهدف إلى استغلال المرونة المتاحة داخل موقف السيارات، دون التسبب في ضرر لبطاريات المركبات المشاركة.
تعتمد هذه الأداة على نموذج تحسين البرمجة الخطية الصحيحة المختلطة (MILP)، وتشمل المتغيرات التي يتم أخذها في الاعتبار طراز السيارة ونوع البطارية وسعر الكهرباء ووقت التوصيل المتوقع. تأتي بيانات البحث من أنماط الاستهلاك المسجلة في الولايات المتحدة، لكن النتائج تعتبر قابلة للتطبيق في بيئات حضرية أخرى.
لتشجيع المستخدمين على المشاركة، أدخل النظام آليات تحفيزية قائمة على الألعاب. كمقابل للسماح للنظام بإدارة وقت التوصيل، يمكن للسائقين الحصول على نقاط، والارتقاء إلى مستويات مختلفة مثل البرونز والفضة والذهب، أو الاستفادة مباشرة من خصم على رسوم الشحن. يهدف هذا المخطط إلى تحسين تجربة المستخدم وتعزيز الوعي باستهلاك الطاقة.
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
