أخبار ar.wedoany.com، حصلت شركة Greenphard Energy على تمويل إضافي من الفئة "أ" بقيمة حوالي 120 مليون ين من خلال زيادة رأس المال عبر التخصيص الخاص لطرف ثالث، بمساهمة من شركتي سوزويو شوجي (Suzuyo Shoji) وميتسوبيشي يو إف جي كابيتال (Mitsubishi UFJ Capital). وبهذا التمويل، يصل إجمالي تمويل الشركة إلى حوالي 510 ملايين ين. تركز الشركة على استخدام تقنيات التحكم بالذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لإنشاء "الواطات السلبية" (negawatts) وتحقيق قيمتها النقدية في عمليات تشغيل محطات الطاقة الافتراضية (virtual power plant)، وذلك بالتزامن مع النضج السريع للاستجابة للطلب الرقمي، مما يدفع عجلة تطوير البنية التحتية لمحطات الطاقة الافتراضية.
تُعد أحمال التبريد وتكييف الهواء من بين الأصول الأكثر مرونة وكثافة في استهلاك الطاقة في المصانع والمستودعات المبردة والمباني التجارية المتوسطة والكبيرة. توفر منصة Greenphard Energy للأجهزة الحالية أجهزة إنترنت أشياء مخصصة وأنظمة تحكم تعتمد على الذكاء الاصطناعي الفيزيائي، دون الحاجة إلى ترقية المرافق أو استبدال البنية التحتية للتبريد. يعمل النظام على تحسين تشغيل الضواغط من خلال الاستشعار المستمر ومنطق التحكم الديناميكي، مستفيدًا من سعة التخزين البارد لتعديل أنماط استهلاك الكهرباء دون التأثير على متطلبات درجة الحرارة. وتقدر وكالة الطاقة الدولية (IEA) أن الرقمنة المنهجية، بما في ذلك الاستجابة للطلب عبر إنترنت الأشياء، يمكن أن تخفض تكاليف تشغيل أنظمة الطاقة بنسبة تتراوح بين 5% و10%.
يتمثل جوهر هذا النموذج في مفهوم "الواطات السلبية" (negawatts)، الذي يعتبر كل كيلوواط يتم تقليله من استهلاك الكهرباء ذا قيمة مساوية لكل كيلوواط يولده المولد. من خلال تعديل الاستهلاك في الوقت الفعلي، تقوم المنظمة بتجميع هذه الواطات السلبية كمورد لمحطات الطاقة الافتراضية لتوريدها إلى سوق الكهرباء. تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة التنبؤ بسلوك الأجهزة، مما يتيح تنفيذ التبريد المسبق أو نقل الأحمال بشكل أكثر موثوقية مقارنة باستراتيجيات التبديل الدورية التقليدية. ويشير محللو شركة ماكينزي (McKinsey) إلى أن التحسين القائم على الذكاء الاصطناعي يمكن أن يحقق عادةً تخفيضًا في استهلاك الطاقة بنسبة تتراوح بين 10% و20% في البيئات الصناعية، وهو ما يتوافق مع هدف الشركة المعلن المتمثل في تحقيق تخفيض يصل إلى 20% في استهلاك الكهرباء من خلال التحكم المتقدم في إنترنت الأشياء. كما أفادت الشركة أن بعض الاختبارات النموذجية حققت تخفيضًا في ذروة الاستهلاك تجاوز 30%.
تتكون أصول الطاقة الصناعية من العديد من الشركات المصنعة، وتضم العديد من المواقع أجهزة غير متجانسة تم تركيبها على مدى عقود. تتيح وحدات إنترنت الأشياء التي تغطي هذه الأجيال المختلفة لطبقة التحكم بالذكاء الاصطناعي تحليل فروق درجات الحرارة، ودورات الضواغط، وصحة الأجهزة، وظروف الغرف. ويتوافق هذا مع نتائج مراجعة ببليومترية على منصة ScienceDirect حول الراحة الحرارية وكفاءة الطاقة القائمة على إنترنت الأشياء، والتي أشارت إلى النمو السريع في الاهتمام البحثي والجدوى التقنية للتطبيقات التجارية الحالية. تؤكد منتجات مماثلة من شركات سيمنز (Siemens) وشنايدر إلكتريك (Schneider Electric) وجونسون كنترولز (Johnson Controls) على الطلب السوقي لتكامل إدارة الطاقة في المباني والمصانع. يشكل التركيز على أصول التخزين البارد مجالًا تشغيليًا فريدًا، حيث تستفيد محطات الطاقة الافتراضية من الأحمال المرنة القابلة للتنبؤ، وتعد أجهزة التبريد من الفئات القليلة التي يمكنها توفير هذه المرونة دون تعطيل العمليات الأساسية.
تعزز المعايير الصناعية اتجاهات التبني، حيث قامت العديد من فرق إدارة الطاقة في الشركات بنشر إطار عمل إدارة الطاقة الدولي ISO 50001، ويعتمد نظام المرافق العامة على معيار IEEE 2030.5 لإدارة الاتصالات الآمنة بين الموارد الموزعة ومشغلي الشبكات. تجمع تقنية الشركة بين تبادل البيانات على مستوى البروتوكولات والذكاء على مستوى الأجهزة. وفقًا لإعلان التمويل، ستستخدم الأموال الجديدة في تطوير التقنيات، وتوسيع الأعمال، وتحسين الخدمات لتوسيع نطاق نشر البرمجيات وإنترنت الأشياء. تؤكد الأبحاث حول البنية التحتية الذكية على منصة SSRN على كيفية تفاعل أجهزة إنترنت الأشياء في المباني والعدادات الذكية مع أدوات التحليل لتقديم توصيات مستهدفة تقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة في المرافق. يُظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي على الأجهزة التقليدية كيف يمكن أن تتجمع مكاسب الكفاءة هذه لتشكل موردًا طاقيًا قابلاً للتسويق.
تعتمد الاتجاهات طويلة الأجل على ما إذا كان نموذج محطة الطاقة الافتراضية الرقمية يمكن أن يتوسع إلى ما بعد شرائح محددة من العملاء. تعد مصانع الأغذية والمستودعات المبردة من المتبنين الأوائل، نظرًا لأن الأحمال الحرارية الخاضعة للتحكم في درجة الحرارة عالية القدرة على التنبؤ، بينما تقدم المباني التجارية العامة بيئات أكثر تعقيدًا وتغيرًا. مع زيادة تعقيد الذكاء الاصطناعي وانخفاض حواجز التركيب، ينتقل الجمع بين التحكم على مستوى الأجهزة والاستجابة للطلب المتكامل مع السوق من مرحلة الاختبارات التجريبية إلى مورد تشغيلي موثوق.
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
