نموذج هجيني محسن قائم على متحكِّم PI لإدارة طاقة تكيفية في شبكات شحن المركبات الكهربائية المدمجة بالطاقة الشمسية

لماذا يعد الشحن الأذكى مهماً

تعد زيادة عدد المركبات الكهربائية بأفق هواء أنظف وشوارع أكثر هدوءاً، لكنها تخلق مشكلة جديدة: كيفية تزويد ملايين السيارات بالكهرباء دون إرهاق شبكة الطاقة أو رفع التكاليف. تستعرض هذه الورقة طريقة لتشغيل شبكات طاقة محلية صغيرة—تسمى الشبكات الصغيرة (microgrids)—تجمع الألواح الشمسية وخلايا الوقود والبطاريات وشواحن سريعة حتى يمكن شحن المركبات الكهربائية بتكلفة منخفضة وبموثوقية ومع انبعاثات غازات دفيئة أقل بكثير.

تزويد السيارات بالطاقة من الشمس وما بعدها

تركز الدراسة على شبكة صغيرة تيار مباشر (DC) مبنية حول عدة مصادر طاقة نظيفة. توفر الألواح الشمسية بنمط السطوح معظم الطاقة عند سطوع الشمس. تتدخل خلية وقود هيدروجينية كنسخة احتياطية نظيفة عندما يكون ضوء الشمس ضعيفاً، وتستوعب حزمة بطاريات كبيرة الطاقة الفائضة أو تُطلقها عند ارتفاع الطلب. تتصل كل هذه الأجهزة بحافلة تيار مباشر مشتركة تغذي شواحن المركبات الكهربائية. ونظراً لأن ضوء الشمس وأنماط القيادة غير متوقعة، يجب على النظام أن يقرر باستمرار متى يسحب الطاقة من كل مصدر، ومتى يخزنها، ومتى يستعين بالشبكة الرئيسية، كل ذلك مع الحفاظ على ثبات الجهود وتشغيل الشواحن.

عقل للشبكة الكهربائية المحلية

للتنسيق بين كل هذه المهام، صمم المؤلفون «إدارة طاقة» تعمل كعقل أعلى للشبكة الصغيرة. في جوهرها يوجد نوع شائع من متحكمات التغذية الراجعة يعرف في الهندسة باسم متحكم PI، الذي يدفع أجهزة المحولات للحفاظ على الجهود والتيارات ضمن حدود آمنة. لوحده، قد يواجه هذا المتحكم صعوبة عندما تتغير الظروف بسرعة. تعزز الورقة أدائه بطبقتين من الذكاء الاصطناعي: المنطق الضبابي، الذي يحاكي التفكير الشرطي البشري في حالات عدم اليقين (مثل «الطلب عالٍ» أو «الطاقة الشمسية منخفضة»)، وطريقة بحث مُستلهمة من الطبيعة تضبط إعدادات متحكم PI. يمزج خوارزمية البحث هذه أفكاراً من سلوك الصيد والاجتماع لدى حيوان المنغوست القزم والباندا الحمراء لاستكشاف العديد من إعدادات التحكم بكفاءة واختيار ما يقلل تكلفة الشحن ويحافظ على استقرار الشبكة.

كيف يتفاعل النظام في الحياة الواقعية

يبني الباحثون نموذجاً حاسوبياً مفصلاً للشبكة الصغيرة باستخدام MATLAB/Simulink، بما في ذلك سلوك شمسي واقعي وخصائص البطارية وديناميكيات خلية الوقود ووصول المركبات الكهربائية المتوقف والمتكرر إلى المحطة. يختبرون سيناريوهات عدة: مستويات مختلفة من الطاقة المتجددة، وتغيرات في طلب الشحن، وأنماط استخدام في أيام الأسبوع مقابل عطلة نهاية الأسبوع. يستشعر المتحكم الذكي باستمرار إنتاج الشمس وشحنة البطارية وحالة خلية الوقود وطلب المركبات الكهربائية، ثم يضبط محولات الطاقة بحيث تُستخدم طاقة الشمس وخلايا الوقود أولاً، وتُشحن أو تُفرَغ البطارية ضمن حدود آمنة، ولا تُسحب طاقة الشبكة إلا عند الحاجة. كما تحول طبقة القرار الضبابي المزيد من الشحن إلى الساعات التي تتوفر فيها الطاقة المتجددة وتكون التعريفات منخفضة، مما يخفف الضغط على الشبكة الأوسع.

توفير واستقرار وهواء أنظف

تُظهر المحاكاة مكاسب كبيرة مقارنة بطرق الإدارة الحالية المعتمدة على الشبكات العصبية أو مخططات التحسين الأخرى. خلال ساعات النهار المشمسة وخارج ذروة الطلب، تنخفض تكلفة الشحن إلى نحو 0.009–0.015 دولار أمريكي لكل كيلوواط ساعة مُسلَّمة، وهو أدنى بكثير من الأسعار الثابتة النموذجية. في المتوسط، تنخفض تكاليف الشحن في أيام الأسبوع وعطلات نهاية الأسبوع إلى حوالي 0.086 و0.088 دولار أمريكي لكل كيلوواط ساعة، بانخفاض يقارب 45% و56% مقارنة بالإعدادات التقليدية. وبما أن المتحكم يعطي أولوية للطاقة الشمسية وخلايا الوقود المحلية، يمكن أن تصل مساهمة المتجددة في الشبكة الصغيرة إلى 84%، مما يقلل انبعاثات غازات الدفيئة بحوالي 55% مقارنة بمحطة تعتمد على الشبكة فقط. وفي الوقت نفسه، يحافظ المتحكم المضبوط على جهد حافلة التيار المباشر ضمن حدود ضيقة ويتفاعل بسرعة مع عمليات التوصيل أو الفصل المفاجئة، متفوقاً على عدة خوارزميات تحسين معروفة من حيث السرعة والموثوقية.

ماذا يعني ذلك لمحطات الشحن المستقبلية

تشير هذه الدراسة إلى أن إقران الطاقة النظيفة المحلية بتحكم ذكي يمكن أن يحول محطات شحن المركبات الكهربائية إلى مراكز طاقة منخفضة التكلفة ومنخفضة الكربون تحمي أيضاً الشبكة الأوسع من ذروات الطلب المفاجئة. من خلال الجمع بين تحكم بسيط وسريع الاستجابة وضبط تكيفي مُستلهم من الطبيعة، يقدم النظام المقترح مساراً عملياً لجعل الشحن السريع والميسور والصديق للمناخ متاحاً على نطاق واسع مع انتشار المركبات الكهربائية.

الاستشهاد: Natarajan, R., Selvaraj, J., Daniel, S. et al. Optimized PI controller-based hybrid model for adaptive energy management in photovoltaic integrated electric vehicle charging microgrids. Sci Rep 16, 10341 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-40839-2

الكلمات المفتاحية: شحن المركبات الكهربائية, الشبكات الصغيرة, الطاقة المتجددة, إدارة الطاقة, التحكم الضبابي