ما المقصود بالتنبؤ بالأحمال؟

يعد التنبؤ بأحمال الكهرباء عاملاً أساسيًا في التخطيط التشغيلي لأنظمة الطاقة، وهو ضروري لتجنب انقطاع التيار الكهربائي. يمكن أن تتراوح توقعات التنبؤ بالأحمال بين القصيرة الأجل (ساعات أو أيام مقبلة) والطويلة الأجل (شهور أو سنوات مقبلة). وتؤثر دقة هذه التوقعات بشكل مباشر في تكلفة نظام الطاقة بأكمله وجدارته بالثقة. كما أن التنبؤ بالأحمال هو أحد مكونات التنبؤ الأوسع بالطاقة التي تشمل توقعات تتعلق بتوافر الوقود مثل النفط والغاز وأسعاره، فضلاً عن مصادر الطاقة المتجددة .

يضمن التنبؤ بالأحمال الدقيق توفر إمدادات كهربائية كافية لتلبية الطلب في أي وقت، ومن ثَمَّ الحفاظ على توازن شبكة الكهرباء واستقرارها. وتأتي هذه الموثوقية مصحوبة بزيادة الكفاءة وتوفير التكاليف. كما يتيح التنبؤ بالأحمال للمرافق إدارة مواردها بشكل أفضل من خلال برامج الاستجابة للطلب التي تغير الاستخدام عن طريق تحفيز المستهلكين على تقليل استهلاكهم للكهرباء خلال أوقات الاستخدام المرتفع. ويمكن أن يساعد هذا النوع من التنبؤ بالطلب المرافق على تجنب التكاليف الإضافية المرتبطة بإنتاج كمية كبيرة جدًا أو قليلة جدًا من الطاقة الكهربائية.

يمكن أيضًا استخدام بيانات التنبؤ بالأحمال في قرارات التخطيط الإستراتيجي مثل توسيع السعة وتطوير البنية التحتية وجدولة الصيانة. على سبيل المثال، يمكن أن تسلط هذه البيانات الضوء على الموقع الأمثل لمحطات الطاقة أو خطوط النقل الجديدة، ما يضمن تلبية الطلب المستقبلي. وفي أسواق الكهرباء غير الخاضعة للتنظيم، يمكن أن تساعد بيانات التنبؤ بالأحمال أيضًا المشاركين في السوق على وضع إستراتيجيات مزايدة مستنيرة وإدارة عقود الطاقة وتخفيف حدة المخاطر.

هناك عدة طرق مستخدمة في التنبؤ بالأحمال، كل منها يحلل بيانات الأحمال القديمة والمدخلات الأخرى ذات الصلة لوضع تنبؤات لأطر زمنية مختلفة.

تغطي هذه التنبؤات فترة تصل إلى أسبوع وتعتمد بشكل كبير على تنبؤات الطقس وبيانات الأحمال الحديثة. يعد التنبؤ بالأحمال قصير الأجل، بما في ذلك التنبؤات لليوم التالي، مهمًا بشكل خاص لإدارة شبكة الكهرباء في الوقت الفعلي، حيث يتيح لمشغلي النظام اتخاذ قرارات فورية بشأن كمية الطاقة التي يجب توليدها ومكان توجيهها. وتعد الدقة أمرًا بالغ الأهمية في هذا السياق، حيث إن حتى الأخطاء الصغيرة في التنبؤ يمكن أن تؤدي إلى إهدار الطاقة أو تحميل خطوط الكهرباء فوق طاقتها.

تتراوح هذه التنبؤات من أسبوع إلى سنة وتستخدم لجدولة الصيانة وإدارة احتياطي الوقود. وتأخذ في الحسبان التغيرات الموسمية في استهلاك الكهرباء بالإضافة إلى حالات الانقطاع المخطط لها.

تغطي هذه التنبؤات عادةً فترة تزيد على سنة وتأخذ في الحسبان عوامل مثل التغيرات الديموغرافية والنمو الاقتصادي وتأثيرات سياسة الطاقة. ويركز التنبؤ بالأحمال طويل الأجل على تخطيط النظام وتحسينه، ما يساعد مرافق الخدمات العامة على اتخاذ قرارات بشأن أماكن الاستثمار في قدرات توليد الطاقة الجديدة وكيفية تحقيق التوازن بين مصادر الطاقة المختلفة، مثل الطاقة المتجددة والوقود الأحفوري التقليدي.

تبدأ طرق التنبؤ بالأحمال بجمع بيانات الأحمال القديمة. وهذا يشمل البيانات من العديد من العوامل التي يمكن أن تؤثر في استخدام الكهرباء، بما في ذلك بيانات الطقس (درجة الحرارة والرطوبة وسرعة الرياح) والوقت من اليوم والمتغيرات التقويمية (الفصول والأعياد وأيام الأسبوع مقابل عطلة نهاية الأسبوع) والعوامل الديموغرافية (الكثافة السكانية والنشاط الاقتصادي). يأخذ التنبؤ بالأحمال كل هذه المجموعات من البيانات في الحسبان لإنشاء صورة شاملة للطلب على الطاقة.

بمجرد جمع البيانات، يُطور نموذج للتنبؤ. تتضمن بعض الأمثلة على النماذج المستخدمة للتنبؤ بالأحمال ما يلي:

• نماذج الانحدار: غالبًا ما تستخدم نماذج الانحدار الخطي لغرض التنبؤ بالأحمال طويل الأجل. وهي تربط الطلب على الأحمال بمتغيرات مثل الظروف الجوية والمؤشرات الاقتصادية.
• نماذج السلاسل الزمنية: تحظى نماذج المتوسط المتحرك الانحداري الذاتي المتكامل (ARIMA) والنماذج المماثلة بشعبية في التنبؤ بالأحمال قصيرة الأجل. وهي تعتمد على بيانات الأحمال السابقة للتنبؤ بالطلب المستقبلي.
• نماذج الذكاء الاصطناعي (AI): تُستخدم الشبكات العصبية وآلات المتجهات الداعمة بشكل متزايد نظرًا إلى قدرتها على نمذجة العلاقات غير الخطية المعقدة. ويمكن لنماذج التعلم العميق تحسين دقة التنبؤات بشكل أكبر من خلال استخراج السمات ذات الصلة تلقائيًا من مجموعة البيانات.

يُدرّب نموذج التنبؤ باستخدام جزء من البيانات القديمة ويُختبر للتحقق من صحته. وتُستخدم مقاييس الأداء مثل خطأ النسبة المئوية المطلقة المتوسطة (MAPE) لتقييم دقة التنبؤات.

بمجرد التحقق من صحة النموذج وضبطه، يمكنه إنشاء تنبؤات بالأحمال المستقبلية. ويمكن بعد ذلك استخدام هذه التنبؤات في التخطيط التشغيلي وإدارة الطاقة وأنشطة صنع القرار الأخرى. هذه عملية مستمرة وقابلة للتكيف: مع توفر بيانات جديدة، تتطلب النماذج عادةً تحديثات أو إعادة تدريب للحفاظ على دقتها.

يمكن أن يكون التنبؤ بالأحمال مفيدًا، ولكن له حدوده. إحدى المشكلات الرئيسية هي التعقيد المتزايد لشبكة الكهرباء التي تشمل الآن موارد الطاقة الموزعة (DER) مثل الألواح الشمسية والمركبات الكهربائية. وقد يكون من الصعب التنبؤ بهذه الموارد ودمجها في نماذج التنبؤ بالأحمال، ما يتطلب منهجيات وسمات إدخال جديدة.

وثمة تحدٍ آخر يتمثل في الحاجة إلى تنبؤات جوية دقيقة، حيث يمكن أن تؤثر الظروف الجوية بشكل كبير في الطلب على الطاقة. وقد ساعدت عمليات تحسين تقنية التنبؤ بالطقس في معالجة هذه المشكلة، ولكن لا يزال هناك مجال للتحسين.

من خلال تمكين عمليات أكثر كفاءة ومرونة وذكاء لنظام الطاقة، يعد التنبؤ بالأحمال أداة استدامة مهمة. ويمكن أن يسهم في الاستدامة بعدة طرق:

أدى التقدم التقني، لا سيما في مجال التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، إلى تحسين قدرات التنبؤ بالأحمال بشكل كبير. ويمكن لهذه التقنيات التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة والتعلم من الأنماط القديمة والتكيف مع الاتجاهات الجديدة، ما يحسن دقة التنبؤ بشكل عام.

• الذكاء الاصطناعي: يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التنبؤ بالأحمال من خلال دمج أنواع مختلفة من النماذج واستخدام تقنيات ذكية لاختيارها وتحسينها. كما يمكنه دمج المعرفة المتخصصة في عملية التنبؤ.
• التعلم الآلي: يمكن لخوارزميات التعلم الآلي مثل آلات المتجهات الداعمة والشبكات العصبية نمذجة العلاقات غير الخطية المعقدة بين سمات الإدخال والطلب على الأحمال. كما يمكنها التعامل مع البيانات عالية الأبعاد، ما يجعلها مناسبة لدمج العوامل المختلفة التي تؤثر في استخدام الكهرباء.
• التعلم العميق: يعد التعلم العميق جزءًا من التعلم الآلي، ويستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات لاستخراج السمات ذات الصلة تلقائيًا من البيانات غير المنسقة. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين دقة التنبؤ، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات كبيرة ومعقدة.
• تقنيات الشبكات الذكية: توفر العدادات الذكية وتقنيات الشبكات الذكية الأخرى بيانات الأحمال عالية الدقة في الوقت الفعلي. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين دقة التنبؤ بالأحمال قصير الأجل بشكل كبير.
• تحليلات البيانات الكبيرة: يتيح ظهور تقنيات البيانات الكبيرة معالجة كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة وتحليلها، بما في ذلك توقعات الطقس وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) ووسائل التواصل الاجتماعي.