تحليل البيانات: الأداة السحرية لتحسين كفاءة الأنظمة الشمسية

يتسارع التوجه نحو الاستدامة حول العالم، وتبرز الطاقة المتجددة كأحد الحلول الرئيسية لمواجهة تحديات تغير المناخ. ومع تزايد الاعتماد على مصادر الطاقة البديلة إلا أن الطاقة الشمسية مازالت في طليعة هذه الثورة الخضراء، ويُتوقع لها تسهم بنسبة تصل إلى 60% من النمو في هذا القطاع خلال السنوات القليلة المقبلة. ومع سعي العالم إلى تسخير إمكانات الطاقة الشمسية أصبحت تحليلات البيانات أمراً حيوياً لتحسين توليدها وكفاءتها ولحسن الحظ فإن التكنولوجيا الرقمية باتت تجعل هذا الأمر أسهل من أي وقت مضى. فتحليل البيانات ليس مجرد أداة وإنما هو المفتاح السحري الذي يفتح الأبواب أمام تحسين كفاءة توليد الطاقة الشمسية. ويمكن للشركات تحقيق قفزات نوعية في الأداء من خلال المراقبة المستمرة للمكونات، وتوقع الأعطال قبل حدوثها، وتحليل استهلاك الطاقة بشكل دقيق وخفض التكاليف.

نتعرف في هذا المقال عن علم تحليل البيانات في قطاع الطاقة الشمسية، التقنيات المستخدمة في ذلك، مراحل تحليل البيانات ونأخذ مثالاُ أداة “PV Planner” من شركة “Astronergy“

ما هو تحليل البيانات في مجال الطاقة الشمسية؟

تحليل البيانات في مجال الطاقة الشمسية هو عملية حيوية تتضمن جمع وتحليل وتفسير المعلومات بهدف استخراج رؤى قيمة وتحديد الأنماط التي تساعد في اتخاذ قرارات مستنيرة ومستندة إلى البيانات.

يُطبق هذا التحليل على جوانب متعددة من الطاقة الشمسية، مثل أداء الأنظمة، توليد الطاقة، التحليل المالي، تحسين الصيانة، وتكامل الشبكة. وتستفيد عملية تحليل البيانات هذه من معلومات عديدة يتم الحصول عليها من مصادر متنوعة تشمل الألواح الشمسية، أجهزة الاستشعار، محطات الأرصاد الجوية، أجهزة القياس الذكية، والأنظمة التشغيلية.

ومن خلال الوصول إلى كميات ضخمة من البيانات ومعالجتها بفعالية، تستطيع شركات الطاقة الشمسية تعزيز أداء وكفاءة أنظمتها وتحسين إدارتها بشكل شامل.

تقنيات تحليل بيانات الطاقة الشمسية

تُستخدم العديد من التقنيات التحليلية في صناعة الطاقة المتجددة، والهدف الأساسي منها هو اكتشاف الأعطال في المعدات والإنتاج غير المنتظم للطاقة، وتحسين التكوينات لزيادة إنتاج الطاقة، وتقييم إمكانات الطاقة الشمسية لمناطق معينة. وأما عن أشهر تقنيات تحليل بيانات الطاقة الشمسية نذكر:

• التعلم الآلي “Machine Learning”: تُستخدم تقنيات التعلم الآلي في التنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية، والكشف عن الحالات الشاذة، والصيانة التنبؤية. ويمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل البيانات التاريخية حول الإشعاع الشمسي وأنماط الطقس وأداء النظام لتقديم تنبؤات دقيقة وتحسين العمليات.
• تحليل سلاسل زمنية “Time-Series Analysis”: يسمح تحليل السلاسل الزمنية لشركات الطاقة الشمسية بالغوص بعمق في البيانات التاريخية التي تم جمعها على مر الزمن، مثل توليد الطاقة وظروف الطقس وأداء المعدات. ويساعد ذلك على تحديد الأنماط والاتجاهات والتقلبات الموسمية، مما يمكن أصحاب المصلحة من إجراء التنبؤات وتحسين أداء النظام.
• التحليل الإحصائي “Statistical Analysis”: يتم تطبيق التقنيات الإحصائية مثل تحليل الانحدار واختبار الفرضيات وتحليل الارتباط لفهم العلاقات بين المتغيرات، وتقدير المحددات (البارامترات)، وتقييم أهمية العوامل التي تؤثر على توليد الطاقة الشمسية وأداء النظام.
• تصور البيانات “Data Visualisation”: تسهل البيانات والأشكال المرئية مثل الرسوم البيانية والمخططات والخرائط عرض الأنماط والاتجاهات ومقاييس الأداء مما يساعد صناع القرار على فهم البيانات المعقدة.
• النمذجة التنبؤية “Predictive Modelling”: تستخدم النمذجة التنبؤية البيانات التاريخية والتقنيات الإحصائية للتنبؤ بالأحداث أو النتائج المستقبلية. تستخدم صناعة الطاقة الشمسية هذه النماذج للتنبؤ بتوليد الطاقة الشمسية وتحسين أداء النظام، والتحليل المالي، وتقييم المخاطر.
• تحليلات البيانات الضخمة “Big Data Analytics”: تولد أنظمة الطاقة الشمسية حجماً ضخماً من البيانات وتسمح هذه التقنيات مثل الحوسبة الموزعة والمعالجة المتوازية والخوارزميات القابلة للتطوير للشركات بمعالجة وتحليل مجموعات البيانات الضخمة هذه.
• نظم المعلومات الجغرافية “GIS”: تجمع تقنيات نظم المعلومات الجغرافية بين البيانات المكانية وبيانات الطاقة الشمسية لتحليل مدى ملاءمة المواقع لتثبيت الألواح الشمسية. ويمكن لهذه الأدوات تقييم عوامل عديدة مثل الإشعاع الشمسي والظل وتوافر الأراضي.
• تقنيات التعرف على الأنماط “Pattern Recognition Techniques”: يتيح التعرف على الأنماط تحديد الهياكل ذات المغزى. إذ تمكن تقنيات مثل تجميع نقاط البيانات المتشابهة وتصنيف البيانات في فئات محددة مسبقًا وتحديد الأنماط الشاذة غير الطبيعية أصحاب المصلحة من تحسين أداء النظام، واكتشاف المخالفات، وإجراء تنبؤات دقيقة، وتحسين عملية اتخاذ القرار.

مراحل تحليل البيانات في صناعة الطاقة الشمسية

لتحقيق الاستفادة المثلى من البيانات المجمعة لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة، لا بد أن تتضمن عملية تحليل البيانات في قطاع الطاقة الشمسية المراحل التالية:

جمع البيانات: فأنظمة الطاقة الشمسية تولد كمية هائلة من البيانات، بما في ذلك الإشعاع الشمسي، ودرجة الحرارة، والجهد، والتيار، وكمية الطاقة المنتجة وغيرها الكثير. ويتضمن تحليل البيانات جمع هذه البيانات من مصادر مختلفة وضمان دقتها واكتمالها وموثوقيتها.

دمج البيانات: يعد دمج البيانات من مصادر متعددة أمرًا بالغ الأهمية للحصول على رؤية شاملة لأنظمة الطاقة الشمسية. ويشمل ذلك دمج البيانات من الألواح الشمسية، والعواكس، ومحطات الأرصاد الجوية، والمصادر الأخرى ذات الصلة في قاعدة بيانات مركزية.

معالجة البيانات: غالبًا ما تتطلب البيانات الخام التنظيف والتحويل قبل إجراء التحليل، مثل إزالة القيم الشاذة، ومعالجة البيانات المفقودة، وضمان اتساق البيانات لتحسين جودة وموثوقية التحليلات.

مراقبة الأداء: يمكّن تحليل البيانات من مراقبة أنظمة الطاقة الشمسية في الوقت الفعلي، مما يسمح للمشغلين بتتبع إنتاج الطاقة وأداء النظام ومقاييس الكفاءة.

التنبؤ بالطاقة: من خلال الاستفادة من البيانات التاريخية وأنماط الطقس والعوامل الأخرى ذات الصلة، يمكن لمحللي البيانات التنبؤ بإنتاج الطاقة الشمسية. يساعد ذلك في دمج الشبكة وإدارة الطاقة والتخطيط من خلال التنبؤ بمستويات توليد الطاقة الشمسية للأطر الزمنية المستقبلية.

اكتشاف الأعطال: يمكن لتحليل البيانات تحديد وتشخيص الأخطاء أو الشذوذ أو مشكلات الأداء داخل أنظمة الطاقة الشمسية. إذ يتيح تحليل البيانات التي تم الحصول عليها من أجهزة الاستشعار وأنظمة المراقبة اكتشاف مشكلات مثل التظليل، أو أعطال المعدات، أو الأداء دون المستوى الأمثل، مما يسهل الصيانة الفورية واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.

مزيد من التحسين: من خلال تحليل بيانات الأداء وأنماط استهلاك الطاقة والعوامل البيئية، يمكن للمشغلين تحديد فرص تحسين كفاءة النظام، وخفض التكاليف، وتعزيز الأداء العام.

التحديات التي تواجه تحليل البيانات في قطاع الطاقة الشمسية

على الرغم من التقدم الكبير الذي أحرزه قطاع الطاقة الشمسية في مجال تحليل البيانات، إلا أنه لا يزال يواجه تحديات عدة من أبرزها جودة البيانات. ففي كثير من الأحيان يتم جمع البيانات من مصادر متعددة غير متناسقة أو تحتوي على أخطاء، مما يؤثر على دقة النتائج التحليلية. بالإضافة إلى ذلك، تشكل حماية البيانات تحديًا كبيرًا، خاصة مع تزايد المخاوف بشأن الخصوصية وأمن البيانات. فمع تجميع كميات هائلة من البيانات الحساسة، يجب على الشركات العاملة في هذا القطاع اتخاذ تدابير أمنية صارمة لحماية هذه البيانات من الاختراق والوصول غير المصرح به. ومن التحديات التي تواجه تحليل البيانات في قطاع الطاقة الشمسية تلك المرتبطة بالتخزين فمع تزايد حجم البيانات، يصبح تخزينها وتنظيمها بشكل فعال تحديًا كبيرًا. كما قد تواجه الشركات تحديات تقنية مرتبطة بتطوير البنية التحتية اللازمة لتحليل البيانات الضخمة. كما يعاني القطاع من نقص في الكفاءات المتخصصة في مجال تحليل بيانات الطاقة الشمسية.

وأما عن الحلول المحتملة لمواجهة هذه التحديات فلا بد من:

·       تطوير معايير موحدة لجمع البيانات: بغية ضمان جودة البيانات وتسهيل عملية دمجها.

·       استخدام تقنيات التشفير: لحماية البيانات من الاختراق.

·       الاستثمار في البنية التحتية السحابية: لتخزين ومعالجة البيانات بفعالية.

·       تدريب الكوادر: لبناء القدرات اللازمة لتحليل البيانات.

مستقبل تحليل البيانات في صناعة الطاقة الشمسية

برز تحليل البيانات كمحرك للتغيير في صناعة الطاقة الشمسية، وأحدث ثورة في الطريقة التي تولد بها الشركات الطاقة المتجددة وتستخدمها. فقد مكّن تحليل بيانات الطاقة الشمسية الشركات من توقع المشكلات أو الأعطال المحتملة في أنظمة الطاقة الشمسية. وقد ساعد ذلك في ضمان استمرارية إنتاج الطاقة، وتحسين تخصيص الموارد مثل الألواح الشمسية والبطاريات والعواكس، وضبط توليد الطاقة وتخزينها بناءً على أنماط الطلب.

ما الذي يحمله المستقبل لصناعة الطاقة المتجددة؟ أولاً، ستعمل دمج خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تعزيز قدرات تحليل البيانات في قطاع الطاقة الشمسية من خلال توقعات وتنبؤات أكثر تفصيلاً. فالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي يلعبان دورًا مهمًا في معالجة عدم قابلية التنبؤ بالطاقة المتجددة من خلال توفير توقعات دقيقة للطقس، والكشف عن الشذوذ.

وفي سياق مستقبل تحليل البيانات في صناعة الطاقة الشمسية، يجدر أيضًا تذكر الأهمية المتزايدة لإنترنت الأشياء. إذ يمكن للأجهزة مثل العدادات الذكية والمستشعرات وأنظمة المراقبة، توفير بيانات في الوقت الفعلي حول إنتاج الطاقة واستهلاكها وأداء النظام. وسيوفر هذا التدفق الهائل من البيانات وقودًا لخوارزميات التحليلات المتقدمة، مما يتيح المراقبة في الوقت الفعلي، والصيانة التنبؤية لأنظمة الطاقة الشمسية.

أداة “PV Planner” لتحليل البيانات من شركة “Astronergy”

أطلقت شركة أسترونيرجي “Astronergy” الرائدة في تصنيع الألواح الشمسية أداة مبتكرة أطلقت عليها اسم “PV planner”. تعمل هذه الأداة على حساب إيرادات مشاريع الطاقة الشمسية وقد تم تصميمها بشكل خاص لتتلاءم مع التطبيقات التجارية والصناعية والسكنية.

تسهل هذه الأداة على أصحاب مشاريع الطاقة الشمسية الموزعة اتخاذ القرارات السريعة والمستنيرة من خلال تقديم تجربة مبسطة وتقارير قابلة للتحميل.

تتميز هذه الأداة بواجهة سهلة الاستخدام وتمكن العملاء من حساب الإيرادات. فمن خلال التخصيص السلس يمكن للمستخدمين تحديد أنواع الألواح المستخدمة في المشروع وإدخال بيانات تتعلق بموقع المدينة ونوع السطح المثبت عليه الألواح ومساحة السطح وزاوية الميل وغيرها. وتضمن هذه الأداة للمستخدمين الوصول إلى البيانات المتعلقة بتوليد الكهرباء وعوائد الاستثمار وفترات استرداد الاستثمار والتدفقات النقدية الصافية التراكمية وخفض انبعاثات الكربون والتي تعد جميعها مهمة في عملية اتخاذ قرار بشأن استثمارات الطاقة الشمسية.

ومن الجدير بالذكر أن هذه الأداة تدعم ستة بلدان بما فيها ألمانيا وإسبانيا وبولندا وأستراليا والبرازيل مع وجود خطط لإضافة المزيد من البلدان في المستقبل.

تطبيق عملي

في البداية تم اختيار الدولة ألمانيا ومن ثم تم اختيار نوع اللوح المستخدم في المشروع وهو لوح ثنائي الوجه من طراز “ASTRO N7” ليُظهر بعد ذلك البرنامج كافة التفاصيل المتعلقة باللوح ابتداءً باستطاعته 445 واط وتقنيته وهي التوب كون ومن ثم أبعاد رقائق الوايفر وأبعاد اللوح والتقادم السنوي كما يظهر في الشكل أدناه

بعد ذلك يتم اختيار موقع المدينة التي تم تثبيت المشروع فيها وكانت في مثالنا برلين ومن ثم إدخال زاوية ميل السطح ومساحة السطح واتجاهه ورسوم الكهرباء (€/كيلوواط ساعة) كما هو موضح في الشكل

بعد ذلك يُظهر البرنامج المعلومات المتعلقة بالنظام كعدد الألواح المطلوبة لتغطية المساحة المتاحة من السطح واستطاعة النظام كما هو موضح

بالإضافة إلى ذلك تُظهر أداة “PV Planner” الإشعاع الشمسي الأفقي العالمي السنوي والذي يشير إلى كمية الإشعاع الشمسي الكلية التي تصل إلى سطح أفقي في موقع معين على مدار عام كامل. يتم قياسه بوحدة كيلوواط ساعة لكل متر مربع. وكذلك الإشعاع الشمسي على مستوى السطح العام السنوي والذي يشير إلى كمية الإشعاع الشمسي التي تصل إلى سطح مائل (مثل سطح لوح شمسي) في موقع معين على مدار عام كامل. بالإضافة إلى توليد الطاقة في السنة الأولى (كيلوواط ساعة) والذي يشير إلى إجمالي كمية الطاقة الكهربائية التي ينتجها نظام الطاقة الشمسية في السنة الأولى من تشغيله. ويعتبر هذا القياس مؤشراً على أداء النظام في السنة الأولى، ويمكن استخدامه لمقارنة الأنظمة المختلفة وتقييم كفاءتها.

بالإضافة إلى ما سبق تظهر الأداة التحليل المالي والجدوى الاقتصادية للمشروع. إذ تحلل مختلف الجوانب المالية للمشروع لتحديد مدى استدامته وربحيته وتظهر متوسط سعر الكهرباء المرجح الأولي (يورو لكل كيلوواط ساعة) والذي يمكن استخدامه كمقارنة لتحديد مدى التوفير الذي يمكن تحقيقه من خلال توليد الكهرباء باستخدام النظام الشمسي. كما توضح الأداة معدل العائد الداخلي الذي يعبر عن المعدل الذي يجعل التدفقات النقدية المستقبلية للمشروع تساوي الاستثمار الأولي وكلما كان أعلى، كان المشروع أكثر جاذبية من الناحية المالية. وكذلك تظهر الأداة فترة الاسترداد (سنوات) وهي المدة الزمنية التي يستغرقها النظام الشمسي ليعوض تكلفته الأولية من خلال المدخرات على فواتير الكهرباء.

وفقًا للتحليل المالي والنتائج الظاهرة في الصورة أدناه، فإن مشروع الطاقة الشمسية هذا يبدو واعداً من الناحية الاقتصادية. فمعدل العائد الداخلي 10.3% جيد وفترة الاسترداد البالغة 8.77 سنة معقولة وهذا يشير إلى أن الاستثمار في هذا النظام يمكن أن يكون مربحاً على المدى الطويل

وعلاوة على ذلك تظهر “PV Planner” التدفق النقدي التراكمي وكمية الانبعاثات الكربونية التي يتم تخفيضها سنوياً نتيجة لاستخدام نظام الطاقة الشمسية من مصادر الطاقة التقليدية التي تعتمد على الوقود الأحفوري كما هو موضح في الشكل

الخاتمة

في عالمٍ يشهد تحولاً نحو مصادر الطاقة المتجددة، تبرز الطاقة الشمسية كقوة دافعة رئيسية. ومع تزايد الاعتماد على الحلول المستدامة، أصبح تحليل البيانات عنصرًا حاسمًا لتعزيز كفاءة الأنظمة الشمسية.

تُعدّ أداة “PV Planner” مثالاً حيًا على كيفية تسخير قوة البيانات لتحقيق أقصى استفادة من الطاقة الشمسية. ومن خلال توفير تحليلات دقيقة وشاملة، تمكن هذه الأداة المهندسين والمستثمرين من اتخاذ قرارات مدروسة بشأن مشاريعهم الشمسية. وباستخدام مثل هذه الأدوات والتقنيات المتقدمة في تحليل البيانات، يمكننا أن نتوقع مستقبلاً أكثر استدامة تلعب الطاقة الشمسية فيه دورًا محوريًا في تلبية احتياجات الطاقة العالمية. ومن خلال الاستثمار في البحث والتطوير في مجال تحليل البيانات، يمكننا فتح آفاق جديدة لتحسين كفاءة الأنظمة الشمسية وتقليل التكاليف، مما يجعل الطاقة الشمسية أكثر جاذبية وقابلية للتطبيق على نطاق واسع.

تابعونا على لينكيد إن Linked-in لمعرفة كل جديد في مجال الطاقة المتجددة والسيارات الكهربائية…