تأثير خوارزميات البرمجيات على استهلاك الطاقة الكهربائية

دور البرمجيات في كفاءة المركبات الكهربائية

وقد انتقلت المركبات الكهربائية من الفضول الكيميائي إلى النقل العام، مدفوعة إلى حد كبير ببطارات الكيمياء وهندسة الطاقة، ومع ذلك فإن أحد أكثر المساهمين تقديرا في أداء المركبات هو البرنامج الذي ينظم كيفية تدفق الطاقة عبر المركبة، كما أن المركبات الكهربائية الحديثة ليست مجرد مضيق للكهرباء ملفوف في جسم ما، بل هي آلات استهلاك محددة للبرامجيات تؤثر على النطاقات الخوارزمية.

استهلاك الطاقة في شكل EV هو نتاج عوامل متنافسة عديدة: الكفاءة في استخدام السيارات، والسحب الهوائي، والمقاومة المتجددة، والحمولات الإضافية (HVAC، والبطاقة)، وأسلوب القيادة، وتربط الخوارزميات البرمجية هذه العوامل معا، وتتخذ قرارات في الوقت الحقيقي يمكن أن تضيع أو تحافظ على الكيلوتات في الساعات.

Core Algorithmic Domains in an EV

ومن أجل تقدير اتساع نطاق تأثير البرمجيات، يساعد على كسر النظم الرئيسية التي تستهلك الطاقة أو تديرها، ويستخدم كل مجال مجموعة من الخوارزميات الخاصة به، ولكنه يتواصل وينسق بشكل متزايد مع بعضها البعض من خلال نظم إدارة الطاقة على نطاق المركبات.

نظم إدارة البطاريات

ويقال إن نظام إدارة البطاريات هو أهم عنصر للبرامجيات، إذ تؤدي خوارزمياته ثلاث وظائف أساسية: رصد الولايات الخلوية (الملف، درجة الحرارة، الجارية)، وحساب الخلايا المتوازنة، والحماية من الظروف غير الآمنة، واستخدام نماذج التحلل الكهربائي للبطارية الحديثة في تقدير حالة الشحن، وحالة الصحة (سوم)، مع اقتصار الدقة.

وفيما بعد التقدير، فإن الخوارزميات التي تستخدمها إدارة المباني تتحكم في رسم ونشر صور، مثلاً أثناء النكاح التجدد، يجب أن تقرر الخوارزمية مدى ما يمكن قبوله من حيث درجة حرارة الخلايا والعمر، ويمكن أن يؤدي قبولها في البطارية الباردة إلى تضخيم الليثيوم، مع الحد من القدرة بشكل دائم، وتؤثر هذه القرارات في الثانية المئة وفي كفاءة البحث عن البطاريات في العالم الحقيقي على السواء.

التوليد الأمثل

ويستعيد التفاخر الإبداعي الطاقة الحركية أثناء التباطؤ ويحولها إلى الكهرباء، ولكن العمل البسيط المتمثل في استخدام نظام التلقيح ليس كافياً - ويجب أن يقرر الخوارزمية مدى قوة التبخر التي ينبغي تطبيقها، وكيفية تزييفها بالمكابح الاحتكاكية، ومتى يُفصل عن العمل لتجنب انحراف السائق أو فقدان الكفاءة.

فالخوارزميات المتقدمة تتضمن الآن بيانات عن الرؤوس المتحركة من النظام العالمي لتحديد المواقع والكاميرات، فعلى سبيل المثال، إذا كانت السيارة تعلم أنها تقترب من درجة منخفضة، فإنها يمكن أن تزيد من التجديد الوقائي لالتقاط الطاقة التي ستفقد بطريقة أخرى.

مراقبة المحركات والمواقع

ويخضع المحرك الكهربائي ولافته للخرافيات التي تضع أوامر للحرق والسرعة، وأكثرها شيوعا هو السيطرة الموجهة ميدانيا، التي تحول تيارات ثلاث مراحل إلى ميدان مغناطيسي متناوب مع أقصى درجات الحرق لكل أمبير، والجرائم الأكثر تقدما، مثل التحكم بالتنبؤات النموذجية، وتتوقع خسائر في التعبئة في المستقبل، وتكيف أنماط التحول إلى أدنى حد ممكن

وقد تبدو المكاسب الناتجة عن زيادة الكفاءة على مستوى السيارات هامشية في كثير من الأحيان تتراوح بين 1 و3 في المائة، ولكنها تضيف أكثر من ملايين الثورة، علاوة على ذلك، فإن الخوارزميات التي تضبط بشكل ديناميكي تقلب تدفق السيارات، مثل تلك المستخدمة في Tesla Model 3، تسمح للمحرك بالعمل بالقرب من مستوى كفاءة الحركة في نطاق أوسع من سرعة السير.

التوجيه والتصويب على الطريق

وقد يكون تأثير المقاييس التي تتفاعل مع السائق وأحياناً تجاوز مدخلات السائقين هو أكثر التأثير وضوحاً على استهلاك الطاقة، وتشمل هذه الفئة أساليب قيادة مكيفة، وإدارة تنبؤية للطاقة، وتخطيط الطرق مع بيانات الارتفاع وحركة المرور.

أسلوب التدرب الإيجابي

فمعظم المركبات الإلكترونية تقدم طريقة " إيكو " أو " رانج " تخفف من حدة الاستجابة للصدمات، وتخفض قدرة HVAC، وتزيد من التجدد، فبمجرد المشاهد، تحلل الخوارزميات التكييفية بيانات القيادة الحديثة لخلق صورة شخصية عن الكفاءة، مثلاً، إذا كان السائق يعجل بشكل منتظم من الأضواء التوقيفية، فإن الخوارزمي قد يشجع على قبول الذروة الحالية.

وتستخدم بعض المركبات، مثل Ford Mustang Mach-E]، سمة " intelligent Range " التي تتعلم من أسلوب القيادة والظروف الخارجية لتحديث تقدير النطاق في الوقت الحقيقي، وهذا ليس مجرد إعادة تقدير قياس - فالخوارزمي يضبط بالفعل حدود الطاقة والجدول الزمني للشبكة لضمان وصول السائق إلى المقصد.

إدارة الطاقة الافتراضية

إن التكريم المقدس لبرنامج EV هو إدارة الطاقة المتوقعة التي تستخدم التعلم الآلي لتوقع المستقبل، إذ يمكن للسيارة، عن طريق الجمع بين النظام العالمي لتحديد المواقع، وبيانات القيادة التاريخية، وتغذية المرور، والتنبؤات الجوية، أن تقرر المبادلات المثلى بين إنتاج السيارات واستخدام البطاريات، فعلى سبيل المثال، قد يزيد الخوارزمي التنبؤي درجة حرارة الكوخ بينما لا تزال السيارة ملوثة في (المعروفة مسبقا) لتجنب الطاقة البطارية.

ويمكن أن تقدم شركة بورشه Taycan] " مديرة الرنج الذكية " التي تستخدم رفع الطرق والحد من السرعة للتخطيط لاستخدام القوة الكاملة للمحرك ومتى إلى الساحل، وفي اختبار عالمي حقيقي بواسطة " Car and Driver، يمكن أن تعدل الملامح مقارنة بـ 10 في المائة من الأوجه الأبعد " .

مقياس الإدارة الحرارية

وتؤدّى البطاريات والسيارات أفضل أداء في إطار درجة حرارة ضيقة تتراوح بين 20 و40 درجة مئوية (68-104 درجة مئوية) وتقرّر خوارزميات الإدارة الحرارية متى تُدير المضخة المبردة، وتفتح صماما للمشع، أو تُشغل مسخّن كهربائي أو مبرد، وتؤثر هذه القرارات تأثيرا مباشرا على استهلاك الطاقة لأن التكييف الحراري النشط يمكن أن يُدرّف 1 إلى 5 كيلوواطؤ من الطاقة.

وتتوقع الخوارزميات المتطورة الحمولات الحرارية القادمة، مثلاً، إذا كانت السيارة على وشك أن تتسلق تلة طويلة، فإنها قد تسبق البطارية قليلاً لتأخير بداية التحلل العالي الحرارة، وكبديل لذلك، قد يسمح الخوارزمي، في ظل الطقس البارد، بالدفء باستخدام مقاومته الداخلية ببطء بدلاً من مسخنة مخصومة، مما يتاجر بفقدان في الكفاءة على المدى الطويل.

أثر التحديثات الجوية

ومن الجوانب الثورية لبرمجيات EV الحديثة القدرة على تحسين الخوارزميات بعد مغادرة المركبة المصنع، كما أن تحديثات التنظيف تتيح للمصنعين تسوي معايير إدارة الطاقة، واستصلاح القدرة على البطارية، أو حتى تغيير طريقة تجديد نهضة التكفير، وقد استخدمت تيسلا تحديثات برمجيات OTA لزيادة النطاق بنسبة تصل إلى 5 في المائة في بعض النماذج، وذلك ببساطة عن طريق تحديث برامجيات المراقبة.

وقد تبع ذلك مشغلو السيارات الآخرون، بما في ذلك Rivian وفورد، وقد أدخلت تحديثات الإدارة الانتقالية لريفيان ظروفاً اعادة خلق أكثر عدوانية وأسلوب " محمي " يقلل من عدد السيارات العاملة في جهازها R1T الذي يقطع الخسائر الطفيلية، وهذه التحديثات لا يمكن إلا بسبب وجود المرونة الأساسية في الهيكل الجيري.

أجهزة الإغوريد العاملة بالطوارئ: مركبة إلى كل شيء (V2X)

ومع تزايد شيوع المركبات، فإن خوارزمياتها البرمجية تتوسع إلى ما هو أبعد من المركبة نفسها للتفاعل مع شبكة الطاقة، حيث تستخدم نظم المركبات إلى الشبكة والمركبات إلى البيت (V2H) وأجهزة الحاسب الآلي (V2H) الشحنات ذات الاتجاهين التي تسيطر عليها شبكات الغوارزميات التي تقرر متى تشحن، ومتى تفرغ على أساس أسعار الطاقة، والشحن الشبكي، والجدول الزمني لمالك المركبات.

وتشير البحوث التي أجريت من مختبر " فلورنس بيركلي " الوطني إلى أن خوارزميات V2G المثلى يمكن أن تقلل من تكاليف الطاقة السنوية للمالك من طراز EV بمقدار 300 إلى 600 دولار، بينما توفر أيضا خدمات تثبيت الشبكة، ويجب أن تقارن الخوارزمية تكلفة تحلل البطاريات لكل دورة وأن تقارنها بما يتوقع من إيرادات.

الاستخبارات الفنية والتعلم الآتي

أما الحدود التالية في مجال استخدام الطاقة المثلى في شبكة EV فهي تكامل عميق مع نظام المعلومات الإدارية والتعلم الآلي، وبدلاً من نظاميات ثابتة قائمة على القواعد، فإن النظم المستقبلية ستتعلم من التوابع من بيانات قيادة العالم الحقيقي لاكتشاف الاستراتيجيات المثلى التي قد يفتقدها المهندسون البشريون، فعلى سبيل المثال، يمكن للشبكات السياحية الجديدة أن تجهز الكاميرا والليدار وبيانات الرادار للتنبؤ بتوقيت المروري، ثم تتكيف السرعة لتجنب إجراء دراسة عن طريق التكيف الحضري(23).

كما أن التعلم في مجال الآلات يتيح نماذج البطاريات الشخصية، حيث يسجل نظام إدارة المباني آلاف دورات الشحن، فإنه يمكن أن يبني توأم رقمي من خلية البطاريات التي تنبئ بالمقاومة الداخلية والقدرة على التلاشي بدقة عالية، ويتيح هذا التوأم الرقمي تعديل الحد من الطاقة بصورة دينامية، واستخراج طاقة أكثر قابلية للاستخدام من بطارية قديمة دون خطر على السلامة.

الآثار العملية لمالكي المركبات الإلكترونية

وبالنسبة للمستهلكين، فإن تأثير الخوارزميات البرمجية على استهلاك الطاقة يترجم إلى فوائد ملموسة: المدى الأطول، وتكاليف التشغيل الأقل، وأقل قلقاً بشأن شحن الهياكل الأساسية، غير أن جميع المركبات الإلكترونية لا تنفذ هذه الخوارزميات بنفس القدر، وينبغي للمشتري أن يبحث عن مركبات لديها قدرة على تحديث الاتفاق، ونظام إدارة حرارية قوي، وضوابط شفافة للتجديد تتكيف مع ظروف القيادة.

ويمكن للسائقين أيضا أن يؤثروا في مدى نجاح الخوارزميات باعتماد عادات تعطي البرامجيات مزيدا من البيانات، وباستخدام الملاحة مع مدخلات السير والارتقاء في الوقت الحقيقي، والحفاظ على أسلوب قيادة ثابت، وتأهيل الكابينة في الوقت الذي تتجمع فيه، هي جميع الإجراءات التي تساعد الخوارزميات على اتخاذ قرارات أفضل، وكما قال مهندس من أحد صناع السيارات الرئيسيين " إن السيارة تتعلم منكم حتى عندما تعتقدون أنكم تقودون فقط " .

التحديات والحدود

وعلى الرغم من التقدم المحرز، فإن التخصيب الأمثل ليس رصاصة فضية، بل إن تعقيد تنسيق النظم الفرعية المتعددة يمكن أن يؤدي إلى ظهور حشرات أو تفاعلات غير متوقعة، فعلى سبيل المثال، قد يؤدي خوارزمية شديدة العدوان إلى جعل السيارة تشعر بالرطوبة في حركة المرور بالتوقف والتحرك، مما يؤدي إلى فك الارتباط، كما أن بعض المقاييس المتوقعة تعتمد على الربط السحابي؛ وإذا ما أدى ذلك إلى الحد الأمثل من الانقطاع.

كما أن الشواغل التنظيمية والأمنية للسيبر تفرض قيوداً، ويجب اختبار تحديثات اتفاق التجارة الحرة الموقع بعناية ومنع التشفير الخبيث من تعطيل مراقبة المركبات، ويجب على الخوارزميات أن تمتثل لمعايير السلامة مثل المعيار الدولي للتوحيد القياسي 26262، الذي يتطلب سلوكاً آمناً حتى عندما تفسد مدخلات الاستشعار، وهذه المتطلبات تزيد من وقت التطوير وتكلفتها، ولكنها تكفل أيضاً أن تكون البرامجيات قوية بما يكفي لنشرها على نطاق واسع.

"الطريق الأمامي"

ومع استمرار انخفاض تكاليف البطاريات وتسريع عملية تبني المركبات، سيتحول المميز التنافسي بصورة متزايدة من مواصفات المعدات إلى معلومات عن البرمجيات، كما أن المقاييس التي يمكن أن تضغط على نسبة إضافية قدرها 10 في المائة من مجموع البطاريات ذاتها ستكون قيمتها مليارات من الدولارات في تجنب تكاليف المواد الخام وتعقيد التصنيع، وعلاوة على ذلك، فإن التقارب بين القيادة الذاتية والطاقة الأمثل سيخلق مركبات لا تدفع نفسها فحسب بل تخطط لكل زيادة في السرعة والتباطؤ إلى أقصى حد ممكن.

فالشركات مثل Tesla] تدمج تخطيط الطرق مع تكييف البطاريات الحرارية بحيث تصل السيارة إلى مضخة عالية مع البطارية في درجة الحرارة المثالية للشحن السريع، وتخفض الوقت الإجمالي الثلاثي، ويبدو أن الخوارزميات الجيل القادم ستعامل في كثافة الكربون في الشبكة، وتفرض تقلبات الأسعار، وحتى في الطرق المثلى للإطارات والمكابلات.

وفي الوقت الراهن، يمكن لكل مالك من مالكي شبكة EV أن يستفيد من فهم أن نطاق سيارتهم غير ثابت بل مهيأ بخطوط رمزية، ومن خلال إيلاء الاهتمام لكيفية تأثير البرامجيات على استهلاك الطاقة، يمكن للسائقين أن يتخذوا خيارات مستنيرة بشأن اختيار المركبات، واستخدام السمات، والعادات اليومية - التي تخرج عن نطاق استثماراتهم الكهربائية في الوقت الذي تسهم فيه في نظام إيكولوجي أكثر استدامة للنقل.

وتتحدث الأرقام عن نفسها: فالخرافير المتقدمة تؤدي باستمرار إلى تحسين كفاءة العالم الحقيقي بنسبة تتراوح بين 10 و30 في المائة مقارنة بضوابط خط الأساس، وبما أن هذه التكنولوجيا تنضج وتنتشر في جميع قطاعات الأسعار، فإن الفجوة بين أفضل وأسوء كفاءة في الهواء الضيق لن تضيق بسبب إمساك الأجهزة، ولكن لأن البرامجيات تصبح المتساوية العالمية.