لا تزال محدودية المدى وطول فترات الشحن وقلة نقاط الشحن تُبعد كثيرًا من السائقين عن السيارات الكهربائية. وقد جمع المشروع الأوروبي OPEVA بين 35 شريكًا من تسع دول لمعالجة هذه المخاوف بالذكاء الاصطناعي وتخطيط مسارات التوصيل مع مراعاة الطاقة وإدارة أذكى للبطارية تراقب كل خلية على حدة، وفي النهاية يمكنك أن تختبر هل السيارة الكهربائية مناسبة لك بدلًا من سيارة البنزين.
لا يزال كثيرون يترددون في شراء مركبة كهربائية. والأسباب معروفة: الخوف من نفاد البطارية قبل الوصول إلى محطة الشحن التالية (وهو ما يُعرف بقلق المدى)، وأوقات شحن أطول بكثير من زيارة محطة الوقود، وبنية تحتية للشحن لا تزال غير متكاملة في أماكن كثيرة. أما الشركات التي تدير أساطيل التوصيل، فتتحول المشكلات نفسها مباشرة إلى وقت ضائع ومال مهدور.
وقد وضع مشروع OPEVA الممول من الاتحاد الأوروبي نصب عينيه إزالة جزء من هذه العوائق. وكان هدفه جعل المركبات الكهربائية أكثر موثوقية وأعلى كفاءة في استهلاك الطاقة، للسائقين الأفراد وللأساطيل على حد سواء، عبر الجمع بين برمجيات أفضل ومكونات بطاريات أفضل.
استمر مشروع OPEVA، وهو اختصار OPtimization of Electric Vehicle Autonomy، من يناير 2023 حتى نهاية أبريل 2026، وحظي بدعم برنامج البحث التابع للاتحاد الأوروبي في مجال الرقمنة والصناعة والفضاء. ونسّقت الشركة الفرنسية Pertimm هذا الاتحاد الذي ضم 35 شريكًا من تسع دول أوروبية.
يقول توم ديزداريفيتش (Tom Dizdarevic)، الباحث في Pertimm، إن الفكرة الأساسية كانت التوقف عن معالجة كل مشكلة على حدة. ويوضح: «يدفع عملنا مسارات المركبات وهندسة البطاريات إلى الأمام، إذ ينتقل من حلول معزولة ذات هدف واحد إلى أنظمة متكاملة متعددة الأهداف تقودها تقنيات الذكاء الاصطناعي، وتضع الطاقة والسلامة والأمان في صميم اتخاذ القرار».
تركز جزء كبير من العمل على التوصيل في الميل الأخير، أي المرحلة الأخيرة من رحلة الطرد إلى باب العميل. ويشير أحمد يازيجي (Ahmet Yazici)، الأستاذ في ESOGU، إلى نقطة ضعف في البرمجيات الحالية: «تحسّن أدوات التوجيه التقليدية هدفًا واحدًا وتتجاهل واقع تشغيل المركبات الكهربائية: استهلاك الطاقة والمدى المحدود وسلوك الشحن».
ولتغيير ذلك، طوّر الفريق KT9، وهي خدمة توجيه تراعي الطاقة. فبدلًا من البحث عن أقصر مسار أو أسرعه فقط، توازن بين أربعة أهداف في آن واحد:
وتقف خلف الخدمة خوارزمية بحث تكيفي في الجوار الواسع مدمجة مع التلدين المحاكى، وهي طريقة مستوحاة من التبريد البطيء للمعادن تساعد البحث على ألا يعلق عند حل «جيد بما يكفي» فقط. كما يأخذ النظام في الحسبان خصائص كل مركبة والعوامل الخارجية. ويقول يازيجي: «التوصيل في الميل الأخير من أكثر حلقات سلسلة الإمداد كلفة وازدحامًا وانبعاثًا». وفي رأيه، فإن توجيهًا أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة يخفف قلق المدى ويحسن استغلال الأساطيل ويقلل الانبعاثات في المدن تحديدًا، حيث يكون ضررها أكبر.
كانت الركيزة الثانية في OPEVA هي نظام إدارة البطارية (BMS)، وهو «الدماغ» الإلكتروني الذي يراقب حزمة البطارية. وقد طور الشركاء خوارزميات متقدمة لتقدير حالة صحة البطارية ومستوى شحنها، وتحكمًا في المحرك يتحمل الأعطال، واتصالات ضوئية ولاسلكية داخل المركبة، وميزات للأمن السيبراني تحمي هذه الأنظمة من الهجمات.
ويلخص دينو هرفانوفيتش (Dino Hrvanovic)، كبير الباحثين في ViF، الأثر قائلًا: «تحسّن هذه الحلول معًا أداء بطارية المركبة الكهربائية وسلامتها وموثوقيتها وثقة المستخدمين، مع دعم التنقل المستدام».
من أكثر النتائج تقنية وحدة إدارة الخلايا (CMU) التي طُورت مع شركة Sensichips. وهي قادرة على إجراء مطيافية المعاوقة، وهي قياس يكشف الحالة الداخلية لخلية البطارية، على الخلايا الفردية أثناء عمل البطارية، حتى في وحدات البطاريات الصناعية الكبيرة. يقول روبرتو سيمّارينو (Roberto Simmarino)، رئيس Sensichips ومديرها التنفيذي: «تقدم وحدة CMU لدينا لأول مرة القدرة على قياس مطيافية المعاوقة على مستوى الخلية الفردية أثناء تشغيل البطارية». ويضيف أن الهدف هو استغلال البطارية بالكامل وتزويد السائق بمعلومات موثوقة عن العمر والمدى المتبقيين.
كما أنتج المشروع نماذج للتعلم الاتحادي والتعلم المعزز تتنبأ بصحة البطاريات في أسطول كامل، ونموذجًا توضيحيًا لنظام BMS ذكي بجهد 48 فولت، وحساسات RFID لاسلكية سلبية ترصد درجة الحرارة والإجهاد.
لم تبق هذه المكونات كلها حبرًا على ورق. فقد تحقق OPEVA منها في تسعة نماذج توضيحية في ظروف حقيقية، ما أتاح للشركاء رؤية سلوك الخوارزميات والأجهزة خارج المختبر. ويقول ديزداريفيتش: «بفضل نهجنا التعاوني الفريد، حوّلنا المفاهيم البحثية إلى أنظمة عاملة اختُبرت ميدانيًا».
بالنسبة إلى كثير من الطلاب لا تزال السيارة الأولى على بعد بضع سنوات، لكنها قد تكون كهربائية تمامًا، كما أن الطرود التي يطلبونها عبر الإنترنت تُسلَّم بشكل متزايد بواسطة شاحنات كهربائية. وتُظهر مشاريع مثل OPEVA أن الخوف من نفاد البطارية يُعالج لا بزيادة عدد الشواحن فحسب، بل أيضًا ببرمجيات وحساسات أذكى. كما تُظهر أين توجد مسارات مهنية مثيرة للاهتمام: فالتنقل الكهربائي وعلوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي وهندسة التحكم واللوجستيات تلتقي كلها في هذا المجال. ويمكنك الاطلاع على مزيد من التفاصيل في مقال CORDIS عن المشروع.
عالج OPEVA أبرز مخاوف سائقي السيارات الكهربائية من جانبين. على الطريق، تخطط خدمة KT9 لمسارات توصيل توازن بين المسافة والزمن والطاقة والالتزام بالمواعيد. وداخل المركبة، تمنح خوارزميات إدارة البطارية الجديدة والقياسات على مستوى الخلايا والحساسات اللاسلكية صورة أوضح عن صحة البطارية ومداها. وبعد اختبارها في تسعة نماذج توضيحية، تقرّب هذه الحلول خطوة إضافية تنقلًا كهربائيًا أكثر موثوقية وكفاءة.
المصدر: CORDIS، المفوضية الأوروبية.
5 أسئلة · دقيقة واحدة
English
Čeština
Deutsch
Español
Français
Magyar
Italiano
Polski
Português
Русский
Slovenčina
Türkçe
Українська
العربية
中文