كيف استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي وصور الأقمار الصناعية لرسم أول خريطة وطنية لطاقة الرياح والشمس في الصين

تختلف هذه الطريقة عن الإحصاءات التقليدية لقطاع الطاقة، التي غالبًا تعتمد على تقارير السلطات المحلية أو تقديرات القدرة المركبة. في المقابل، يقوم النظام هنا باكتشاف المنشآت مباشرة من الصور الفضائية وإنتاج نقاط جغرافية دقيقة لكل منشأة.

وكان التحدي التقني الأكبر هو تنوع تضاريس الصين—من الصحارى الواسعة إلى المدن الكثيفة—ما يعني أن منشآت الطاقة قد تظهر بأشكال مختلفة في الصور. لذلك كان على النماذج التعرف على هذه المنشآت في ظروف إضاءة وخلفيات بيئية متعددة.

ماذا تكشف الخريطة الوطنية للطاقة المتجددة؟

تقدم قاعدة البيانات الجديدة صورة مكانية دقيقة لتوزيع الطاقة المتجددة في الصين. ووفق النتائج التي أعلنها الباحثون، تمكن النظام من رصد:

• نحو 319,000 منشأة للطاقة الشمسية
• حوالي 91,600 توربين رياح
• انتشار هذه المنشآت عبر 1915 مقاطعة في أنحاء البلاد

وبما أن كل منشأة مرتبطة بإحداثيات جغرافية محددة، يمكن للباحثين تحليل أنماط توزيع الطاقة المتجددة على مستوى المناطق المختلفة. هذا النوع من البيانات التفصيلية كان نادرًا في الدراسات السابقة، التي غالبًا اعتمدت على صور أقل دقة أو بيانات غير مكتملة.

لماذا تهم هذه "الرؤية الشاملة" لتخطيط الشبكة الكهربائية؟

طاقة الرياح والطاقة الشمسية مصادر متقطعة بطبيعتها—إنتاجها يعتمد على الطقس والوقت من اليوم. وهذا قد يؤدي إلى ظاهرة تُعرف في قطاع الطاقة باسم "هدر الطاقة المتجددة" عندما لا تستطيع الشبكة استخدام الكهرباء المنتَجة أو نقلها.

وجود خريطة وطنية دقيقة يسمح للباحثين بدراسة تكامل طاقة الرياح والشمس. فقد أظهرت التحليلات أن المصدرين يكملان بعضهما في كثير من الأحيان: فالألواح الشمسية تنتج طاقة أكبر خلال النهار، بينما يمكن أن تكون الرياح أقوى في الليل.

هذا الفهم يساعد مخططي الطاقة على التفكير في حلول مثل:

• تنسيق إنتاج الطاقة المتجددة بين المقاطعات
• توسيع خطوط نقل الكهرباء بين المناطق
• إضافة أنظمة تخزين الطاقة في المواقع التي يتقلب فيها الإنتاج

وتشير تقديرات الباحثين إلى أن التنسيق الإقليمي الأوسع يمكن أن يزيد بشكل كبير قدرة الشبكة على استيعاب الكهرباء المتجددة.

العلاقة مع طفرة مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي

لا يقتصر تأثير هذه الخريطة على تخطيط الشبكات الكهربائية فقط. فالصين تشهد أيضًا نموًا سريعًا في مراكز البيانات والبنية التحتية للحوسبة والذكاء الاصطناعي، وهو ما يزيد الطلب على الكهرباء بشكل ملحوظ.

ولمواجهة هذا الطلب مع الحفاظ على أهداف خفض الانبعاثات، بدأت الصين في ربط مصادر الطاقة المتجددة مباشرة بالبنية التحتية الرقمية. ومن الأمثلة على ذلك مشروع في منطقة نينغشيا يزوّد مراكز البيانات بالكهرباء مباشرة من محطة طاقة شمسية كبيرة.

في هذا السياق، يمكن لخريطة وطنية دقيقة للطاقة المتجددة أن تساعد صانعي السياسات على تحديد:

• المواقع الأنسب لبناء مراكز بيانات جديدة قرب مصادر الطاقة النظيفة
• الأماكن التي تحتاج إلى خطوط نقل أو تخزين إضافية
• كيفية توزيع الطاقة المتجددة لدعم أحمال الحوسبة الكبيرة

بمعنى آخر، لا يقتصر دور هذه الخريطة على توثيق البنية التحتية الحالية، بل توفر أساسًا بياناتيًا لإدارة المرحلة القادمة من تحول الطاقة في الصين.

طريقة جديدة لمراقبة الطاقة المتجددة

مع استمرار توسع الطاقة المتجددة حول العالم، يصبح تتبع مواقعها بدقة أمرًا أكثر أهمية. الجمع بين صور الأقمار الصناعية والذكاء الاصطناعي يوفر طريقة قابلة للتوسع لمراقبة البنية التحتية عبر مساحات شاسعة وتحديث البيانات مع بناء مشاريع جديدة.

وبالنسبة للصين—التي تمتلك أكبر نظام للطاقة المتجددة في العالم—فإن هذه الخريطة الوطنية توفر ما كان ينقص الباحثين وصناع القرار منذ فترة طويلة: صورة دقيقة وقابلة للتحديث باستمرار لمواقع الطاقة الشمسية والرياح على أرض الواقع.