قبس + وكالات
حقق النقيب المهندس الموريتاني سيد عبد الله الوافي إنجازاً علمياً بارزاً في مجال أنظمة الطاقة، بنشره بحثاً تخصصياً في مجلة “Electric Power Systems Research” المرموقة التي تصدرها دار النشر العالمية “Elsevier”.
وتقدم الدراسة التي حملت عنوان “Fast and Robust Probabilistic AC Power Flow via a Hybrid MLP/Newton-Raphson Framework” مقاربة مبتكرة تجمع بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والطرق العددية التقليدية لرفع كفاءة تحليل الشبكات الكهربائية.
وأضاف المهندس الوافي أن جوهر الابتكار يكمن في دمج الشبكات العصبية الاصطناعية متعددة الطبقات مع خوارزمية “نيوتن–رافسون” الشهيرة، حيث يعمل الذكاء الاصطناعي على التنبؤ بمقادير الجهود وزوايا الأطوار، مما يوفر قيمًا ابتدائية دقيقة تقلص عدد التكرارات الحسابية اللازمة للوصول إلى الحل النهائي.
وأكد الباحث أن هذه التقنية تكتسب أهمية استراتيجية في ظل التحديات التي تفرضها أنظمة الطاقة الحديثة، خاصة مع تزايد الاعتماد على مصادر الطاقة المتجددة المتقلبة وتغير ظروف التشغيل، مما يستدعي إجراء محاكاة معقدة لتقييم حالات عدم اليقين في الشبكات.
وأشار إلى أن الدراسة طبقت إطارها المقترح عبر محاكاة “مونت كارلو” على شبكات كهربائية معيارية ذات أحجام متفاوتة تابعة لـ “IEEE”، مثل شبكات الـ 9 و39 و118 عقدة، لضمان دقة النتائج وموثوقيتها.
كما أظهرت النتائج العددية للبحث قدرة فائقة على تحسين أداء العمليات الحسابية مع الحفاظ على الدقة العلمية، بالإضافة إلى إثبات الخصائص النظرية للتقارب التربيعي المحلي للخوارزمية عند اعتماد التنبؤات الذكية كنقطة انطلاق.
وخلص الباحث إلى أن هذا العمل يبرهن على الدور المحوري الذي تلعبه تقنيات التعلم الآلي في تطوير أدوات هندسية متطورة، قادرة على معالجة المسائل المعقدة في أنظمة الطاقة الكهربائية وتوفير حلول تقنية تدعم استقرار الشبكات في ظل التغيرات المستمرة.