هل يمكن لنظام إدارة البطاريات الذكي (BMS) مراقبة حالة البطارية في الوقت الفعلي؟

القدرات الأساسية للاستشعار في الوقت الفعلي في نظام إدارة البطارية الذكي

استحواذ على الجهد والتيار ودرجة الحرارة على مستوى المillisecond

تُراقب أنظمة إدارة البطاريات الذكية (BMS) البطاريات في الوقت الفعلي من خلال أخذ قراءات متكررة للمقاييس الأساسية. ففيما يخص الجهد الكهربائي، يمكن لهذه الأنظمة اكتشاف فروقٍ صغيرة تصل إلى ٠,١ ملي فولت بين الخلايا، مما يساعد في اكتشاف المشكلات قبل أن تتفاقم وتتحول إلى أعطال جسيمة. كما أن أجهزة استشعار التيار مذهلةٌ أيضًا، إذ تلتقط قمم الطاقة العابرة عند ترددات تصل إلى كيلوهرتز واحد، ما يُمكِّن المشغلين من تلقي إشارات تحذيرية حول احتمال حدوث زيادات مفاجئة في الحمل بشكل شبه فوري. أما بالنسبة لمراقبة درجة الحرارة، فإن النظام يوزِّع أجهزة الاستشعار على امتداد حزمة البطاريات، ويقيس التغيرات بدرجة دقة تبلغ ٠,١ درجة مئوية. ويتيح هذا المستوى العالي من الدقة لآليات السلامة التدخل خلال خمسة ملي ثانية فقط في حال حدوث عطل، وهي فترة بالغة الأهمية لمنع وقوع أحداث الاندفاع الحراري الخطرة في بطاريات الليثيوم-أيون. وحتى أثناء دورات الشحن والتفريغ السريعة للبطاريات، تحتفظ برامج المعايرة الخاصة بدقة القياسات مع مرور الزمن.

نقل البيانات منخفض زمن التأخير: أداء حافلة CAN وحافلة LIN والشبكة اللاسلكية المتداخلة

يُحدث الحصول على البيانات ونقلها إلى حيث تحتاجها بسرعة فرقًا كبيرًا في أنظمة البطاريات التي تتطلب الاستجابة في الزمن الحقيقي. ويُرسل نظام حافلة الاتصال التسلسلي (CAN Bus) تلك التحذيرات الحرجة المتعلقة بالسلامة، مثل ارتفاع التيار المتدفّق أكثر من الحد المسموح، خلال 5 ملي ثانية فقط وبسرعات تصل إلى ميغابت واحد في الثانية. وفي الوقت نفسه، يتولى نظام حافلة الاتصال المحلي (LIN Bus) إدارة أجهزة الاستشعار الثانوية، ويضمن وصول بياناتها بشكلٍ موثوقٍ خلال نحو 10 ملي ثانية. وعند التعامل مع عددٍ كبيرٍ من المكونات الموزَّعة عبر مواقع مختلفة، يمكن لشبكات الشبكة اللاسلكية المتداخلة (Wireless Mesh Networks) أن تحافظ على تشغيل أكثر من ١٠٠ جهاز معًا بسلاسة، مع تأخير لا يتجاوز ٢٠ ملي ثانية، وذلك بفضل تقنيات «بلوتوث ٥.٠» أو «زيغبي». وتتضافر هذه قنوات الاتصال معًا لتمكين النظام ككلٍّ من الاستجابة المناسبة قبل أن يتعرّض أي جزءٍ منه لأضرارٍ دائمة. فعلى سبيل المثال، عند حدوث انخفاضات في الجهد، يستطيع النظام التخلّص تلقائيًّا من الأحمال غير الضرورية. وبالحديث عن التحسينات، فإن نسخة «CAN FD» تقلّل أوقات الانتظار بنسبة تقارب ٤٠٪ مقارنةً بالإصدارات القديمة من نظام «CAN» عندما يكون النظام مشغولًا بإرسال كمٍّ كبيرٍ من البيانات دفعة واحدة.

تقدير الحالة في الوقت الفعلي: شحن البطارية (SOC) وصحة البطارية (SOH) مع نظام إدارة بطاريات ذكي (BMS)

تقدير ديناميكي لحالة الشحن (SOC) باستخدام ترشيح كالمان التكيفي

حالة الشحن (SOC) تُخبرنا أساسًا بمقدار الطاقة المتبقية في البطارية والتي يمكننا استخدامها فعليًّا. وتستخدم أنظمة إدارة البطاريات الحديثة (BMS) حاليًّا ما يُسمى «ترشيح كالمان التكيفي». ويمكنك اعتباره خدعة رياضية ذكية تتحسَّن باستمرار في التنبؤ بما يحدث داخل البطارية. ويحقِّق ذلك من خلال الفحص المستمر للمقاييس الفعلية مثل مستويات الجهد، وتدفُّق التيار، والتغيرات في درجة الحرارة، مع مقارنتها بما ينبغي أن تفعله البطارية وفقًا لتركيبتها الكيميائية. وهذا يختلف عن الطرق التقليدية القديمة التي كانت تعتمد على جداول بيانات ثابتة. أما النهج الجديد فيتعامل مع مختلف العوامل الواقعية المعقدة، مثل أخطاء أجهزة الاستشعار والتقلبات اليومية في درجات الحرارة. وتتحقق هذه الأنظمة من مدخلاتها كل بضعة ملي ثانية، لذا تظل دقيقةً إلى حدٍّ كبيرٍ في معظم الأوقات — أي بنسبة دقة تتراوح بين ٩٧٪ و٩٨٪ حتى في ظروف الفوضى الناتجة عن متطلبات طاقة مفاجئة أو شحن غير كامل. ويكتسب هذا الأمر أهميةً بالغة لأنَّه يمنع تلف البطاريات عند انخفاض شحنها إلى مستويات حرجة جدًّا، ويضمن استخلاص أقصى استفادة ممكنة من كل دورة شحن.

تتبع حالة الصحة (SOH) عبر تحليل المعاوقة ونماذج التدهور المراعية للدورات

حالة الصحة (SOH) تقيس أساسًا مدى تقدم عمر البطارية من خلال مقارنة أدائها الحالي بأدائها عند شرائها جديدة. وتستخدم أنظمة إدارة البطاريات الحديثة (BMS) تقنية تُعرف باسم التحليل الطيفي للإعاقة الكهروكيميائية (EIS)، إلى جانب نماذجٍ تفهم كيفية تدهور البطاريات مع تكرار دورات الشحن والتفريغ، لمراقبة حالة الصحة (SOH) باستمرار. وتكمن فائدة طريقة التحليل الطيفي للإعاقة (EIS) في اكتشاف الارتفاع المبكر في المقاومة الداخلية، الذي يبدأ عادةً مع تفكك البنية الداخلية للبطارية على المستوى المجهرى. وفي الوقت نفسه، تربط خوارزميات التعلُّم الآلي عوامل مثل عمق تفريغ البطارية، ودرجات الحرارة التي تتعرض لها، وسرعات الشحن، بمعدل انخفاض السعة مع مرور الزمن. فعلى سبيل المثال، عندما يزداد الإعاقة بنسبة تقارب ١٠٪، فهذا يشير عادةً إلى بقاء نحو ١٥٪ فقط من السعة الأصلية، ما يُنبِّه الفنيين إلى ضرورة استبدال الخلايا قبل حدوث العطل الفعلي لها. وما يميز هذه المنهجية هو أنها لا تقتصر على فحص حالة الصحة (SOH) بشكل دوري كزيارة طبيبٍ روتينية، بل تصبح معلومةً يمكن للمصنِّعين التصرف بناءً عليها فورًا، نظرًا لتحديثها المستمر أثناء التشغيل.

اتخاذ القرارات الذكية والتحكم التنبؤي في أنظمة إدارة البطاريات الذكية (BMS)

الذكاء الاصطناعي على الحافة لاكتشاف الشذوذ والتنبؤ بالعمر المتبقي المفيد (RUL)

تُشغِّل أنظمة إدارة البطاريات الذكية اليوم في الواقع خوارزميات ذكاء اصطناعي خفيفة الوزن مباشرةً على وحدة التحكم نفسها، ما يغيِّر طريقة إدارتنا للبطاريات من مجرد مراقبة ما يحدث إلى إجراء تعديلات نشطة مقدَّمًا. وتقوم خوارزميات الحوسبة الطرفية (Edge Computing) بتحليل عوامل مثل قمم الجهد، والاختلافات في درجات الحرارة بين الخلايا، ودورات الشحن السابقة أثناء حدوثها فعليًّا. ويتيح ذلك للنظام اكتشاف المشكلات مبكرًا، مثل القصر الكهربائي الطفيف، أو مشكلات العزل، أو بدء انفصال أجزاء من البطارية. أما فيما يتعلق بالتنبؤ بمدة عمر البطارية، فإن هذه الأنظمة تحقِّق دقة عالية جدًّا — تصل إلى نحو ٥٪ في معظم الأوقات — وذلك من خلال دمج قياسات المقاومة مع أنماط الاستخدام الفعلي للبطاريات يوميًّا. وما يجعل هذا النهج فعّالًا حقًّا هو قدرة إعدادات الحماية على التكيُّف والتعديل لحظيًّا: فإذا ارتفعت درجات الحرارة أكثر من اللازم، يقوم النظام بإبطاء عملية الشحن قبل وقوع أي ضرر، بدلًا من الانتظار حتى تحدث عطلٌ ما أولًا. وأظهرت الاختبارات الميدانية أن هذا النهج يقلِّل من تقدم عمر البطارية (التآكل) بنسبة تتراوح بين ١٥ و٢٠٪ تقريبًا، وفقًا لأبحاث نُشرت في الإصدار الماضي من مجلة «Journal of Power Sources». ويجد الفنيون العاملون في فرق الصيانة أن هذه الرؤى التنبؤية ذات قيمة لا تُقدَّر بثمن في تخطيط توقيت استبدال المكونات خلال فترات الصيانة الدورية، بدلًا من التعامل مع أعطال غير متوقعة، ما يعني أيضًا أن البطاريات عمومًا تدوم لفترة أطول في ظروف التشغيل الفعلية.

ملاحظات وتكامل فوريان معروضان للمستخدم

تقوم أنظمة إدارة البطاريات الذكية (BMS) اليوم بتحويل كل تلك الأمور المعقدة المتعلقة بالكيمياء الكهربائية إلى شيء يمكن للمستخدمين التعامل معه فعليًّا. ويحصل المشغلون على وصولٍ فوريٍّ عبر تطبيقات الهواتف المحمولة ولوحات التحكم الإلكترونية (Web Dashboards)، التي تعرض معلومات مثل حالة الشحن (State of Charge)، والتغيرات الحرارية الدقيقة بين الخلايا، ومعايير الصحة العامة للبطارية — وكل ذلك خلال أجزاء من الثانية. وعند حدوث أي عطل، يمكنهم الاستجابة بسرعة كافية لمنع وقوع مشكلات جسيمة. كما تتصل هذه الأنظمة بسلاسة مع المعدات الأخرى عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وتُرسل بيانات البطارية مباشرةً إلى مدراء المباني، أو مراكز التحكم في الشبكات المصغَّرة (Microgrid Control Centers)، بل وحتى أنظمة تتبع المركبات. وهذا يعني أن إجراءات تلقائية تُفعَّل تلقائيًّا عند انخفاض الجهد بشكل غير متوقع أو ارتفاع درجة الحرارة في مكانٍ ما. ولتركيبات الليثيوم-أيون الكبيرة، فإن هذا الأمر يكتسب أهميةً كبيرةً جدًّا. فقد أظهرت دراسة نُشِرت في مجلة «Journal of Power Sources» عام 2023 أن التأخُّر لمدة نصف ثانية فقط في الاستجابة يؤدي إلى تلف البطاريات بنسبة أسرع تبلغ نحو ١٢٪. ومع ذلك، لا تقتصر وظيفة نظام إدارة البطاريات الذكي (Smart BMS) على رصد حالة البطاريات فحسب، بل إنه يساعد فرق الصيانة أيضًا في معرفة العناصر التي تحتاج إلى إصلاحٍ قبل وقوع الأعطال، مما يوفِّر المال ويضمن استمرارية التشغيل السلس في جميع مرافق المنشأة.

الأسئلة الشائعة

ما أهمية الاستشعار الفوري في أنظمة إدارة البطاريات الذكية؟

يُعد الاستشعار الفوري أمرًا بالغ الأهمية في أنظمة إدارة البطاريات الذكية لاكتشاف المشكلات والاستجابة لها في الوقت المناسب، مثل التباينات في الجهد أو احتمالات التحميل الزائد أو الأحداث الحرارية، مما يضمن سلامة البطارية وطول عمرها.

كيف تعمل عملية تقدير حالة الشحن (SOC) في أنظمة إدارة البطاريات الحديثة؟

تستخدم عملية تقدير حالة الشحن (SOC) في أنظمة إدارة البطاريات الحديثة تصفية كالمان التكيفية لتعديل التنبؤات وصقلها استنادًا إلى بيانات الجهد والتيار ودرجة الحرارة في الوقت الفعلي.

ما الدور الذي تؤديه الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة البطاريات الذكية؟

يسهم الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة البطاريات الذكية في تمكين التحكم التنبؤي من خلال اكتشاف الشذوذ والتنبؤ بالعمر المتبقي المفيد للبطارية، ما يسمح بالإدارة والصيانة الاستباقية للبطاريات.