9 استراتيجيات أساسية لتحسين أداء بطارية إنترنت الأشياء

سيُولّد نشر 75 مليار جهاز إنترنت الأشياء يعمل بالبطاريات بحلول عام 2025 طلبًا غير مسبوق على أنظمة إدارة طاقة فعّالة للحد من نفايات البطاريات السامة وتحديات التخلص من الأجهزة الإلكترونية. ويُبرز توسّع قطاع الطاقة المتجددة، المُتوقع أن يبلغ 4% عالميًا ليصل إلى 200 جيجاواط، الأهمية الحاسمة للإدارة الفعّالة لموارد البطاريات في مختلف التطبيقات الصناعية.

تؤثر عدم كفاءة إدارة البطاريات بشكل مباشر على الميزانيات التشغيلية من خلال فئات تكلفة متعددة، بما في ذلك زيادة تكاليف العمالة اللازمة لتنفيذ النظام ودورات استبدال أجهزة إنترنت الأشياء المبكرة. تُظهر أنظمة إدارة البطاريات (BMS) القائمة على إنترنت الأشياء إمكانية خفض تكاليف النشر بنسبة 30% تقريبًا مع تحقيق تحسينات كبيرة في كفاءة استخدام الطاقة. تتيح تقنيات مثل LoRa إمكانيات مراقبة فعّالة في الوقت الفعلي لأنظمة إدارة بطاريات أيونات الليثيوم، مما يُطيل عمر البطارية التشغيلي ويُحسّن معايير الأداء العام للنظام.

يقدم التحليل التالي تسع استراتيجيات مُجرّبة لتحسين أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء، مُصمّمة لتعظيم خصائص الأداء مع تقليل تكاليف التشغيل والأثر البيئي. تُطبّق هذه المنهجيات على تطوير الأجهزة الجديدة وتحسينات الأنظمة الحالية، مُقدّمةً نتائج قابلة للقياس لتطبيقات إنترنت الأشياء التي تعمل بالبطاريات في مختلف متطلبات التطبيقات.

استخدم خوارزميات الشحن الذكية

توفر خوارزميات الشحن الذكي آليات تحكم ديناميكية لأنظمة بطاريات إنترنت الأشياء، مستبدلةً أساليب الشحن ذات المعايير الثابتة بتحسين ذكي آني. تُحلل هذه الأنظمة حالة البطارية والعوامل البيئية لتحديد أنماط الشحن الأمثل لكل جهاز.

أساسيات خوارزمية الشحن الذكي

تعمل خوارزميات الشحن الذكي كبرامج متخصصة تتحكم في عمليات الشحن من خلال الضبط الديناميكي لمعلمات الجهد والتيار والتوقيت. تُنشئ الخوارزميات بروتوكولات اتصال مع الأجهزة المستهدفة، مُحللةً حالة البطارية ومتطلبات التشغيل لتحديد أنماط الشحن الأمثل.

تعمل هذه الأنظمة كوسيط ذكي بين مصادر الطاقة وأجهزة إنترنت الأشياء، حيث تُنفذ قرارات آنية لتحسين توصيل الطاقة. ويمكن لتطبيقات منصات إنترنت الأشياء التحكم في موارد الطاقة الموزعة (DERs) وتحديد معلمات الشحن والتفريغ للأجهزة المتصلة بفواصل زمنية مدتها 5 دقائق. يُمكّن هذا التحكم الدقيق من إدارة تدفق الطاقة بدقة عبر شبكات الأجهزة المعقدة.

تتكامل التطبيقات المتقدمة مع النظام، مما يُتيح تدفق طاقة ثنائي الاتجاه، مما يُعزز مرونة النظام في التطبيقات المُجمّعة. تُثبت هذه الوظيفة قيمتها بشكل خاص في أنظمة إنترنت الأشياء متعددة الأجهزة، حيث يتطلب تخصيص موارد الطاقة إدارةً مُتطورة.تقنية الاتصال من السيارة إلى الشبكة (V2G).

فوائد الشحن الذكي لتحسين أداء البطارية

تقديم مزايا أداء محددة لأنظمة بطاريات إنترنت الأشياء:خوارزميات الشحن الذكية

حماية أمان مُحسّنة: يمنع ضبط المعلمات الديناميكي حالات الشحن الزائد والسخونة الزائدة والجهد الزائد التي تُهدد سلامة البطارية وسلامة الجهاز. تُصبح آلية الحماية هذه بالغة الأهمية في تطبيقات إنترنت الأشياء عالية الكثافة، حيث تُشكّل مراقبة كل جهاز تحديًا.

عمر تشغيلي أطول: تُحلل الخوارزميات الذكية حالة البطارية وسجل الشحن لإنشاء ملفات تعريف شحن مخصصة تُحسّن الأداء وطول العمر. الحفاظ على مستويات شحن البطارية بين 20% و80% يمنع تدهور الأداء، وهو نطاق تُطبّقه خوارزميات الشحن الذكي تلقائيًا.

تحسين الكفاءة: تُؤخّر هذه الأنظمة الشحن خلال فترات ذروة الطلب أو تُفعّله خارج أوقات الذروة. يُخفّض هذا النهج تكاليف الطاقة مع تجنّب حالات التحميل الزائد على الشبكة.

تحسين سرعة الشحن: يُقلل التوزيع الأمثل للطاقة على الأجهزة المتصلة من أوقات الشحن بفضل إدارة ذكية للحمل. تُوضح التطبيقات ذلك مقارنةً بأنظمة الشحن التقليدية.ما يصل إلى 21% من الطاقة المشحونة

استراتيجية تنفيذ الشحن الذكي لإنترنت الأشياء

يتطلب تنفيذ الشحن الذكي في أنظمة إنترنت الأشياء التكامل المنهجي لمكونات الأجهزة والبرامج:

اختيار الأجهزة: اختر مكونات تدعم الاتصال ثنائي الاتجاه بين أنظمة الشحن والأجهزة المستهدفة. تُشكل الرقاقات المتخصصة القادرة على قياس معلمات البطارية وضبط تيارات الشحن الأساسَ للتنفيذ الفعال.

تكامل اتصال إنترنت الأشياء: أنشئ قنوات اتصال عبر شبكات Wi-Fi وLTE و5G أو بروتوكولات متخصصة مثل OCPP وMQTT. تتيح هذه القنوات تبادل البيانات في الوقت الفعلي بين الأجهزة ووحدات التحكم في الشحن.

مراقبة تطوير التطبيقات: انشر تطبيقات تتتبع تقدم الشحن ومؤشرات صحة البطارية. تُصدر أدوات مثل AccuBattery تنبيهات عند وصول البطاريات إلى مستويات الشحن المثالية (80%)، مما يُفعّل استجابات النظام الآلية.

تطبيق الخوارزمية: تطبيق منطق خوارزمي يتراوح من أنظمة تعتمد على العتبات إلى نماذج تعلّم آلي متطورة تتنبأ بأنماط الشحن الأمثل. تُظهر نماذج XGBoost المُدرّبة على بيانات الشحن التاريخية فعاليتها مع أساطيل الأجهزة المتنوعة.

تكامل المنصة: تُسهّل منصات إنترنت الأشياء، مثل DOJOT، تكامل خوارزميات الشحن الذكي مع مشغلي محطات الشحن، مما يُتيح إعداد سياسات شهرية لتغيرات الأسعار وحدود الطاقة. تُعزز قابلية توسع النظام قيمة الحفاظ على سلامة البطارية عبر عمليات نشر إنترنت الأشياء المُوسّعة.

مراقبة صحة البطارية في الوقت الفعلي

تُرسي المراقبة الآنية الأساس لإدارة بطاريات إنترنت الأشياء بشكل استباقي، حيث تستبدل استكشاف الأخطاء وإصلاحها التفاعلي بقدرات التدخل التنبؤي. يُمكّن التتبع المستمر للمعلمات المؤسسات من إطالة عمر البطارية التشغيلي، وخفض تكاليف الصيانة، ومنع الأعطال الكارثية للنظام.

ما هي تفاصيلمراقبة البطارية في الوقت الحقيقي

يستخدم شبكات استشعار مُثبّتة مباشرةً على مجموعات البطاريات لتتبع ونقل معلمات التشغيل المهمة باستمرار، بما في ذلك الجهد والتيار ودرجة الحرارة. يختلف هذا النهج اختلافًا جوهريًا عن طرق الفحص الدوري التقليدية التي لا تُقدّم سوى لقطات أداء محدودة. مراقبة البطارية في الوقت الفعلي

تجمع هذه التقنية بين أجهزة استشعار متخصصة وقدرات نقل البيانات لإنشاء ملفات تعريف شاملة لصحة البطارية. تستخدم منصات المراقبة المتقدمة خوارزميات خاصة لتحليل مؤشرات الأداء الحيوية، وتحديدًا حالة الشحن (SoC) وحالة الصحة (SoH). توفر هذه المقاييس رؤى أساسية حول أداء البطارية الحالي وعمرها التشغيلي المتبقي المتوقع.

تقيس التطبيقات الحديثة، مثل Intelli-Connect، تغيرات درجة الحرارة في بطاريات النيكل آنيًا، مع مراقبة مستويات التيار والجهد والإلكتروليت في الوقت نفسه، وهي مؤشرات بالغة الأهمية لتحديد حالة البطارية. تعالج حلول المراقبة المتطورة كميات هائلة من البيانات من مجموعات البطاريات من خلال خوارزميات ذكية، ما يُمكّن من تحديد اتجاهات الأداء وأنماط الأعطال المحتملة بسرعة.

فوائد استخدام جهاز مراقبة بطارية إنترنت الأشياء

يوفر تنفيذ مراقبة بطارية إنترنت الأشياء مزايا قابلة للقياس عبر فئات تطبيقات متعددة:

الانتقال إلى الصيانة القائمة على الحالة: يتيح المراقبة في الوقت الفعلي التحول من بروتوكولات الصيانة المجدولة إلى بروتوكولات الصيانة القائمة على الحالة، مما يقلل من زيارات الموقع بنسبة تصل إلى 75% مع السماح بالصيانة فقط عندما تكون ضرورية من الناحية التشغيلية.

عمر تشغيلي ممتد: الكشف المبكر عن مشاكل مثل جهد الشحن غير المناسب الذي يستهلك كميات زائدة من الإلكتروليتات يمكن أن يمنع الظروف الضارة، بما في ذلك الشحن الزائد أو التفريغ الزائد، من خلال بروتوكولات التدخل في الوقت المناسب.إضافة سنوات إلى عمر البطارية التشغيلي

قدرات الصيانة التنبؤية: تتنبأ أنظمة المراقبة المستندة إلى إنترنت الأشياء بسعة البطارية المتبقية وعمر التشغيل، مما يوفر الدعم القائم على البيانات لجدولة الاستبدال والصيانة.

كفاءة تشغيلية محسنة: يتيح تحليل نمط الاستخدام للمؤسسات تحسين عادات استخدام التكنولوجيا، مما يؤدي إلى تحسين الإنتاجية عبر فئات تشغيلية متعددة.

بروتوكولات السلامة المحسنة: تقوم أنظمة إدارة البطاريات بتشخيص المخاطر المحتملة من خلال التحليل القائم على البيانات قبل وقوع الحوادث، مما يمنع وقوع الحوادث في مكان العمل ويحافظ على سلامة الأفراد.

كيفية إعداد أنظمة المراقبة في الوقت الفعلي

يتطلب تنفيذ نظام فعال لمراقبة البطارية في الوقت الفعلي مراعاة منهجية لمكونات الأجهزة والبرامج:

يتطلب اختيار المستشعر أجهزة قادرة على قياس المعلمات الحرجة بدقة كافية لتقييم حالة البطارية بشكل موثوق. تتطلب مراقبة الجهد والتيار والمقاومة الداخلية مستشعرات متخصصة تلبي معايير الصناعة، وهو ما يشير عادةً إلى اقتراب نهاية عمر البطارية.زيادة بنسبة 100% في المقاومة الداخلية

يعتمد إنشاء الاتصال على متطلبات التطبيق، سواءً باستخدام شبكات WiFi أو GSM أو بروتوكولات متخصصة مثل LoRa لنقل البيانات. ويُجسّد نظام Sunlight KnoWi هذا النهج، حيث يستخدم كلاً من اتصال WiFi وGSM لتوفير إمكانية الوصول إلى المراقبة العالمية.

يتضمن تنفيذ هندسة معالجة البيانات طبقات تشغيلية متعددة:

• طبقة مراقبة الواجهة الأمامية لجمع البيانات
• طبقة نقل البيانات من أجل اتصالات موثوقة
• طبقة الحوسبة الحافة للمعالجة المحلية والتشفير
• طبقة طرفية إنترنت الأشياء للتفاعل مع المستخدم

توفير قيمة خاصة من خلال قدرات الاستجابة للطوارئ مع تعزيز أمان البيانات عبر بروتوكولات المعالجة والتشفير المحلية.قدرات الحوسبة المتطورة

يُتيح دمج أدوات التصور عرض بيانات البطارية بتنسيقات بديهية. تعرض الأنظمة الفعالة تغيرات المعلمات باستخدام الرسوم البيانية والمنحنيات اللحظية، مما يُتيح فهمًا فوريًا لحالة تشغيل البطارية. تُصدر أنظمة الإنذار إشعارات عند تجاوز المعلمات المُراقبة الحدود المحددة مسبقًا.

يمكن للمؤسسات في قطاعات الاتصالات والسيارات والمرافق والصناعة تنفيذ بروتوكولات المراقبة هذه لتحسين الأداء وإطالة العمر التشغيلي.

تحسين دورات الشحن والتفريغ

تُعدّ إدارة دورة الشحن والتفريغ متطلبًا أساسيًا لزيادة عمر تشغيل نظام بطاريات إنترنت الأشياء إلى أقصى حد. ويرتبط التحسين السليم لدورة الشحن والتفريغ ارتباطًا مباشرًا بإطالة عمر الجهاز وتعزيز موثوقية النظام في بيئات التطبيقات المتنوعة.

فهم دورات الشحن/التفريغ

تتكون الدورة (أ) من عملية تخزين الطاقة الكاملة، متبوعةً باستنفاذها نتيجةً للاستخدام التشغيلي. يشهد التركيب الكيميائي لخلايا البطارية تدهورًا تدريجيًا خلال هذه العملية الدورية. ويُصبح فهم كيفية تأثير هذه الدورات على معايير الأداء على المدى الطويل أمرًا بالغ الأهمية لتصميم نظام بطاريات فعال.دورة الشحن/التفريغ

يوفر برنامج اختبار ومحاكاة البطارية إمكانيات مراقبة شاملة لتسلسل الشحن والتفريغ بأكمله، مما يتيح قياس السعة ودعم أوضاع تشغيل مختلفة. تتطلب عملية الشحن انتقالات ذكية بين وضعي التيار المستمر (CC) والجهد المستمر (CV) عند اقتراب الخلايا من السعة القصوى، لأن البطاريات لا تستطيع الحفاظ على معدلات شحن ثابتة عند اقترابها من السعة القصوى.

تتطلب عمليات التفريغ أيضًا مناهج مختلفة بناءً على متطلبات التطبيق المحددة. تدعم أنظمة إدارة البطاريات الفعّالة التيار المستمر، والمقاومة الثابتة، وأنماط الطاقة المستمرة أثناء عمليات التفريغ.

تأثير تحسين الدورة على أداء البطارية

لا يُمكن الاستهانة بأهمية تحسين دورة التشغيل لنجاح نشر إنترنت الأشياء. تُمكّن مُحاكيات البطاريات المُزودة بخاصية مُحاكي الدورة من محاكاة فترات تشغيل مُمتدة تمتد لسنوات عديدة، مما يُتيح تقييم أنماط تدهور الأداء بمرور الوقت.

تُعدّ هذه القدرة على المحاكاة بالغة الأهمية، إذ تتطلب أجهزة إنترنت الأشياء عادةً استبدال البطارية. تُحدد هذه الأدوات المشكلات المحتملة قبل النشر، وتُمكّن من تصميم أنظمة تُقلل من آثار التدهور.تعمل بشكل موثوق لمدة 5-10 سنوات

تؤثر الإدارة السليمة للدورة على العديد من مجالات الأداء الرئيسية:

• موثوقية الجهاز في التطبيقات المهمة
• تكاليف الصيانة وجداول الاستبدال
• الاستدامة البيئية من خلال تقليل النفايات
• الكفاءة والأداء العام للنظام

أفضل ممارسات إدارة دورة البطارية

يتطلب تحسين الدورة الفعالة تنفيذًا منهجيًا لاستراتيجيات مجربة:

يُشكل تطبيق تسجيل البيانات لجميع معلمات الدورة أساس الإدارة الفعالة. يجب أن تدعم حلول البرمجيات الشاملة أنماط شحن وتفريغ متنوعة لمحاكاة أنماط الاستخدام المعقدة، مما يُتيح قياسًا دقيقًا لانخفاض الأداء على مدى فترات طويلة.

يوفر تقييمًا دقيقًا للشيخوخة والموثوقية في ظل ظروف اختبار التسلسل. يقدم هذا النهج توقعات واقعية لأداء البطارية طوال عمرها التشغيلي.برنامج محاكاة يمكنه تشغيل ما يصل إلى ألف عملية دورة

يتيح اختبار ملف تعريف الاستهلاك الحالي ومحاكاته مباشرة من الأجهزة الفعلية تفريغ البطارية بسرعة باستخدام ملفات تعريف مطابقة للاستخدام تعكس الظروف التشغيلية في العالم الحقيقي.

أثبتت التقنيات التي تمنع حالات الشحن القصوى فعاليتها في إطالة عمر البطارية. فالحفاظ على مستويات شحن تتراوح بين 20% و80% يُطيل عمر البطارية بشكل ملحوظ في معظم الأنظمة التي تعتمد على الليثيوم.استراتيجيات دورة البطارية

تمكن هذه الممارسات أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء من الحفاظ على الأداء الأمثل طوال عمرها التشغيلي، حتى مع حدوث التدهور الكيميائي الطبيعي على مدى مئات أو آلاف الدورات.

تنفيذ الصيانة التنبؤية باستخدام BMS IoT

تُمثل منهجيات الصيانة التنبؤية نهجًا متقدمًا في تطبيقات أنظمة إدارة المباني (BMS)، مما يُمكّن أجهزة إنترنت الأشياء من الحفاظ على أعلى كفاءة تشغيلية طوال دورة حياتها. ويُتيح دمج قدرات تحليل البيانات مع اتصال إنترنت الأشياء الكشف الوقائي عن الأعطال قبل تدهور النظام.أنظمة إدارة البطارية

إطار عمل الصيانة التنبؤية لأنظمة إنترنت الأشياء BMS

تستخدم الصيانة التنبؤية ضمن تطبيقات إنترنت الأشياء (IoT) في أنظمة إدارة المباني (BMS) شبكات استشعار إنترنت الأشياء والأجهزة المتصلة لجمع وتحليل بيانات شاملة حول المعلمات. تختلف استراتيجية الصيانة هذه اختلافًا جوهريًا عن النهج التفاعلي أو القائم على الجدول الزمني، حيث تستخدم تحليل البيانات في الوقت الفعلي للتنبؤ بأعطال البطاريات المحتملة أو متطلبات الخدمة.صحة البطارية والأداء

تعتمد بنية النظام على مستشعرات إنترنت الأشياء المدمجة أو المُثبّتة على أنظمة البطاريات. توفر هذه المستشعرات مراقبةً مستمرةً للمعايير المهمة، بما في ذلك درجة الحرارة والجهد والتيار وخصائص الاهتزاز. تُنقل البيانات إلى منصات تخزين مركزية، حيث تُعالج برامج التحليلات التنبؤية، باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، المعلومات لتحديد أعطال النظام المحتملة قبل حدوثها.

يُنشئ تطبيق الصيانة التنبؤية القائم على إنترنت الأشياء تمثيلًا رقميًا شاملًا لمكونات أجهزة البطاريات المتصلة عبر بنية تحتية شبكية متكاملة. يُمكّن هذا التكوين فرق الصيانة من استخلاص رؤى عملية من خلال التعرف على الأنماط بدلًا من الاستجابات الانفعالية لأعطال المعدات.

فوائد الأداء من تنفيذ الصيانة التنبؤية

يوفر نشر الصيانة التنبؤية في أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء تحسينات قابلة للقياس في الأداء عبر فئات تشغيلية متعددة:

يُمثل خفض تكاليف الصيانة الفائدة الأساسية. تُشير الأبحاث إلى أن الصيانة التنبؤية تُحقق نتائج أفضل مقارنةً بمنهجيات الصيانة التفاعلية، وتُحقق تحسنًا بنسبة 8-12% مقارنةً بأساليب الصيانة الوقائية. تُترجم هذه التخفيضات في التكاليف مباشرةً إلى انخفاض في النفقات التشغيلية وتحسين في كفاءة استخدام الموارد.توفير من 30 إلى 40%

يتم تقليل وقت التوقف عن العمل من خلال الكشف المبكر عن أعطال البطاريات المحتملة قبل حدوث عطل كارثي في النظام. يمكن للمؤسسات جدولة أنشطة الصيانة خلال الأطر الزمنية المثلى بدلاً من الاستجابة لانقطاعات مفاجئة في المعدات.

يُعزى إطالة عمر البطارية إلى الكشف المبكر عن عوامل التدهور. وقد أثبت باحثون من جامعة كامبريدج أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي قادرة على تحسين أداء البطارية بشكل يفوق المعايير الصناعية الحالية.التنبؤ بصحة البطارية بدقة أكبر بعشر مرات

يتم تعزيز السلامة من خلال القدرات التشخيصية التي تحدد المخاطر المحتملة قبل تجسيدها، مما يمنع وقوع الحوادث في مكان العمل وتلف المعدات.

عملية تكامل الصيانة التنبؤية

يتطلب تنفيذ الصيانة التنبؤية الناجحة لأنظمة بطاريات إنترنت الأشياء التنفيذ المنهجي للإجراءات التالية:

تحديد أصول البطارية الحرجة التي تتطلب أولوية للمراقبة. ينبغي أن يركز النشر الأولي على اختبار الأصول التجريبية قبل توسيع النظام.

حدد أجهزة استشعار إنترنت الأشياء المناسبة القادرة على قياس المعلمات التشغيلية ذات الصلة بما في ذلك درجة الحرارة والاهتزاز والجهد وخصائص التيار.

إنشاء بنية تحتية آمنة للاتصال لنقل البيانات. قد يستخدم التنفيذ شبكات WiFi أو GSM أو بروتوكولات اتصال متخصصة، وذلك وفقًا لمتطلبات التطبيق.

نشر بنية نظام متعددة الطبقات تتضمن: • أنظمة مراقبة الواجهة الأمامية لجمع البيانات • بنية تحتية موثوقة لنقل البيانات • إمكانيات الحوسبة الطرفية للمعالجة المحلية • تكامل منصة التحليلات المستندة إلى السحابة

تنفيذ برامج التحليلات التنبؤية باستخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل الأنماط واكتشاف الشذوذ في أداء البطارية.

التكامل مع أنظمة إدارة الصيانة الحالية لتحسين سير العمل وعمليات تخصيص الموارد.

إنشاء بروتوكولات المراقبة المستمرة وإجراءات تحسين النظام بناءً على تحليل بيانات الأداء.

يتيح نهج التنفيذ المنهجي هذا لأنظمة بطاريات إنترنت الأشياء تحقيق خصائص الأداء المثالية مع تقليل تكاليف الصيانة وإطالة عمر الخدمة التشغيلية.

استخدام الذكاء الاصطناعي لتقدير حالة النظام (SoC) وحالة الصحة (SoH)

مصدر الصورة: ResearchGate

تُوفر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في أنظمة إدارة البطاريات تحديدًا دقيقًا لحالة البطارية من خلال تحليل خوارزمي متقدم. تُتيح هذه التقنيات إمكانيات تنبؤ دقيقة بالأداء، وهو ما لا تستطيع طرق التقدير التقليدية تحقيقه.

تعريف ومعايير قياس SoC وSoH

حالة الشحن (SoC) تُحدد كمية الطاقة المتبقية في البطارية مقارنةً بسعتها الاسمية المُصنّفة. يتضمن الحساب قسمة السعة الحالية المتاحة على السعة الاسمية المُحددة من قِبل المُصنّع، معبرًا عنها كنسبة مئوية. يُعد هذا المقياس المؤشر الرئيسي لتوافر الطاقة المتبقية في أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء.

يقيس مؤشر حالة البطارية (SoH) الحد الأقصى لسعة تخزين الطاقة الحالية مقارنةً بمواصفات البطارية الجديدة الأصلية. تبدأ قيم حالة البطارية من 100% للبطاريات الجديدة، ثم تنخفض تدريجيًا مع الاستخدام التشغيلي. يؤثر هذا التدهور بشكل مباشر على قدرة البطارية الأساسية على تخزين الطاقة الكهربائية وتوصيلها في ظل ظروف حمل محددة. يرتبط انخفاض السعة بتكرار دورات الشحن، وفقًا للأنماط الموثقة عادةً في أوراق مواصفات الشركة المصنعة.

تحسينات دقة التقدير القائمة على الذكاء الاصطناعي

تواجه طرق تقدير حالة البطارية التقليدية تحديات كبيرة بسبب العمليات الكهروكيميائية المعقدة، وتقلبات درجات الحرارة، والتدهور التدريجي للمواد. معالجة هذه القيود من خلال تقنيات التحليل القائمة على البيانات:النهج القائم على الذكاء الاصطناعي

تُغني الخوارزميات القائمة على البيانات عن الحاجة إلى نمذجة فيزيائية مُفصّلة، مما يُقلّل وقت التطوير والموارد الحاسوبية. تُحلّل هذه الأساليب أنماط الأداء التاريخية مُباشرةً، بدلاً من الحاجة إلى فهم شامل للتفاعلات الكيميائية الداخلية.

تحقق تطبيقات الذكاء الاصطناعي مستويات دقة فائقة، حيث يتم الإبلاغ عن تقديرات نظام على رقاقة (SoC) في بيئات اختبار مُتحكم بها. وتُظهر أبحاث جامعة كامبريدج أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي توفر دقةً أكبر بعشر مرات مقارنةً بالطرق الصناعية القياسية الحالية.معدلات الخطأ أقل من 2٪

تتكيف أنظمة الذكاء الاصطناعي مع ظروف التشغيل المتنوعة دون الحاجة إلى إعادة معايرة يدوية. وتُعدّ هذه القدرة على التكيف أساسيةً لأجهزة إنترنت الأشياء التي تعمل في ظروف بيئية متنوعة.

تنفيذ نموذج الذكاء الاصطناعي لتقدير حالة البطارية

لقد أثبتت العديد من هياكل الشبكات العصبية فعاليتها المثبتة في تطبيقات التنبؤ بحالة البطارية:

تلتقط شبكات الذاكرة طويلة المدى قصيرة الأمد (LSTM) وشبكات الذاكرة طويلة المدى ثنائية الاتجاه (BiLSTM) التبعيات الزمنية في بيانات أداء البطارية. تُمكّن المعلمات الفائقة المُهيأة بشكل صحيح هذه النماذج من تحقيق دقة تنبؤات نظام على رقاقة (SoC).MAE أقل من 0.62%

تقوم الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) باستخراج السمات المكانية من بيانات البطارية، وخاصةً عندما يتم تعزيزها باستخدام استخراج السمات الهيستوغرامية ثلاثية الأبعاد ومنهجيات التعلم بالنقل.

توفر شبكات التغذية الأمامية العصبية (FNNs) حلول معالجة غير متكررة تتوافق مع أداء مرشح كالمان الممتد مع الحاجة إلى طاقة حسابية منخفضة.

تتيح منصات المراقبة المستندة إلى السحابة مثل ThingSpeak جمع البيانات عن بعد وتحليلها في الوقت الفعلي، بما في ذلك أنظمة الإخطار الآلية لظروف التشغيل غير الطبيعية.

منع الشحن الزائد والسخونة الزائدة

تُشكل بروتوكولات سلامة البطاريات أساسًا بالغ الأهمية لنشر إنترنت الأشياء بشكل موثوق، حيث تُشكل ظروف الشحن الزائد والسخونة الزائدة مخاطر جسيمة على سلامة المعدات وسلامة المستخدم. يمكن أن تتفاقم الشذوذات الحرارية من انحرافات طفيفة إلى مواقف خطيرة في غضون ثوانٍ، مما يتطلب تدابير وقائية فعّالة لضمان موثوقية النظام على المدى الطويل.

تقييم مخاطر الشحن الزائد والسخونة الزائدة

تُشكل بطاريات الليثيوم مخاطر خاصة عند تشغيلها بتجاوز معايير التيار والجهد الموصى بها، مع وجود مخاطر موثقة تشمل قابلية الاشتعال واحتمالية الانفجار في ظل سوء الإدارة. يُطلق الشحن الزائد سلسلة من العمليات الكيميائية الضارة، حيث تحدث تفاعلات أكسدة، وتتطور دوائر قصر داخلية، وتتدهور سعة البطارية بشكل كبير.

يُمثل هذا الوضع التهديدي الأشد خطورة، ويتسم بارتفاعات هائلة في درجات الحرارة نتيجة تفاعلات طاردة للحرارة ذاتية الاستدامة. يمكن أن تتطور هذه الظاهرة من انحراف حراري أولي إلى حالات فشل حرجة بشكل شبه فوري. يُزعزع هذا التسلسل من التفاعلات استقرار هياكل البطارية الداخلية من خلال توليد حرارة غير مُتحكم فيها، مما يؤدي في النهاية إلى فشل النظام بالكامل.هارب الحراري

أنظمة حماية إدارة البطاريات المدعومة بتقنية إنترنت الأشياء

توفر أنظمة إدارة البطاريات المزودة بتقنية إنترنت الأشياء حماية متعددة الطبقات من خلال مراقبة مستمرة للمعلمات. تراقب هذه الأنظمة ظروف الجهد والتيار ودرجة الحرارة آنيًا، مما يتيح فصل الدائرة فورًا عبر قواطع مدمجة عند اكتشاف أي ظروف غير طبيعية.

تعتمد قدرات الإدارة الحرارية على الثرمستورات - وهي أجهزة شبه موصلة تتميز بخصائص دقيقة لارتباط درجة الحرارة بالمقاومة - للكشف عن تغيرات درجة الحرارة بدقة عالية. عند اكتشاف أي انحرافات عن نطاقات التشغيل الاعتيادية، يُفعّل النظام بروتوكولات استجابة متدرجة بناءً على تقييم شدة الحالة.

تتضمن منصات BMS المتقدمة أنظمة إشعار المستخدم من خلال التنبيهات الفورية وواجهات العرض، مما يتيح التدخل الاستباقي قبل الوصول إلى عتبات الفشل الحرجة.

بروتوكولات تنفيذ السلامة

تتطلب الحماية الفعالة من الشحن الزائد والسخونة الزائدة تحديد معايير تشغيل محددة لكل تركيبة كيميائية للبطارية. يجب تحديد حدود الجهد والتيار بدقة ومراقبتها وفقًا لمواصفات الشركة المصنعة.

ينبغي الاستفادة من تطبيقات استشعار درجة الحرارة لما تتميز به من حساسية عالية ودقة قياس عالية. يتيح وضع المستشعرات بشكل استراتيجي مراقبة درجات الحرارة الداخلية للخلايا والظروف البيئية الخارجية.مقاومات حرارية ذات معامل درجة حرارة سلبي (NTC)

تشمل آليات الاستجابة النشطة أنظمة تبريد آلية، مثل مراوح تبريد البطاريات، أو دمج أنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء، أو بنية تحتية مخصصة لتبريد الخلايا، تُفعّل عند تجاوز درجات الحرارة المحددة مسبقًا. وقد تُدمج تطبيقات السلامة المُحسّنة أنظمة كشف الدخان داخل علب البطاريات كطبقات حماية ثانوية.

ينبغي أن تعتمد منهجية الشحن بروتوكولات الجهد/التيار الثابت لتوفير حماية متكاملة من التغيرات المفاجئة في المعلمات الكهربائية. يُحافظ هذا النهج على سلامة البطاريات ضمن فترات التشغيل الآمن، مع إطالة عمرها التشغيلي وتقليل مخاطر السلامة.

بروتوكولات الاتصال منخفضة الطاقة لإطالة عمر البطارية

يُشكل اختيار بروتوكول الاتصال قرارًا تصميميًا حاسمًا يؤثر على أجهزة إنترنت الأشياء وعمرها التشغيلي. تُحدد كفاءة البروتوكول بشكل مباشر خصائص أداء البطارية خلال فترات النشر الطويلة.استهلاك الطاقة

نظرة عامة على تقنية بروتوكول الطاقة المنخفضة

تُمثل بروتوكولات الاتصالات منخفضة الطاقة تقنيات نقل متخصصة مصممة لتقليل استهلاك الطاقة في تطبيقات إنترنت الأشياء التي تعمل بالبطاريات. تعمل تقنية LoRa (طويلة المدى) ضمن نطاقات تردد دون جيجاهرتز (400-900 ميجاهرتز)، وهي مصممة خصيصًا لاتصالات إنترنت الأشياء الموفرة للطاقة. يعمل بروتوكول Zigbee، المستند إلى معيار IEEE 802.15.4، في نطاق 2.4 جيجاهرتز، مع إنشاء طوبولوجيات شبكات شبكية مرنة للتطبيقات قصيرة المدى.

تُظهر هذه البروتوكولات اختلافات تشغيلية جوهرية. ينقل بروتوكول LoRa حزم بيانات صغيرة بسرعات منخفضة نسبيًا تتراوح بين 300 و37.5 كيلوبت في الثانية، بينما يوفر بروتوكول Zigbee معدلات بيانات أعلى تتراوح بين 20 و250 كيلوبت في الثانية. تُعطي فلسفة التصميم الأولوية لكفاءة الطاقة على سرعة النقل القصوى، مما يُهيئ ظروفًا مثالية لتشغيل البطارية لفترات أطول.

فوائد تحسين أداء البطارية

يوفر تطبيق بروتوكولات الطاقة المنخفضة مزايا كبيرة في توفير الطاقة دون الحاجة إلى استبدال، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لنشر إنترنت الأشياء عن بُعد حيث يكون الوصول إلى الصيانة محدودًا. يُظهر تحليل محاكاة OMnet++ تفاوتًا في استهلاك الطاقة بين العقد، حيث تستهلك عقد LoRa المُحسّنة ما لا يزيد عن 0.023413 من متوسط الطاقة.يمكن لأجهزة LoRaWAN تحقيق عمر بطارية يتجاوز 10 سنوات

يوفر Zigbee كفاءةً مماثلةً لـ LoRa، إلا أن عمر البطارية عادةً ما يكون أقصر في سيناريوهات نقل البيانات عالية الحجم. يتطلب كلا البروتوكولين بنىً تحتيةً أقل للبوابات مقارنةً بالتقنيات التقليدية، مما يُقلل من التكاليف الإجمالية لنشر النظام.

تنفيذ تكامل البروتوكول

يتطلب التكامل الفعال للبروتوكول تخطيطًا منهجيًا عبر اعتبارات تقنية متعددة:

تقييم متطلبات الشبكة – تقييم متطلبات النطاق ومواصفات حجم البيانات ومعلمات تردد الإرسال لتحديد اختيار البروتوكول الأمثل.

اختيار التكوين - اختر بين طوبولوجيات النجمة، أو الشبكة، أو نقطة إلى نقطة بناءً على سيناريوهات النشر المحددة. يؤثر كل طوبولوجيا على أنماط استهلاك الطاقة بشكل مختلف.

تطبيق الأمان - استخدم إمكانيات تشفير الأجهزة قدر الإمكان لتقليل استنزاف طاقة المعالجة. التشفير القائم على البرامج يزيد من التكلفة الحسابية ويقلل من عمر البطارية.

يعتمد نجاح التكامل على موازنة متطلبات الاتصال مع قيود كفاءة الطاقة، ويتحقق ذلك عادةً من خلال اختيار دقيق للبروتوكولات بما يتناسب مع احتياجات التطبيقات المحددة. يجب أن تأخذ عملية الاختيار في الاعتبار ليس فقط المتطلبات الحالية، بل أيضًا متطلبات التوسع المحتملة طوال دورة حياة الجهاز التشغيلية.

تمكين تحليلات البطارية المستندة إلى السحابة

تمثل الحوسبة السحابية تقدمًا كبيرًا في إدارة أنظمة إنترنت الأشياء التي تعمل بالبطارية، حيث توفر موارد حسابية تتجاوز قدرات المعالجة المحلية لتحليل البيانات الشاملة وتحسين النظام.

 نظرة عامةتحليلات البطارية المستندة إلى السحابة

يستخدم النظام بنية تحتية لخادم بعيد لمعالجة بيانات البطارية من خلال خوارزميات متقدمة ونماذج حسابية تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. يُنشئ النظام تمثيلًا رقميًا مزدوجًا لعمليات البطارية، يدمج معلمات التشغيل اللحظية، ومعلومات الحالة الحالية، والمواصفات الفنية، والقيم التحليلية التنبؤية. تدعم حلول الوكيل الطرفي الذكي منهجيات متعددة لجمع البيانات، بما في ذلك أنظمة جمع البيانات القائمة على الحالة والوقت.تحليلات البطارية المستندة إلى السحابة

فوائد الأداء لأنظمة بطاريات إنترنت الأشياء

يوفر تنفيذ تحليلات السحابة مزايا قابلة للقياس لعمليات بطارية إنترنت الأشياء:

تُمكّن قدرات الصيانة الوقائية من تحديد حوادث السلامة المحتملة قبل وقوعها بتسعة أشهر، مما يسمح بالتدخل الاستباقي بدلاً من الاستجابة الانفعالية. وينتج خفض تكاليف الصيانة عن تحسين الكفاءة التشغيلية وتحسين استراتيجيات تخصيص الموارد.

يُحسّن عمر البطارية من خلال تحسين دقة قياس حالة الشحن باستخدام الذكاء الاصطناعي. تُمكّن زيادة كفاءة التشغيل من تسريع توليد الإيرادات.

توفر منصات تحليلات السحابة دقة عالية للمقاييس الهامة بما في ذلك متطلبات عدم انقطاع الخدمة.مؤشرات حالة الصحة وحالة المسؤولية

عملية تنفيذ أنظمة التحليلات السحابية

يتطلب نشر تحليلات السحابة تنفيذًا منهجيًا عبر طبقات تقنية متعددة:

يركز اختيار مكونات الأجهزة على أجهزة جمع بيانات إنترنت الأشياء المناسبة القادرة على قياس معلمات البطارية المطلوبة. يعتمد تكوين بروتوكول نقل البيانات على شبكات WiFi أو GSM أو معايير اتصالات متخصصة، وذلك وفقًا لمتطلبات التطبيق.

يوفر إنشاء البنية التحتية للتخزين والمعالجة السحابية الأساس الحسابي لعمليات التحليلات. ويُمكّن نشر أدوات التحليلات، مثل Amazon SageMaker Canvas، من تطوير نماذج التعلم الآلي وتنفيذها.

يُفعّل تكامل نظام المراقبة الآلي إشعارات تنبيهية عند انحراف معايير التشغيل عن الحدود المحددة. تُوفّر منصات مثل ThingSpeak خيارات تنفيذ سهلة الاستخدام لعمليات النشر على نطاق أصغر.

التصميم من أجل قابلية التوسع والوحدات النمطية

توفر هياكل أنظمة البطاريات المعيارية مرونةً أساسيةً لنشر إنترنت الأشياء الذي يتطلب التكيف مع متطلبات الطاقة المتغيرة على مدى فترات تشغيلية طويلة. وتضمن مبادئ التصميم القابلة للتطوير بقاء أنظمة البطاريات مجدية اقتصاديًا طوال فترة خدمتها.

متطلبات قابلية التوسع لأنظمة بطاريات إنترنت الأشياء

ترتبط قابلية توسعة المشروع ارتباطًا مباشرًا بمعدلات نجاح النشر على المدى الطويل. تشير الأبحاث إلى أن ضعف إمكانيات التوسع يؤدي إلى زيادة الثغرات الأمنية بشكل متناسب، مما يتطلب هياكل أنظمة مرنة للحفاظ على سلامة التشغيل. تلبي أنظمة البطاريات القابلة للتوسع احتياجات الطاقة المتنوعة بناءً على متطلبات التطبيق ومواصفات الصناعة وتقلبات أنماط الاستخدام.ما يصل إلى 75٪ من مشاريع إنترنت الأشياء تفشل

مزايا تصميم البطارية المعيارية

يتيح تعديل السعة من خلال إضافة أو إزالة الوحدات دون الحاجة إلى إعادة تصميم النظام بالكامل. تدعم مرونة التكوين هذه متطلبات تطبيقات متنوعة، بدءًا من أنظمة الطاقة الاحتياطية السكنية ذات الاحتياجات المحدودة من السعة، وصولًا إلى التركيبات التجارية التي تتطلب قدرات تخزين طاقة واسعة. كما يعزز تصميم نظام إدارة المباني المعياري من قدرة النظام على التكيف، مما يتيح إعادة التكوين لتلبية متطلبات التشغيل المتطورة.تصاميم البطاريات المعيارية

إرشادات التنفيذ للأنظمة القابلة للتطوير

يتطلب تصميم نظام بطارية إنترنت الأشياء القابل للتطوير والفعال عدة اعتبارات رئيسية:

• تتيح إمكانيات التحديث اللاسلكي إجراء الصيانة عن بُعد وتعديلات البرامج الثابتة • تدعم المكونات الفعالة من حيث التكلفة مثل وحدات التحكم ESP32 اختلافات متعددة في تكوين البطارية
• تسهل طوبولوجيا نظام إدارة البطاريات المعيارية مع واجهات المكونات القياسية توسيع النظام • يسهل اختيار البطارية المعيارية المعتمدة مسبقًا عمليات التحقق والموافقة

ورغم أن التصميمات المعيارية تتطلب عادة استثمارات أولية أعلى، فإن المرونة التشغيلية وفوائد التكلفة على المدى الطويل تبرر هذه الاعتبارات.تكلف في البداية أكثر

تحليل مقارنة الاستراتيجيات

تنفيذ نظام إدارة البطاريات: النتائج الاستراتيجية

يتطلب تحسين بطاريات إنترنت الأشياء بفعالية تطبيقًا منهجيًا لاستراتيجيات تقنية مترابطة مصممة لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة التشغيلية وتقليل تكاليف دورة الحياة. تُظهر المنهجيات التسع التي تمت دراستها تحسينات ملموسة في معايير الأداء الأساسية عند دمجها بشكل صحيح في هياكل الأجهزة.

تُوفر خوارزميات الشحن الذكي أساسًا لتحسين استخدام الطاقة، حيث تُحسّن كفاءة الشحن بنسبة تصل إلى 21% مقارنةً بالطرق التقليدية. تُمكّن أنظمة المراقبة الآنية من تطبيق بروتوكولات صيانة مُخصصة للحالة، مما يُقلل زيارات الموقع بنسبة 75% مع إطالة العمر التشغيلي. تدعم تقنيات تحسين دورة التشغيل فترات تشغيل تتراوح بين 5 و10 سنوات دون الحاجة إلى استبدال البطارية، مما يُعالج بشكل مباشر التحديات الاقتصادية الناجمة عن الصيانة المتكررة للأجهزة.

يُوفر تكامل الصيانة التنبؤية تخفيضات في التكاليف بنسبة 30-40% مقارنةً بأساليب الصيانة التفاعلية، بينما يُحقق تقدير الحالة المُعزز بالذكاء الاصطناعي معدلات خطأ أقل من 2% لمعلمات البطارية الحرجة. تُمكّن هذه القدرات التحليلية من جدولة الصيانة بناءً على ظروف الجهاز الفعلية بدلاً من فترات زمنية عشوائية.

تزداد أهمية أنظمة حماية السلامة التي تمنع الشحن الزائد والانفلات الحراري مع تزايد نطاق الاستخدام. تُطيل بروتوكولات الاتصال منخفضة الطاقة، مثل LoRa، العمر التشغيلي للجهاز لأكثر من 10 سنوات، بينما تُوفر منصات التحليلات السحابية إمكانيات التنبؤ بالحوادث قبل وقوعها بفترة تصل إلى 9 أشهر.

تُعالج هياكل التصميم المعيارية والقابلة للتطوير نسبة الفشل البالغة 75% في مشاريع إنترنت الأشياء التي تفتقر إلى إمكانيات التوسع المناسبة. يُمكّن هذا النهج من تعديل السعة دون الحاجة إلى إعادة تصميم كاملة للنظام، مما يدعم نمو النشر من التطبيقات التجريبية إلى العمليات على مستوى المؤسسة.

تحقق المؤسسات التي تطبق استراتيجيات التحسين هذه فوائد ملموسة: فترات تشغيل أطول للبطاريات تُقاس بالسنوات بدلاً من الأشهر، وتكاليف صيانة أقل بفضل بروتوكولات الخدمة القائمة على البيانات، ومقاييس موثوقية مُحسّنة للنظام. يُسهم تحسين أداء البطاريات بشكل مباشر في تقليل توليد النفايات الإلكترونية، وهو أمر بالغ الأهمية مع توقعات بنشر مليارات أجهزة إنترنت الأشياء عالميًا.

تُوفر المبادئ التقنية الموضحة أطرًا راسخة للمؤسسات التي تسعى إلى تعظيم خصائص أداء بطاريات إنترنت الأشياء. ويُحقق التنفيذ السليم لإدارة البطاريات عوائد ملموسة من خلال تحسين عمر الأجهزة، وموثوقيتها التشغيلية، واستدامة بيئية في مختلف متطلبات التطبيقات.

الوجبات السريعة الرئيسية

يتطلب تحسين أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء اتباع نهج شامل يجمع بين التكنولوجيا الذكية والمراقبة الاستباقية والتصميم الاستراتيجي لتحقيق أقصى قدر من الأداء وتقليل التأثير البيئي.

• يمكن لخوارزميات الشحن الذكية زيادة كفاءة الطاقة بنسبة تصل إلى 21% مع منع الشحن الزائد وإطالة عمر البطارية من خلال ضبط المعلمات الديناميكية.
• تقلل أنظمة المراقبة في الوقت الفعلي زيارات الصيانة بنسبة 75% من خلال تمكين الصيانة القائمة على الحالة والكشف المبكر عن مشكلات تدهور البطارية.
• يحقق تقدير الحالة المدعوم بالذكاء الاصطناعي معدلات خطأ أقل من 2% لتوقعات صحة البطارية، مما يوفر دقة أكبر بعشر مرات من المعايير الصناعية التقليدية.
• تتيح بروتوكولات الطاقة المنخفضة مثل LoRa عمر بطارية أطول يتجاوز 10 سنوات من خلال تقليل استهلاك طاقة الاتصالات في عمليات نشر إنترنت الأشياء.
• توفر الصيانة التنبؤية توفيرًا في التكاليف بنسبة تتراوح بين 30% إلى 40% مقارنة بالطرق التفاعلية مع منع الأعطال لمدة تصل إلى 9 أشهر مقدمًا.
• تعالج التصميمات المعيارية القابلة للتطوير معدل فشل مشاريع إنترنت الأشياء بنسبة 75% من خلال تمكين تعديلات مرنة للسعة دون الحاجة إلى إصلاحات كاملة للنظام.

ويؤدي التقارب بين هذه الاستراتيجيات إلى إنشاء إطار عمل قوي لنشر إنترنت الأشياء بشكل مستدام، حيث تترجم التحسينات المناسبة للبطارية اليوم إلى سنوات من التشغيل الموثوق به، وتكاليف صيانة منخفضة، وتأثير بيئي أقل بكثير من خلال تقليل النفايات الإلكترونية.

الأسئلة الشائعة

س١. ما هي بعض الاستراتيجيات الرئيسية لتحسين عمر البطارية في أجهزة إنترنت الأشياء؟ من بين الاستراتيجيات الفعّالة تطبيق خوارزميات الشحن الذكي، واستخدام مراقبة حالة البطارية في الوقت الفعلي، وتحسين دورات الشحن والتفريغ، والاستفادة من بروتوكولات الاتصال منخفضة الطاقة، وتمكين تحليلات البطارية السحابية. تُطيل هذه الأساليب عمر البطارية بشكل كبير وتُحسّن الأداء العام للجهاز.

س٢. كيف تُفيد الصيانة التنبؤية أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء؟ تستخدم الصيانة التنبؤية تحليلات البيانات وأجهزة استشعار إنترنت الأشياء للتنبؤ بمشاكل البطاريات المحتملة قبل حدوثها. يُمكّن هذا النهج من خفض تكاليف الصيانة بنسبة ٣٠-٤٠٪ مقارنةً بالطرق التفاعلية، وتقليل وقت التوقف عن العمل، وإطالة عمر البطارية، وتعزيز السلامة العامة للنظام.

س3. ما دور الذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة بطاريات أجهزة إنترنت الأشياء؟ يلعب الذكاء الاصطناعي، وخاصةً خوارزميات التعلم الآلي، دورًا محوريًا في تقدير حالة شحن البطارية (SoC) وحالتها الصحية (SoH) بدقة. يمكن للطرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تحقيق معدلات خطأ أقل من 2% في تقدير حالة شحن البطارية (SoC)، وهي دقة أعلى بكثير من المعايير الصناعية التقليدية.

س٤. كيف تُسهم بروتوكولات الاتصالات منخفضة الطاقة في تحسين أداء بطاريات إنترنت الأشياء؟ صُممت بروتوكولات منخفضة الطاقة، مثل LoRa وZigbee، لتقليل استهلاك الطاقة أثناء نقل البيانات. باستخدام هذه البروتوكولات، يُمكن لأجهزة إنترنت الأشياء تحقيق عمر بطارية يتجاوز ١٠ سنوات دون الحاجة إلى استبدال، مما يجعلها مثالية للاستخدام عن بُعد وعلى المدى الطويل.

س٥. ما أهمية قابلية التوسع في تصميم أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء؟ تُعد قابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية لأنها تُمكّن أنظمة بطاريات إنترنت الأشياء من التكيف مع تغيرات متطلبات الطاقة وتطور متطلبات المشاريع. تُتيح التصميمات المعيارية والقابلة للتوسع تعديلات مرنة للسعة دون الحاجة إلى إصلاحات شاملة للنظام، مما يُعالج ارتفاع معدل الفشل (حتى ٧٥٪) في مشاريع إنترنت الأشياء نتيجةً لنقص إمكانيات التوسع المناسبة.