كيف تؤثر التقديرات الخاطئة لحالة البطارية على أمان الشبكة والعوائد؟
في ظل تزايد الاعتماد على أنظمة تخزين الطاقة بالبطاريات (BESS) لدعم مصادر الطاقة المتجددة، تبرز أهمية قياس حالة صحة البطارية (State of Health – SoH) كعامل حاسم لضمان السلامة التشغيلية والعائد الاقتصادي. تقرير تقني من شركة “3E” البلجيكية المتخصصة في تقنيات الطاقة المتجددة يكشف عن التأثيرات السلبية المحتملة لقياسات SoH غير الدقيقة، مشيرًا إلى أنها قد تؤدي إلى مخاطر حرارية، ضعف تقييم الأصول، وخسائر مالية كبيرة. يعرض التقرير استراتيجيات مراقبة وتحسين SoH؛ مع تسليط الضوء على دور النماذج الرقمية التوأمية (Digital Twins) في التقييم المستمر لحالة البطاريات.
ما هي حالة صحة البطارية (SoH)؟
يشير مصطلح SoH إلى النسبة بين السعة الفعلية الحالية للبطارية وسعتها الأصلية (الاسمية). ورغم أن SoH لا يمكن قياسه مباشرة، إلا أنه يُستخدم لتحديد مدى تدهور أداء البطارية، ويعد أساسًا في اتخاذ قرارات الصيانة، والنمذجة المالية، وتقييم العمر المتبقي للأصل. تتأثر صحة البطارية بعوامل حرارية وكيميائية وكهربائية، مع مرور الوقت واستخدامها في دورات شحن وتفريغ متعددة (تدهور زمني ودوري). وتشمل أسباب التدهور:
- درجات الحرارة التشغيلية المرتفعة
- فترات طويلة من الشحن الكامل (حالة شحن مرتفعة)
تحديات تقدير SoH بدقة:
يُعد التقدير الدقيق لحالة صحة البطارية معقدًا بسبب تنوع كيميائيات البطاريات واختلاف ظروف التشغيل بين الشركات المصنعة. وتُستخدم عدة طرق في هذا المجال:
- طرق تجريبية مثل اختبارات الشحن والتفريغ: دقيقة ولكنها غير عملية ميدانيًا.
- النمذجة الرياضية: قابلة للتوسيع ومناسبة للتطبيقات الواقعية لكنها تتطلب بيانات كثيفة.
- الطرق الخطية التقليدية: تعتمد بعض أنظمة إدارة البطاريات (BMS) على تقديرات خطية مبنية على عدد الدورات، لكنها لا تأخذ في الاعتبار عوامل مثل عمق التفريغ أو الظروف الحرارية، مما يجعلها غير دقيقة.
المخاطر المرتبطة بقياسات SoH غير الدقيقة:
يحذر التقرير من أن ضعف دقة SoH يؤدي إلى:
- زيادة خطر الانفلات الحراري (Thermal Runaway) مع قرب البطارية من نهاية عمرها.
- ضعف دقة احتساب حالة الشحن (SOC)
- تفاوت في التقييم المالي للأصول.
مثال رقمي ورد في التقرير يُظهر أن:
“في نظام بسعة 50 ميغاواط-ساعة، ومع أسعار يومية 50 يورو/ميغاواط-ساعة، ودورة واحدة يوميًا، يمكن لاختلاف 8% بين SoH الفعلي والمقدر أن يؤدي إلى خسائر مالية تصل إلى 73,000 يورو سنويًا”.
استراتيجيات التحسين والمعالجة:
اقترح التقرير عدة حلول للتحكم بتدهور البطارية وتحسين SoH
- صيانة منتظمة وتحديثات برمجية لأنظمة إدارة البطاريات (BMS)
- فحص دوري لوحدات التحكم الحراري والمساعدة
- استبدال الوحدات الفردية منخفضة الأداء عند الضرورة (رغم كلفته العالية)
- اختبارات سعة دورية رغم أنها تتطلب إيقاف النظام مؤقتًا
النماذج الرقمية التوأمية (Digital Twins)
يمثل استخدام النماذج الفيزيائية الرقمية (Digital Twins) خيارًا واعدًا لتحسين مراقبة SoH ؛ هذه النماذج:
- تحاكي التغيرات الحرارية والكهربائية والكيميائية بشكل متزامن
- توفر مراقبة مستمرة وقابلة للقياس لتدهور البطارية
- تكشف عن التفاعلات بين مكونات البطارية التي قد تُسرّع أو تُبطئ التدهور
بذلك، تساعد هذه النماذج على دعم الصيانة الاستباقية، وتخفيض المخاطر التشغيلية، وتحسين العائد المالي.
خلاصة:
تؤكد الشركة أن مستقبل أنظمة BESS يعتمد على القدرة على التنبؤ والتقييم الدقيق لصحة البطاريات. ومع تطور الأدوات الرقمية وتحليل البيانات، يمكن تقليل الخسائر وتحقيق إدارة أكثر فاعلية للأصول. ولتحقيق ذلك، يجب أن تتحول الشركات من الاعتماد على نماذج خطية إلى أنظمة ذكية تعتمد على البيانات الحية والمحاكاة المتقدمة.
📚 المصدر:
3E. (2025). Battery degradation & digital twins. White Paper
