البيانات الشمسية ووعد الطائرات بدون طيار التي تعمل بالطاقة الشمسية
لطالما اشتهرت SolarAnywhere كخدمة بيانات للطاقة الشمسية الكهروضوئية على نطاق واسع والموزعة. لكن مجموعات بيانات الإشعاع عالية الدقة أصبحت الآن تقود تطبيقًا جديدًا مفاجئًا: الطائرات بدون طيار التي تعمل بالطاقة الشمسية. في جامعة وارسو للتكنولوجيا، يستخدم الباحث بيوتر ليشوتا بيانات الإشعاع الشمسي التاريخية المستمدة من الأقمار الصناعية من SolarAnywhere لتحديد أفضل الأوقات لإطلاق الطائرات بدون طيار الشمسية ومدة بقائها في الجو بشكل واقعي. يمكن أن يؤدي هذا العمل إلى تسريع تطوير المراقبة البيئية المستقلة، والزراعة الدقيقة، وعمليات البحث والإنقاذ - وهي المهام التي يكون فيها الطيران طويل التحمل أمرًا بالغ الأهمية.
تحدي الطقس للطائرات بدون طيار الشمسية
تم تصميم الطائرات بدون طيار التي تعمل بالطاقة الشمسية لإعادة شحن بطارياتها باستخدام الألواح الكهروضوئية الموجودة على متنها. من الناحية النظرية، يصف السيناريو الصافي السماء علاقة مباشرة بين الإشعاع الشمسي، ومخرجات الألواح، ومدة الطيران. لكن من الناحية العملية، نادرًا ما يكون الطقس متعاونًا. يمكن أن يؤدي الغطاء السحابي الديناميكي على ارتفاعات منخفضة، خاصة في مناطق مثل أوروبا الوسطى، إلى تقليل الطاقة الشمسية المتاحة للطائرة بشكل كبير، مما يحد من قدرات المهمة.
بالنسبة لمخططي المهام، فإن عدم القدرة على التنبؤ بالإشعاع تحت السماء الواقعية يمثل عائقًا كبيرًا. تعتمد معظم النماذج السابقة على افتراضات نظرية لسماء صافية أو متوسطات مناخية، والتي تفشل في التقاط التباين اليومي الذي يحدد بالفعل ما إذا كانت الطائرة بدون طيار يمكنها إكمال مهمتها. أدرك ليشوتا أن هناك حاجة إلى شيء أكثر قوة: إطار محاكاة يحاكي التقلبات الجوية في العالم الحقيقي لتقييم احتمالية نجاح المهمة.
بناء محاكاة عشوائية على بيانات إشعاع حقيقية
من ملامح السماء الصافية إلى نماذج الغطاء السحابي
يتمثل جوهر الإطار في مجموعة بيانات SolarAnywhere، والتي تمتد لأكثر من 25 عامًا من ملاحظات الإشعاع المستمدة من الأقمار الصناعية. باستخدام تقدير الاحتمال الأقصى (MLE)، حدد ليشوتا ملامح الإشعاع الطبيعي المباشر (DNI) والإشعاع الأفقي المنتشر (DHI) للسماء الصافية التي تطابق الملاحظات التاريخية مع خطأ أقل بكثير من المراجع القياسية أو المتوسطات طويلة الأجل أو صيغ السنة الجوية النموذجية.
لكن ملامح السماء الصافية وحدها ليست كافية في المناطق المتغيرة الطقس. تم استخدام مجموعات البيانات عالية الدقة لبناء نموذج للغطاء السحابي. من خلال محاكاة السلوك العشوائي للسحب، يتجاوز الإطار الافتراضات الحتمية وينتج توزيعات احتمالية للطاقة الشمسية المتاحة في أي وقت ومكان معين.
نمذجة احتمالات نتائج المهمة
مع هذا الإطار العشوائي، قام ليشوتا بتحديد احتمالية تحقيق مدة طيران مستهدفة لوقت إطلاق ومكان وتكوين طيران معين. بدلاً من حد أقصى نظري واحد، ينتج الإطار منحنيات توضح احتمالية النتائج المختلفة في ظل ظروف واقعية. تمثل هذه المنحنيات تحولًا جوهريًا من تقديرات الأداء البسيطة إلى تخطيط المهام المراعي للمخاطر.
النتائج الرئيسية: الإطلاق في منتصف النهار يفوز
من أكثر النتائج دلالة في الإطار هو تأثير وقت الإطلاق على نجاح المهمة. كما هو موضح في الدراسة، فإن الإطلاق في منتصف النهار يوفر فرصًا أفضل بشكل ملحوظ لمهمة أطول من الإطلاق في الصباح الباكر - حتى لنفس الطائرة بدون طيار في نفس اليوم. لا يمكن الحصول على هذا النوع من الرؤى من افتراضات السماء الصافية، حيث تكون الاختلافات بين الإشعاع في الصباح ومنتصف النهار متوقعة وغالبًا ما تكون صغيرة.
السبب بديهي: أنماط الغطاء السحابي في أوروبا الوسطى لها مكون نهاري. غالبًا ما يتبدد ضباب الصباح والسحب المنخفضة بحلول منتصف النهار، مما يسمح لمزيد من الإشعاع بالوصول إلى الطائرة. يلتقط النموذج هذه الديناميكيات، مما يمنح المشغلين أساسًا قائمًا على البيانات لاختيار نوافذ الإطلاق.
التصميم لظروف العالم الحقيقي
بالإضافة إلى الجدولة، يتيح الإطار اتخاذ قرارات تصميم أفضل. أظهر ليشوتا كيف تؤثر التعديلات في نسب مساحة الألواح الشمسية إلى الجناح، أو قدرات البطارية، أو اختيار ساعة الإقلاع مباشرة على جدوى المهمة. بدلاً من تحسين أقصى مدة طيران نظرية غير واقعية، يمكن للمهندسين استخدام منحنيات الاحتمالية لتقييم المفاضلات. على سبيل المثال، قد تؤدي زيادة سعة البطارية إلى تحسين التحمل في الظروف الغائمة ولكنها تضيف وزنًا؛ يُظهر النموذج ما إذا كانت هذه المقايضة تستحق المخاطرة.
يسهل هذا النهج الانتقال نحو التصميم الموجه للمخاطر لتطبيقات التكنولوجيا الخضراء. بدلاً من افتراض السيناريو الأفضل، يمكن للمصممين تحديد عتبات موثوقية - مثل احتمال 90٪ لتحقيق مدة طيران معينة - والعمل بشكل عكسي لتحديد المعايير التي تلبي هذا العتبة.
آثار على التكنولوجيا الخضراء وما بعدها
الطائرات بدون طيار الشمسية هي مجرد مثال واحد على كيفية دعم بيانات الموارد الشمسية المتقدمة للتقنيات الخضراء الناشئة. يمكن تطبيق نفس المنهجية على المركبات التي تعمل بالطاقة الشمسية، أو الأنظمة المستقلة البحرية، أو حتى عمليات تخزين الطاقة الثابتة التي تعتمد على التنبؤ بالطاقة الشمسية. مع تبني المزيد من القطاعات للطاقة المتجددة، تزداد الحاجة إلى النمذجة الاحتمالية الواقعية للأداء.
بالنسبة لصناعة الطائرات بدون طيار، الآثار واضحة. يمكن تخطيط مهام المراقبة البيئية المستقلة في أوروبا الوسطى والمناخات المماثلة بمستوى كمي من الثقة. يمكن لعمليات الزراعة الدقيقة جدولة الرحلات عندما يكون احتمال وجود طاقة شمسية كافية في أعلى مستوياته. يمكن لفرق البحث والإنقاذ تحديد ما إذا كانت الطائرة بدون طيار الشمسية ستظل في الجو لفترة كافية لتغطية منطقة مستهدفة.
الاستنتاج
يسلط العمل في جامعة وارسو للتكنولوجيا الضوء على قيمة بيانات الإشعاع طويلة الأجل المستمدة من الأقمار الصناعية للتطبيقات التي تتجاوز الطاقة الشمسية الكهروضوئية التقليدية. توفر مجموعة بيانات SolarAnywhere الأساس للنمذجة العشوائية الواقعية لعمليات الطائرات بدون طيار الشمسية. من خلال استبدال افتراضات السماء الصافية بأطر قائمة على الاحتمالات، يمكن للباحثين والمشغلين اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، وزيادة معدلات نجاح المهام، وتسريع اعتماد الطيران المستدام.
مع نضج التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع أن تصبح الطائرات بدون طيار الشمسية أكثر قدرة وموثوقية، ولكن فقط إذا خططنا للطقس كما هو، وليس كما نتمنى أن يكون. تعد الأساليب القائمة على البيانات مثل نهج ليشوتا هي المفتاح لفتح هذا المستقبل.
تستند هذه المقالة إلى تقارير من CleanTechnica. اقرأ المقال الأصلي.
Originally published on cleantechnica.com