Tom Nudell، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Piq Energy – سلسلة المقابلات

Tom Nudell، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة Piq Energy، هو مهندس أنظمة طاقة ومدير تنفيذي تقني يتمتع بخبرة عميقة في تحليلات الشبكة، تخطيط النقل، والبنية التحتية للطاقة. قبل تأسيس Piq Energy، قضى ما يقرب من سبع سنوات في شركة Smart Wires، حيث ترقّى عبر عدة أدوار قيادية في التحليلات وفي النهاية شغل منصب مدير منتجات وتحليلات الحلول، قائداً فرقاً متعددة التخصصات من مهندسي تخطيط النقل، مهندسي البرمجيات، والمحللين الذين يعملون على دراسات تخطيط شبكة متقدمة وأنظمة تحليل آلية. في السابق، كان نوديل زميلاً بحثياً بعد الدكتوراه في معهد MIT، حيث ركّز عمله على الصمود في الأنظمة الطاقية المترابطة، إدارة طاقة الميكروشبكات، والتحكم التبادلي. كما أجرى أبحاثاً في جامعة North Carolina State حول تحديد مواقع الاضطرابات في شبكات الطاقة واسعة النطاق باستخدام قياسات في الوقت الحقيقي، التعلم الآلي المستند إلى الفيزياء، نظرية التحكم، والتحسين.

Piq Energy هي شركة برمجيات لتخطيط الشبكة تركز على تسريع ربط مشاريع الطاقة الجديدة، مراكز البيانات، وغيرها من الأحمال الكهربائية الكبيرة بشبكة الطاقة. تمكّن منصتها المطورين والمرافق من إجراء دراسات شبكة معقدة داخلياً، أتمتة سير عمل الهندسة، تقييم نقاط الربط المحتملة، واختبار عدد كبير من سيناريوهات المشاريع والشبكة بسرعة أكبر. تطور Piq منصة تخطيط شبكة ذاتية الوكالة تجمع بين نماذج أنظمة الطاقة، البيانات، أدوات الهندسة، وسير عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي في بيئة موحدة، مع تطبيقات تشمل الطاقة الشمسية، الرياح، تخزين الطاقة بالبطاريات، وتطوير الأحمال الكبيرة. تقول الشركة إن تقنيتها تدير أكثر من 1,000 نموذج نقل شبكة وقد استُخدمت لإكمال أكثر من 10,000 سير عمل هندسي، بينما تسعى لتقليل أحد أكبر الاختناقات التي تواجه الطاقة الجديدة وبنية الحوسبة التحتية: عمليات ربط الشبكة الطويلة.

امتدت مسيرتك المهنية عبر أبحاث التعلم الآلي المستند إلى الفيزياء، عمل صمود الشبكة في MIT، وسبع سنوات في بناء تحليلات تخطيط النقل في Smart Wires. كيف أدت تلك التجارب إلى تحديد المشكلة المحددة التي أدت إلى تأسيس Piq Energy؟

كان درجة الدكتوراه الخاصة بي في أنظمة الطاقة الحاسوبية حيث ركّزت على المراقبة والتحكم في الوقت الحقيقي على نطاق واسع. من هناك تابعت بحث ما بعد الدكتوراه في MIT حول شبكات الطاقة الصامدة وآليات السوق الديناميكية. بعد انتهاء مرحلة ما بعد الدكتوراه، انضممت إلى Smart Wires، حيث قضيت سبع سنوات في تأسيس وتوسيع فريق التحليلات. كان لفريقي تغطية هندسية عالمية لأنظمة الطاقة عبر أربع قارات، مع خبرة في تدفق الطاقة، محاكاة السوق، الديناميكيات، EMT، والاختبار المدمج للعتاد.

خلال ثلاثة أشهر من انضمامي إلى Smart Wires، أدركت أن تخطيط الشبكة هو في الأساس مشكلة علم بيانات ضخمة ومعقدة. بدأت أحلم بكيفية تبسيط وأتمتة أكثر أجزاء العملية تكلفة: تعريف التحليل، التنسيق بين خبراء الموضوع المختلفين، وبناء النماذج والتحقق منها. لتحسين عملية تخطيط الشبكة، طورنا عددًا من الأفكار الرئيسية. الأولى كانت القابلية لإعادة الإنتاج – إذا كان تحليلك قابلًا لإعادة الإنتاج بنسبة 100٪، يجب أن تكون تكلفة إضافية صفرية لشخص/خبير آخر لإعادة تشغيل التحليل. هذه القابلية لإعادة الإنتاج ضرورية لتمكين التعاون السلس بين المطورين، المرافق، وأطراف ثالثة أخرى في دراسات الشبكة. الثانية كانت تطبيق مفهوم “كل النماذج خاطئة، وبعضها مفيد” والتركيز على التحقق من أن لدينا نموذجًا مفيدًا للمشكلة المطروحة، بدلاً من محاولة بناء وإدارة أكثر النماذج “دقة” لكل شيء. (عندما نشير إلى “النماذج” هنا نعني نماذج شبكة النقل، النماذج الديناميكية للأجهزة والمحطات، إلخ).

قادتني هذه الأفكار الأولية وDio، شريكي المؤسس، إلى بدء الحلم بمنصة برمجية متطورة لأتمتة العمل الذي كنا نقوم به. في الوقت نفسه، كنا نلاحظ أن قائمة انتظار الربط أصبحت اختناقًا هائلًا للشبكة. كنا نرى أيضًا التحديات المتزايدة لربط تقنيات الشبكة الجديدة بما في ذلك الموارد القائمة على العاكس (IBRs، بما في ذلك جميع مشاريع الطاقة المتجددة الجديدة) وتقنيات تحسين الشبكة مثل أجهزة SmartValve التي كانت تبيعها شركة Smart Wires. أدركنا أنا وDio أننا نعرف كيفية حل هذه المشكلات، لكننا كنا بحاجة إلى تأسيس شركة برمجيات للقيام بذلك.

هناك ثلاث عناصر: أولاً، خلفيتي في أنظمة الطاقة الحاسوبية والخبرة في إدارة فريق تحليلات عالمي كانت الأساس. ثانياً، العمل الذي أنجزناه بالفعل في Smart Wires كان الدليل على وجود قيمة ملموسة حقيقية يمكن إنشاؤها. وأخيرًا، المناخ الكلي – حجم التحدي، الذي هو أيضًا حجم الفرصة – كان الحافز للقيام بالقفزة وتأسيس Piq Energy.

Piq تصف نفسها بأنها \”منصة تخطيط شبكة ذاتية الوكالة\”. ما الذي يجعل النظام ذاتيًا الوكالة بدلاً من مجرد منصة أتمتة أو تحليلات، وما هي المهام التي يمكن لوكلائه الذكائيين (AI) تخطيطها وتنفيذها بشكل مستقل؟

Piq تسرّع عملية الربط. التحليل الفني هو حاليًا أكبر اختناق أمام الربط، لذا نحن نبني منصة تخطيط شبكة ذاتية لتسريع هذه التحليلات الفنية.

هناك مستويات من الأتمتة. اليوم، لم يتم تعريف هذه المستويات من الأتمتة صراحةً لتخطيط الشبكة والربط، لكن يمكنك تخيل شيء مشابه لـ مستويات الأتمتة الخاصة بـ SAE للقيادة. أشرت إلى هذه الفكرة في ورقتي عام 2018 التي نُشرت في مؤتمر CIGRE العالمي. [T. Nudell, et al. “On Developing Automated Tools for Reliability Planning”, CIGRE Paris C1-201, 2018.].

الآن لدينا هذه التقنية المذهلة ذات الاستخدام العام في نماذج اللغة الكبيرة، ومع Piq نعمل على اكتشاف كيفية الاستفادة من الاستقلالية الوكيلة مع ضمان أن يتم تنفيذ الفيزياء والهندسة بشكل صحيح، بطريقة قابلة لإعادة الإنتاج بالكامل وقابلة للتدقيق في كل مرة.

اليوم، يقوم وكيلنا بتهيئة النماذج والسيناريوهات، وإطلاق الدراسات، وربط التقارير المنشورة، وتحليل النتائج، وكتابة تقارير جديدة تستند إلى بيانات الدراسة.

تعتمد دراسات الشبكة على برامج هندسية راسخة، ونماذج شبكة مفصلة، وقيود فيزيائية صارمة. كيف يجمع Piq بين الذكاء الاصطناعي وهذه الأدوات الحتمية دون السماح لنموذج احتمالي بتجاوز الفيزياء الأساسية لنظام الطاقة؟

أنت محق أن دراسات الشبكة تعتمد على برامج راسخة، ونماذج مفصلة، وفيزياء معروفة. تمكّن منصتنا الوكلاء من تعزيز الخبرة البشرية، مستندين إلى بياناتنا وسياقنا حول أنواع الدراسات التي يجب إجراؤها، وكيفية تكوين السيناريوهات، ثم ربط التحليل ببيانات النتائج الملموسة.

لكن بعد ذلك، كل ما بينهما هو أتمتة قابلة للتوسيع وحتمية. لا يكتب الوكلاء أي شفرة جديدة ولا يستخدمون محاكيات فيزياء غير مألوفة. ينتج عن ذلك منصة موثوقة بدرجة أعلى بكثير مقارنة بالنهج الأخرى لأن العمل الذي يقوم به الوكيل قابل لإعادة الإنتاج وقابل للتدقيق، وسيتم تنفيذه بالطريقة الصحيحة في كل مرة. بعبارة أخرى، إذا فحص مهندس بشري المخرجات، يجب أن يكون قادرًا على تكرار كل خطوة من العملية والحصول على نفس النتائج.

ما هي الأجزاء التي يمكن لـ Piq أتمتتها اليوم في دراسة الربط أو تخطيط النقل التقليدية، وأي القرارات لا يزال يتعين مراجعتها والموافقة عليها من قبل مهندس مؤهل؟

اليوم، يوفّر Piq للمطورين مجموعة من الأدوات عبر عملية دراسة الربط.

الأول هو الفحص العام للمناطق الخضراء عبر مساحات واسعة نسميه تحليل الفحص الإقليمي. يزوّدك بخريطة حرارية لسعة الفائض N‑1 في كل عقدة عبر المنطقة، بحيث يمكنك رؤية أين توجد مساحة فعلية في الشبكة قبل الالتزام بموقع معين.

الثاني هو فحص أعمق في موقع محدد – دراسة POI أو الفحص النقطي. تتعمق هذه الدراسات في نقطة ربط واحدة: جميع قيود الشبكة، والترقيات المحتملة، وتكلفة تلك الترقيات لمشروع يربط هناك.

الثالث هو إدارة الطابور. هنا يمكن للمطورين استكشاف نظرية الألعاب لدراسة التجمع، من خلال فهم توزيع التكلفة التفصيلي، وكيف يتغير هذا التوزيع مع تغير مجموعة المولدات. تتغير أحجام المشاريع، وتخرج بعض المشاريع، ويتخذ مطورون آخرون إجراءات، ويتحرك توزيع التكلفة مع ذلك. هذه مشكلة ديناميكية، وفي الوقت الحالي يكتشف معظم المطورين ذلك بعد حدوثه بدلاً من نمذجته مسبقًا.

كما يقوم Piq بأتمتة عملية بناء النماذج والتحقق منها للنماذج الديناميكية للمحطات – المعدات والتحكمات التي تمثل مراكز البيانات، ومزارع الطاقة الشمسية، والجهات الأخرى على الشبكة.

جميع هذه النماذج والنتائج والتقارير تتطلب وجود إنسان في الحلقة يستطيع توجيه المدخلات ومراجعة المخرجات. نحن لا ندعي أن لدينا نظامًا ذاتيًا كاملًا بعد، ولا أود أن أثق بأي شخص يدعي وجود ذلك.

أكمل Piq أكثر من 10,000 دراسة إنتاجية. ماذا علمك العمل على هذا النطاق حول الحفاظ على دقة النماذج، وتتبع تغيرات ظروف الشبكة، وإنتاج نتائج يمكن للمهندسين إعادة إنتاجها وتدقيقها؟

رقم 10,000 الآن قديم، ومنذ يناير (عند نشر هذا الرقم) نحن نجري الآن 2,000 دراسة شهريًا، ونحن في تزايد. هذا نتيجة نمو مستخدمينا، ومزيد من المستخدمين الذين يبنون أنظمة داخلية قابلة للتوسع أيضًا.

العمل بهذا المعدل يعلمك أن القابلية لإعادة الإنتاج ليست ميزة تُضاف. إنها القيد الذي يحدد ما إذا كان بإمكانك العمل بهذا المعدل أصلاً. إذا لم يكن بالإمكان إعادة إنتاج دراسة، فلا يمكن تدقيقها، وإذا لم تُدقق لا يستطيع أحد اتخاذ إجراء بناءً عليها. إذا لم تكن دراساتك قابلة للتنفيذ، فأنت تولد حجمًا فقط، لا قيمة. كل ما يتعلق ببنائنا للمنصة ينبع من فكرة بناء نماذج مفيدة وإجراء دراسات ذات قيمة.

يتيح Piq لمطوري مراكز البيانات والعملاء ذوي الأحمال الكبيرة تقييم المواقع المحتملة وسيناريوهات الاتصال قبل التوجه إلى شركة المرافق. كيف يمكن لهذه الدراسات التي يقودها المطورون تسريع العملية دون خلق افتراضات متضاربة أو تكرار التحليل الرسمي للمرافق؟

لا تزال الشركة المرافقية تحتاج إلى إجراء دراستها الرسمية الخاصة، لكن عملائنا لا يستطيعون الانتظار. اليوم، قد يستغرق الحصول على نتائج تلك الدراسة الرسمية أكثر من عام، وفي هذه الأثناء يجلس عملاؤنا على استثمارات بمئات الملايين من الدولارات. لديهم معدات لشرائها، وأراضٍ لاقتناءها، ومواقع ربط لتأمينها في جميع أنحاء البلاد. نحن نمكّن عملائنا من اتخاذ هذه القرارات قبل الدراسة الرسمية للمرافق. لقد رأينا أيضًا كيف يمكن لعملائنا التأثير على اتجاه الشركة المرافقية لأنهم مزودون برؤى حول حلول الربط المرنة أو الترقيات البديلة لربط سعة إضافية.

ما نقدمه هو طريقة سريعة وفعّالة لاستعراض المستقبل. لا أحد يمتلك كرة بلورية (ولا تعرف من ينافسك في الصف)، ولكن إذا كانت الدراسات ميسورة التكلفة وسريعة، فإن استكشاف العديد من السيناريوهات يساعد عملائنا على اتخاذ قرارات أكثر استنارة برأس مالهم. كما نوفر لعملائنا القدرة على استكشاف الترقيات البديلة لإطلاق السعة الحالية في نظامهم والتعاون يدًا بيد مع الشركات المرافقية كشركاء حقيقيين.

تلقت مرافق كاليفورنيا طلبات لحوالي 18.7 غيغاواط من سعة خدمة مراكز البيانات الجديدة، على الرغم من أن العديد من المشاريع المقترحة قد لا تُبنى أبدًا. هل يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المرافق في تمييز المشاريع الموثوقة عن الطلبات التخيلية أو المكررة ومنع “الأحمال الوهمية” من تشويه تخطيط الشبكة على المدى الطويل؟

ليس التخمين غير عقلاني. بالنظر إلى المدة التي يستغرقها دراسة وربط مشروع، فإن أي شخص يستطيع تحمل تكلفة تقديم طلبات ربط تخيلية سيفعل ذلك. إنه الرد المنطقي على عملية الربط كما هي اليوم. وفي رأينا، إذا كان بإمكان المشاريع أن تُدرس وتُربط بسرعة تساوي سرعة بنائها، فلن يكون هناك حافز للتخمين في المقام الأول.

إذن الجواب ليس في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد التخمين. بل الجواب هو استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين العملية فعليًا – لربط حمل أكبر بكفاءة أعلى. وهذا يعني استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع عملية دراسة الربط نفسها وإيجاد تخفيفات بديلة، بما في ذلك تقنيات تعزيز الشبكة والربط المرن. ومع تغييرات تنظيمية، مثل زيادة تكاليف الطلب أو الودائع الأكبر وتعريفات ربط مُعدلة، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفتح نظامًا أكثر كفاءة مع تقليل كبير للتخمين.

ولكن في غياب التغييرات، ستستمر تحديات الأحمال الوهمية في التفاقم. المزيد من الأحمال الوهمية يعني المزيد من السيناريوهات للدراسة، مما يجعل التخطيط على المدى الطويل أصعب على مخططي المرافق، مما يجعل النظام بأكمله أبطأ. النظام الأبطأ يزيد من حافز التخمين. وهذا بالضبط ما رأيناه مع قوائم انتظار ربط المولدات التي دفعتنا إلى تأسيس Piq في عام 2023، وهو بالضبط الحلقة الراجعة التي نحاول كسرها.

تقول Piq إن عملها ساعد في تحديد ما يقرب من 1 غيغاواط من سعة الشبكة من خلال حلول مرنة وتقنيات تعزيز الشبكة. ما هي أنواع التغييرات التشغيلية أو التقنيات التي تفتح تلك السعة، وهل يمكنك إرشادنا عبر مثال لمشروع تجنّب ترقية شبكة رئيسية؟

هناك ثلاثة أشياء فقط يمكنها فتح السعة. جميعها أنواع من المرونة التشغيلية التي لم تكن متاحة للشبكة حتى وقت قريب. نسمي هذه الأنواع الثلاثة من المرونة Point Flexibility، Aggregate Flexibility، وNetwork Flexibility.

المرونة النقطية هي ما يتغير عند نقطة الربط، بما في ذلك حلول مثل جلب توليدك الخاص (BYOG)، حدود السحب الصافية، خفض الأحمال/الأحمال القابلة للتحكم، وغيرها. المرونة التجميعية هي الموارد الموزعة عبر الشبكة مثل محطات الطاقة الافتراضية (VPPs) والموارد الموزعة (DER) المجمعة لإدارة قيود النقل. والمرونة الشبكية هي معلمات الشبكة وتكوينها نفسه — التحكم المتقدم في تدفق الطاقة، تحسين الطوبولوجيا، وتقييم الخط الديناميكي. الأمر المهم هو أن الثلاثة يمكن نمذجتها وتخطيطها وفي النهاية نشرها إلى غرفة التحكم.

أنقى مثال هو المرونة الشبكية. درسنا حالة كان القيد الملزم عنصرًا واحدًا، وتم نشر تحكم في تدفق الطاقة بقدرة 70 ميڤار مباشرةً عند ذلك القيد، مما فتح ما يقرب من 600 ميغاواط من سعة إضافية. لا خطوط نقل جديدة، ولا تصاريح متعددة السنوات، مجرد ترقية شبكة صغيرة لفتح 600 ميغاواط من السعة.

استخدام سعة شبكة النقل لا يتجاوز حوالي 35٪ في أسوأ ظروف التخطيط. الشبكة ليست ممتلئة. على الرغم من أن أكبر تحدٍ لربط الأحمال الكبيرة اليوم هو سعة الشبكة، فإن الشبكة مقيدة فقط في أماكن محددة تحت ظروف محددة. معظم تلك القيود لها حل لا يتطلب الانتظار عقدًا للحصول على خطوط جديدة، ويمكن تحديد هذا الحل من خلال دراسة أفضل للشبكة.

هناك نظام إيكولوجي سريع النمو لهذه الأنواع الثلاثة من المرونة. شركات مثل Base Power وVoltus وSmart Wires وNewGrid وغيرها تنشر حلولًا حقيقية على نطاق واسع اليوم. الجزء الوحيد المفقود هو الإطار التحليلي لإدخال هذه الحلول في دراسات الربط في المقام الأول.

يمكن أن تؤثر قرارات الهندسة المتعلقة بالشبكة على الموثوقية وأسعار الكهرباء واستثمارات البنية التحتية لعقود. ما هي الضمانات وعمليات التحقق والتصاريح وسلاسل التدقيق اللازمة قبل أن تتمكن المرافق من الوثوق بوكلاء الذكاء الاصطناعي في تدفقات عمل التخطيط المتزايدة التعقيد؟

نحن نتفق بنسبة 100٪. من أجل اتخاذ قرارات هندسية سليمة، يجب أن يكون كل جزء من العمل الآلي قابلًا للتدقيق وإعادة الإنتاج. يجب أن يكون هناك سجل ورقي لكل إجراء، لأنك لا تريد أن يعمل الذكاء الاصطناعي في صندوق أسود ويتصرف بشكل غير متوقع.

سجلات التدقيق لدينا متعددة الجوانب. نحن نحتفظ بمحادثات الوكيل، وإجراءات الوكيل، وتنفيذ الأدوات الحتمية. كل خطوة فرعية وكل سير عمل فرعي يحدد ويدير جميع مدخلاته ومخرجاته، لذا كل شيء قابل للتدقيق من البداية إلى النهاية.

الأذونات أيضًا حاسمة. وكلاؤنا يرثون الأذونات من المستخدم الذي يعملون معه. لا يمكن للوكيل رؤية البيانات أو اتخاذ إجراءات لا يستطيع الشخص الذي يعمل لصالحه رؤيتها أو اتخاذها بنفسه.

هذا مرتبط بالموضوع الأوسع لحوكمة البيانات، والوكيلون يغيرون النماذج التاريخية. تاريخيًا كانت الحوكمة تتعلق بالبيانات المهيكلة، ذات نطاق ضيق داخل صومعة واحدة. مع الوكلاء، لديك بيانات مهيكلة، شبه مهيكلة وغير مهيكلة تتحرك عبر الصوامع — وهذا بالضبط ما يوفّره منصة مثل Piq، وهو ما يجعل الحوكمة أكثر صعوبة. هناك كمية أكبر بكثير من البيانات المتاحة، ومجموعة أوسع من الأشخاص يتفاعلون معها. في منظمة أنظمة الطاقة، هذا الأمر مهم مرتين: بالنسبة لمعلومات الاستثمار الحساسة تنافسيًا، ولـ CEII. لحسن الحظ، هناك أشخاص ذكيون يعملون على ذلك، مثل المشاركين في فرقة عمل IEEE لحوكمة البيانات لمنظمات أنظمة الطاقة.

قامت Piq مؤخرًا بجمع جولة تمويل أولية بقيمة $5 مليون تجاوزت الطلب لتوسيع منصتها. بالنظر إلى الخمس سنوات القادمة، كيف تتوقع أن يغير الذكاء الاصطناعي تخطيط الشبكة، وهل سيكون التحليل الأسرع كافيًا لمواكبة الطلب على الكهرباء الناتج عن مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، والتكهرب، والنمو الصناعي؟

أعتقد أن استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع التحليل هو المفتاح لمواكبة طلب الكهرباء. الفكرة الأساسية هي أن الأتمتة على هذا النطاق لا تتعلق فقط بإنجاز نفس العمل بسرعة أكبر، بل أيضًا بتمكين التحليل الذي لا يمكن إجراؤه إذا كان لدينا قدرة بشرية محدودة. التوصيل المرن، وشبكات النقل المرنة، والتقنيات التي تعزز الشبكة — كل ذلك يفتح السعة الكامنة الموجودة بالفعل في الشبكة اليوم. من خلال الجمع بين ذلك ودراسات التوصيل المتسارعة، نعتقد أننا سنتمكن من مواكبة الطلب.

شكراً على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا Piq Energy.