محطات 132 ك.ف: كيف يجعلها الذكاء الاصطناعي أذكى بالكويت؟

في 2025، الحديث في الخليج عن الكهرباء لم يعد يدور حول “إضافة سعة” فقط. الخبر الذي لفت انتباه قطاع المرافق هو إعلان إطلاق 22 محطة تحويل جديدة بجهد 132 كيلوفولت ضمن توسعة شبكة النقل في دبي. الرقم بحد ذاته كبير، لكنه يلمّح لشيء أهم: المنطقة تدخل مرحلة شبكة أكثر تعقيداً—ومع التعقيد، يصبح الفرق الحقيقي في “الذكاء” لا في “الحديد”.

وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. كثير من مشاريع توسعة الشبكات تُدار بعقلية مشاريع مدنية وكهربائية تقليدية: جدول زمني، توريد، تركيب، تشغيل. هذا جيد… لكنه غير كافٍ. لأن محطات النقل الحديثة، خصوصاً بجهد 132 ك.ف، تصبح ذات قيمة أعلى عندما تُدار ببيانات دقيقة، وتنبؤات، وأتمتة قرارات التشغيل.

هذه المقالة جزء من سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في الكويت». وسنستخدم توسعة دبي كـ”مرآة إقليمية” لنفهم: كيف يمكن للكويت أن ترفع كفاءة شبكاتها الكهربائية ومحطات التحويل—وتربط ذلك مباشرة باحتياجات قطاع النفط والغاز، والتحميل المتزايد، ومتطلبات الاستدامة؟

لماذا توسعة محطات 132 ك.ف تعني شيئاً للكويت؟

الجواب المباشر: لأن توسعة محطات النقل بجهد 132 ك.ف هي استثمار في “العمود الفقري” للشبكة، وأي عمود فقري جديد يحتاج جهازاً عصبياً—وهذا هو الذكاء الاصطناعي.

محطات 132 ك.ف عادةً ليست مجرد “نقطة توزيع”. هي عقدة تربط بين:

• محطات التوليد (تقليدية أو متجددة)
• الأحمال العالية (المناطق السكنية/التجارية/الصناعية)
• محطات وخطوط أخرى لتوزيع الحمل وتخفيف الاختناقات

وفي الكويت، الصورة أكثر حساسية لأن الأحمال الصيفية ترتفع بشكل حاد، والقطاع الصناعي وقطاع النفط والغاز يعتمد على كهرباء مستقرة، وأي انقطاع أو هبوط جهد ينعكس على الإنتاج والسلامة.

توسعة الشبكة ليست “نهاية المشروع”… بل بداية التشغيل الصعب

عند زيادة عدد المحطات، تزيد:

• نقاط القياس (Sensors/SCADA)
• حالات الأعطال المحتملة
• الحاجة للتنسيق بين الحمايات (Protection Coordination)
• صعوبة التنبؤ بالاختناقات قبل حدوثها

إذا تمت إدارة هذه الشبكة الجديدة بالأدوات نفسها، سيُهدر جزء من العائد المتوقع من الاستثمار. أما إذا أُضيفت طبقة ذكاء اصطناعي، فالعائد يتضاعف عبر تقليل الانقطاعات، رفع كفاءة التشغيل، وإطالة عمر الأصول.

أين يركب الذكاء الاصطناعي داخل محطات التحويل؟ (5 تطبيقات عملية)

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي لا “يستبدل” أنظمة التحكم، بل يعمل فوقها ليحوّل البيانات إلى قرارات تشغيل وصيانة أسرع وأدق.

فيما يلي أكثر 5 تطبيقات تُترجم مباشرة إلى نتائج في محطات 132 ك.ف وشبكات النقل:

1) الصيانة التنبؤية للمحولات والقواطع (Predictive Maintenance)

المحول (Transformer) والقاطع (Circuit Breaker) هما أغلى وأخطر عناصر المحطة. الذكاء الاصطناعي يتعلم من:

• بيانات الحرارة والحمل
• نتائج اختبارات الزيت والغازات المذابة (عند توفرها)
• عدد عمليات الفصل/الوصل و”منحنى التآكل”

ثم يعطيك مخرجات واضحة مثل:

• “احتمال فشل خلال 60–90 يوماً إذا استمر نمط الحمل الحالي”
• “الأولوية في الصيانة هذا الأسبوع لهذه المعدّة”

موقفي الواضح: الصيانة الدورية وحدها لم تعد كافية في شبكات تتوسع بسرعة. الصيانة التنبؤية تقلل صيانة “على الفاضي” وتمنع الأعطال “اللي تكسر ظهر التشغيل”.

2) اكتشاف الأعطال والشذوذ قبل أن يتحول لانقطاع

بدلاً من انتظار إنذار كبير، نماذج الذكاء الاصطناعي ترصد الشذوذ الصغير:

• تغير غير مبرر في الفولتية/التردد
• تذبذب متكرر في تيارات خطوط معينة
• نمط غير طبيعي في تشغيل الحمايات

الفكرة بسيطة: أعطال الشبكة غالباً تسبقها إشارات ضعيفة. والذكاء الاصطناعي ممتاز في التقاطها.

3) تحسين تدفق القدرة وتقليل الاختناقات (Grid Optimization)

عند زيادة المحطات، يصبح توجيه الطاقة بين المسارات المختلفة قراراً يومياً. باستخدام نماذج تنبؤ بالحمل (Load Forecasting) + تحسين (Optimization) يمكن:

• تقليل التحميل الزائد على خطوط محددة
• تقليل الفواقد (Losses)
• تحسين ملف الجهد (Voltage Profile)

وهذا مهم للكويت لأن تقليل الفواقد يعني ميغاواطات “مسترجعة” بدون بناء توليد جديد.

4) أتمتة التقارير التشغيلية ورفع جاهزية فرق المناوبة

في محطات كثيرة، جزء من وقت المهندسين يذهب لتقارير:

• سجلات الأعطال
• ملخصات الأحمال
• تقارير الاستجابة للحوادث

الذكاء الاصطناعي التوليدي يمكن أن يحول البيانات الخام إلى تقارير عربية واضحة مع:

• ملخص تنفيذي
• جدول أحداث زمني
• توصيات متابعة

وهذا يرتبط مباشرة بهدف هذه السلسلة في الكويت: أتمتة التقارير وتعزيز التواصل مع أصحاب المصلحة.

5) إدارة الأصول على مستوى الشبكة وليس على مستوى محطة واحدة

عندما ترتفع عدد محطات 132 ك.ف، ستحتاج “غرفة قيادة” ترى الشبكة ككل:

• مؤشر صحة لكل أصل (Asset Health Index)
• ترتيب أولويات الاستثمار (Replace/Refurbish)
• محاكاة أثر تأخير توريد قطعة أو توقف معدة

هذه النظرة الشمولية هي التي تجعل التوسع قابلاً للاستدامة.

ماذا تتعلم الكويت من توسعة دبي؟ (من التوسع إلى شبكة ذكية)

الجواب المباشر: الدرس ليس “ابنِ أكثر”، بل “ابنِ + اجعل التشغيل قائماً على البيانات منذ اليوم الأول”.

توسعة كبيرة مثل إطلاق 22 محطة تحويل في سنة واحدة تُظهر أن المنطقة مستعدة لضخ استثمارات ضخمة في البنية التحتية. لكن هناك سؤال تشغيل لا يهرب منه أحد: كيف تدير عشرات العقد الجديدة بكفاءة، وبأقل مخاطر، ومع فرق تشغيل قد لا تتضاعف بالعدد نفسه؟

3 مبادئ تنفيذية لو طُبقت في الكويت ستختصر سنوات

1. ابدأ من البيانات قبل النموذج: توحيد بيانات SCADA، وDMS/EMS، وسجلات الصيانة، وبيانات الطقس في مستودع بيانات واحد.
2. ابنِ حالات استخدام محددة: لا تبدأ بمشروع “ذكاء اصطناعي للشبكة بالكامل”. ابدأ بمحطة/منطقة، مثل صيانة المحولات أو تنبؤ الحمل.
3. حوكمة أمن سيبراني واضحة: كلما زادت الأتمتة، ارتفعت المخاطر. اعتمد فصل الشبكات، وإدارة هويات، وتسجيل أحداث.

جملة تصلح للاقتباس: التوسع في المحطات يزيد السعة، لكن الذكاء الاصطناعي يزيد التحكم في السعة.

الربط مع النفط والغاز في الكويت: نفس الفكرة، سياق مختلف

الجواب المباشر: استقرار شبكة النقل ينعكس مباشرة على استقرار عمليات النفط والغاز—والذكاء الاصطناعي هو حلقة الوصل بين الطرفين.

في الكويت، منشآت النفط والغاز لا تستهلك كهرباء فقط؛ هي أيضاً جزء من منظومة السلامة والإنتاج. أي خلل كهربائي قد يسبب:

• توقفات غير مخططة (Unplanned Downtime)
• اضطراب في الضواغط والمضخات
• ضغط إضافي على أنظمة الطوارئ

عندما تستخدم شركة مرافق أو جهة تشغيل الشبكة الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الجهد وتقليل الانقطاعات، فهي عملياً تدعم:

• موثوقية الإنتاج
• سلامة الأصول
• تقليل الهدر التشغيلي

وهنا رأيي: التحول الرقمي في الطاقة بالكويت لن ينجح إذا بقيت الشبكة “خلف الكواليس”. الشبكة هي الأساس، ومحطات 132 ك.ف هي نقاط القوة التي تستحق أن تصبح ذكية.

أسئلة شائعة عند تطبيق الذكاء الاصطناعي في محطات التحويل

هل نحتاج تغيير المعدات القديمة لنطبق الذكاء الاصطناعي؟

ليس دائماً. كثير من حالات الاستخدام تبدأ بـ”طبقة بيانات” فوق الأنظمة الموجودة. المهم هو جودة القياس وتوحيد البيانات.

ما أسرع مشروع يعطي عائد واضح؟

عادةً الصيانة التنبؤية للمحولات والقواطع + أتمتة التقارير لأنهما يقللان تكاليف مباشرة ويختصران وقت الفرق.

كيف نقيس النجاح؟

قياسات عملية تُستخدم في مشاريع الشبكات:

• انخفاض عدد الانقطاعات ومدة الانقطاع
• انخفاض الأعطال المتكررة على الأصل نفسه
• ارتفاع دقة توقع الحمل اليومي/الأسبوعي
• انخفاض الفواقد الفنية في مناطق محددة

خطوات عملية خلال 90 يوماً لجهة تشغيل في الكويت

الجواب المباشر: خلال 3 أشهر يمكن بناء أساس حقيقي، بشرط التركيز على هدف واحد وبيانات نظيفة.

1. اختيار نطاق تجريبي (Pilot): 2–3 محطات 132 ك.ف أو مغذيات ذات أحمال عالية.
2. تجميع البيانات وتشخيصها: ما المتوفر من SCADA؟ ما دقة التوقيت؟ أين الفجوات؟
3. حالة استخدام واحدة: تنبؤ الحمل + إنذار مبكر للشذوذ، أو صحة المحول.
4. لوحة متابعة تنفيذية: مؤشرات يومية/أسبوعية مفهومة لمدير التشغيل، لا للمهندس فقط.
5. خطة توسع: بعد نجاح التجربة، تتوسع إلى مناطق أخرى بخطوات محسوبة.

النتيجة التي نبحث عنها ليست “نموذج ذكاء اصطناعي جميل”، بل قرار تشغيل أفضل كل يوم.

ماذا بعد محطات 132 ك.ف؟ سؤال 2026 في الخليج

توسعة محطات النقل في دبي خلال 2025 ترسل إشارة واضحة: البنية التحتية تتوسع بسرعة، والطلب على الكهرباء يتغير، والضغط على الاعتمادية يزيد. الكويت أمام فرصة ممتازة لتتقدم خطوة إضافية: أن تجعل الشبكة أذكى بالتوازي مع أي توسعة—خصوصاً عند ربط ذلك باحتياجات النفط والغاز.

إذا كنت تعمل في جهة مرافق، أو شركة نفط وغاز، أو مقاول أنظمة، فالسؤال العملي الآن: أي جزء من شبكة النقل في الكويت سيعطي أعلى عائد لو أضفنا له الذكاء الاصطناعي خلال 6 أشهر؟

إن أردت، أستطيع تحويل الأفكار أعلاه إلى قائمة حالات استخدام مناسبة للكويت حسب نوع الجهة (مرافق/نفط وغاز/مقاول) مع مؤشرات قياس ROI وخريطة تنفيذ مختصرة.