انضباط الطاقة الشمسية في الصين… ودور الذكاء الاصطناعي بالسعودية

قفزة تركيب الطاقة الشمسية في الصين إلى نحو 22 جيجاواط في شهر واحد (نوفمبر) تبدو للوهلة الأولى “عودة قوية”. لكن القراءة الأدق تقول شيئًا مختلفًا: هذا ليس موسم ازدهار جديد، بل محاولة لإدارة السوق بانضباط بعد عام 2025 الذي اتسم بتذبذب السياسات والرسوم والحديث المتكرر عن فائض الطاقة الإنتاجية.

هذا التفصيل مهم جدًا للسعودية اليوم (28/12/2025). لأن قطاع الطاقة عندنا لا يبحث فقط عن زيادة أرقام السعة؛ بل عن نمو يمكن التحكم به: تخطيط أدق، إنفاق رأسمالي أذكى، ومواءمة أعلى بين الشبكة، وسلاسل الإمداد، والأهداف الوطنية. وهنا تحديدًا يظهر دور الذكاء الاصطناعي—ليس كترف تقني—بل كأداة عملية لضبط الإيقاع.

الفكرة التي لا أحب تجاهلها: الطاقة المتجددة لا تفشل بسبب التكنولوجيا بقدر ما تتعثر بسبب التخطيط غير المنضبط.

لماذا “ارتداد” الصين ليس طفرة جديدة؟

الجواب المباشر: لأن الزيادة تبدو مرتبطة بسلوك المطورين تجاه المهل التنظيمية وبإعادة ترتيب المشاريع، لا بفتح شهية السوق بلا حدود.

الصين شهدت خلال 2025 بيئة صعبة: تغيرات تنظيمية متسارعة، رسوم وحواجز تجارية في بعض الأسواق، وضغط من فائض الطاقة الإنتاجية في أجزاء من سلسلة القيمة الشمسية. في مثل هذه الظروف، قد تظهر أشهر مرتفعة التركيب نتيجة عاملين شائعين:

1. تقديم المشاريع قبل موعد تنظيمي (Policy deadline effect): الشركات تُسرّع التنفيذ للاستفادة من مزايا أو لتجنب متطلبات جديدة.
2. تصريف “رصيد” مشاريع مؤجلة: مشروعات كانت جاهزة هندسيًا وتم تعليقها بسبب التمويل أو الشبكة ثم تعود فجأة.

هذه القراءة تضعنا أمام درس عملي: الأرقام الشهرية لا تكفي للحكم على صحة السوق. المهم هو: هل النمو متوازن مع قدرة الشبكة؟ هل العوائد مستقرة؟ هل إدارة المخاطر (تعرفة، توريد، تمويل) محسوبة؟

ماذا يعني “انضباط السوق” في مشاريع الطاقة؟

الانضباط هنا يعني ثلاثة أشياء بسيطة ومؤثرة:

• عدم مطاردة السعة على حساب الاقتصاديات: اختيار المواقع والأحجام وفق منحنى أسعار الكهرباء وتكلفة الربط.
• إدارة الاختناقات مبكرًا: خصوصًا اختناقات الشبكات والمحطات الفرعية.
• تقليل التقلب: بناء محفظة مشاريع موزونة بدل “قفزات” تنفيذية تُرهق الموردين والشبكة.

إذا كانت الصين تحاول الانتقال من “اندفاع” إلى “سيطرة”، فالسعودية تستطيع أن تبدأ من نقطة أقوى: السيطرة من البداية عبر الذكاء الاصطناعي.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟ من التخطيط إلى التشغيل

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يضيف دقة في قرارات الطاقة، ويقلل الكلفة الناتجة عن التخمين، ويحوّل السياسات من نصوص إلى سيناريوهات قابلة للاختبار.

في سلسلة مقالاتنا “كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية”، غالبًا ما نتحدث عن الأتمتة والتحسين التشغيلي. لكن ما أراه أكثر تأثيرًا في 2026 هو استخدام الذكاء الاصطناعي كـ محرك تخطيط—خصوصًا عند دمج المتجددات مع الشبكة ومع الأصول النفطية والغازية.

1) التنبؤ بالطلب والأحمال… ثم بناء السعة على أساسه

أكبر خطأ يقع فيه كثيرون: إضافة سعات متجددة دون فهم دقيق لتغير الطلب حسب:

• المواسم (صيف الذروة/شتاء أقل)
• المناطق (مراكز صناعية مقابل سكنية)
• طبيعة الأحمال (أحمال ثابتة/متغيرة)

نماذج تعلم الآلة تستطيع بناء توقعات أحمال قصيرة ومتوسطة الأجل باستخدام بيانات الاستهلاك، الطقس، نمو المدن، التوسع الصناعي، وحتى تأثيرات التعرفة.

النتيجة العملية: قرارات توسعة أكثر اتزانًا—وتقليل احتمال “تركيب كثير، ربط قليل”.

2) تخطيط الشبكة كمسألة تحسين Optimization وليس تقديرًا

عند إدخال طاقة شمسية كبيرة، السؤال ليس “كم جيجاواط نركّب؟” بل:

• أين نركّبها؟
• متى نربطها؟
• ما تكلفة التعزيزات؟
• ما تأثيرها على الفقد والموثوقية؟

الذكاء الاصطناعي (مع نماذج تحسين رياضية ومحاكاة الشبكات) يساعد على اختيار حزمة المشاريع المثلى تحت قيود واقعية: سعات خطوط النقل، المحطات، متطلبات الاستقرار، وخطط الصيانة.

جملة قابلة للاقتباس: السعة التي لا يمكن للشبكة استيعابها هي رأس مال عالق، مهما كانت رخيصة على الورق.

3) إدارة سلاسل الإمداد وتخفيف “صدمات” التنفيذ

ما تلمح إليه قصة الصين هو خطر “الاندفاع قبل الموعد” الذي يخلق:

• ضغطًا على المقاولين
• ارتفاعًا في الأسعار
• مشاكل جودة
• تأخرًا في التسليم

في السعودية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل كـ “مركز إنذار مبكر” لسلسلة التوريد عبر:

• توقع تأخيرات الشحن بناءً على بيانات الموردين والموانئ
• تحليل مخاطر المورد (التزام، جودة، تأخر سابق)
• توصية بخيارات بديلة وجدولة توريد أكثر مرونة

هذا النوع من الانضباط يُترجم مباشرة إلى تقليل التكاليف غير المخططة في المشاريع.

دروس من الصين للسعودية: كيف نتجنب فخ “الطفرة ثم التصحيح”؟

الجواب المباشر: بالتعامل مع السياسات كـ “نظام” يحتاج نمذجة، لا كقرارات منفصلة.

الصين تعكس واقعًا عالميًا: حين تتغير السياسات بسرعة أو تُعلن مهل قصيرة، تتحول قرارات الاستثمار إلى سباق. هذا يخلق قمم تركيب مؤقتة ثم فترات تهدئة مؤلمة.

السعودية لديها فرصة لتصميم مسار مختلف، عبر ربط السياسة بالتنفيذ التقني. ما أقترحه عمليًا هو “حلقة من ثلاث طبقات”:

1. سياسة واضحة قابلة للقياس (مؤشرات أداء: معدل ربط، موثوقية، تكلفة تعزيز الشبكة)
2. نماذج ذكاء اصطناعي لاختبار سيناريوهات السياسة قبل اعتمادها
3. حوكمة بيانات تضمن أن ما يُتخذ من قرارات يعتمد على أرقام موحدة لا تقارير متفرقة

مثال تطبيقي (سيناريو قريب من الواقع)

لنفترض أن جهة تنظيمية تدرس تعديل حوافز الربط أو جدول المناقصات. بدل إطلاق القرار ثم مراقبة السوق “بعدها”، يمكن بناء محاكاة تقارن:

• سيناريو (أ): طرح مكثف خلال 12 شهرًا
• سيناريو (ب): طرح متوازن خلال 24 شهرًا

ثم قياس أثر كل سيناريو على:

• زمن الانتظار للربط
• ضغط المقاولين
• تكاليف التعزيز
• تذبذب الإنتاج وتأثيره على استقرار الشبكة

الذكاء الاصطناعي هنا لا يكتب السياسة، لكنه يمنعنا من اتخاذ سياسة تُنتج فوضى تنفيذية.

من الشمس إلى النفط والغاز: أين تتقاطع التحولات؟

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يربط القرارات بين مصادر الطاقة، ويقلل هدر الوقود، ويرفع كفاءة التشغيل.

أحيانًا يُقدَّم الانتقال للطاقة المتجددة كأنه منفصل عن النفط والغاز. في السعودية، هذا الفصل غير عملي. الأفضل هو التفكير في “مزيج طاقة” يدار بأدوات رقمية واحدة.

1) تحسين تشغيل محطات الغاز كاحتياطي مرن للمتجددات

كلما زادت الطاقة الشمسية، زادت أهمية المرونة (Ramp up/down). الذكاء الاصطناعي يساعد على:

• جدولة تشغيل وحدات الغاز لتقليل الوقود عند ذروة الشمس
• توقع ساعات الانخفاض المفاجئ (غبار/سحب) ورفع الاستعداد
• تقليل عمليات التشغيل/الإطفاء غير الضرورية التي ترفع التكلفة

2) الصيانة التنبؤية للأصول… لأن الأعطال وقت الذروة مكلفة

في شتاء السعودية قد يكون الطلب أقل، لكن في الصيف أي تعطل مفاجئ يعني كلفة تشغيلية وتنظيمية عالية. الصيانة التنبؤية باستخدام بيانات الاهتزاز والحرارة والتيارات الكهربائية تقلل احتمالات الأعطال الكبيرة.

3) إدارة الكربون كمسألة بيانات

مع توسع المشاريع وتنوعها، قياس الانبعاثات بدقة يصبح جزءًا من التنافسية. الذكاء الاصطناعي يمكّن:

• تجميع بيانات الانبعاثات من الأصول المختلفة
• اكتشاف نقاط التسرب/الهدر
• تقدير أثر قرارات التشغيل على كثافة الكربون

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات واضحة)

هل الذكاء الاصطناعي يعني استبدال فرق التخطيط؟

لا. الذكاء الاصطناعي يُقلل العمل اليدوي ويكشف الأنماط، لكن القرار النهائي يحتاج خبرة هندسية وتنظيمية. أفضل النتائج تظهر عندما يعمل الفريق كـ “طيار” والنموذج كـ “مساعد طيار”.

من أين نبدأ دون مشروع ضخم ومكلف؟

ابدأوا بحالتين استخدام تؤثران على الربحية سريعًا:

1. تنبؤ الأحمال على مستوى المنطقة/المحطة
2. تحسين جدول الربط وتحديد اختناقات الشبكة مبكرًا

ثم وسّعوا تدريجيًا إلى سلاسل الإمداد والصيانة التنبؤية.

ما البيانات التي يجب تجهيزها أولًا؟

• بيانات استهلاك كهرباء تاريخية (بدقة ساعة/نصف ساعة إن أمكن)
• بيانات الطقس المحلية (حرارة، غبار، إشعاع شمسي)
• خرائط الشبكة وقدرات المحطات والخطوط
• بيانات تقدم المشاريع (هندسة/توريد/إنشاء/ربط)

خطوة عملية للسعودية في 2026: “مركز ذكاء للطاقة” لا مجرد لوحات عرض

الجواب المباشر: المطلوب منصة تشغيل وتخطيط تجمع البيانات وتُصدر توصيات قابلة للتنفيذ.

كثير من المؤسسات تمتلك لوحات مؤشرات جميلة… لكنها لا تغيّر القرار. ما نحتاجه هو مركز يجمع:

• نماذج التنبؤ
• محاكاة الشبكة
• تحسين الجداول
• مراقبة المخاطر

ثم يخرج بنتائج مثل: “هذا المشروع يجب تقديمه شهرين لأن المحطة الفرعية جاهزة”، أو “هذه المنطقة ستواجه اختناقًا في صيف 2026 إلا إذا تم تعزيز الخط الفلاني”.

هذه هي النقطة التي يتحول فيها الذكاء الاصطناعي من “تحليلات” إلى انضباط تشغيلي.

ماذا نفعل الآن؟

الانضباط الذي تلمّح إليه تجربة الصين يذكّرنا بحقيقة بسيطة: التقلب مكلف. والسعودية، وهي تعيد تشكيل مزيج الطاقة وتُحدّث منظومة النفط والغاز في الوقت نفسه، تحتاج أدوات تمنع التقلب قبل أن يحدث.

إذا كان هذا المقال جزءًا من سلسلة “كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية”، فهذه الحلقة تحديدًا تقول: الذكاء الاصطناعي لا يضيف “زينة رقمية” للمشاريع الشمسية—بل يبني تخطيطًا منضبطًا يجعل التوسع أسرع وأقل مخاطرة.

السؤال الذي يستحق أن يبقى مفتوحًا ونحن ندخل 2026: هل نريد نموًا سريعًا فقط، أم نموًا يمكن للشبكة والسوق والميزانية أن تتعايش معه بثقة؟