دور الذكاء الاصطناعي في تحسين كفاءة شبكات الطاقة الذكية
م. أحمد ناصر العزاوي
هندسة الكهرباء / نظم القدرة والطاقة الذكية
جامعة بغداد – كلية الهندسة
ahmed.alazzawi@uobaghdad.edu.iq
The Role of Artificial Intelligence in Enhancing the Efficiency of Smart Energy Grids
Eng. Ahmed Nasser Al-Azzawi
Electrical Engineering / Smart Power and Energy Systems
University of Baghdad – College of Engineering
E-mail:ahmed.alazzawi@uobaghdad.edu.iq
الملخص:
شهد قطاع الطاقة العالمي خلال العقدين الأخيرين تحولاً جذرياً باتجاه اعتماد شبكات طاقة ذكية تعتمد على تقنيات الاتصال والتحكم الرقمي بهدف رفع الكفاءة التشغيلية وتقليل الفاقد في إنتاج ونقل وتوزيع الطاقة الكهربائية. ومع تزايد الأحمال وتنوع مصادر الطاقة المتجددة، برز الذكاء الاصطناعي كعنصر محوري في تطوير حلول قادرة على التنبؤ بالطلب، وإدارة الأحمال، وتحسين استقرار الشبكات. يهدف هذا البحث إلى دراسة الدور الفعلي للذكاء الاصطناعي ولا سيما خوارزميات التعلم العميق في رفع كفاءة شبكات الطاقة الذكية، وذلك من خلال تحليل تطبيقات تنبؤ الأحمال، الصيانة التنبؤية، الكشف المبكر عن الأعطال، وإدارة توزيع الطاقة في الوقت الحقيقي.كما يتناول البحث مقارنة بين الأنظمة التقليدية المعتمدة على جداول تشغيل ثابتة، والأنظمة المعززة بالذكاء الاصطناعي التي تعتمد على البيانات الحية، مبينًا الفوارق في الاستجابة، الكفاءة، والانبعاثات الكربونية الناتجة. ويركز البحث أيضاً على دمج مصادر الطاقة المتجددة مثل الطاقة الشمسية والرياح ضمن الشبكة، وكيف تسهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي في خفض تقلبات الإنتاج وتحقيق التوازن الديناميكي بين العرض والطلب. وتُسْتَعرَض نماذج محاكاة واقعية أُجريت باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لإثبات قدرة الأنظمة الذكية على تقليل الفاقد بنسبة قد تتجاوز 20% مقارنة بالأنظمة التقليدية.وتخلص الدراسة إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يمثل تقنية مساعدة فحسب، بل يعدّ ركيزة أساسية في التحول نحو شبكات طاقة مستقرة، منخفضة التكاليف، وقادرة على التكيف مع المتغيرات المستقبلية، مما يجعله جزءاً محورياً في مسار التحول العالمي نحو الطاقة المستدامة.الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي، شبكات الطاقة الذكية، التعلم العميق، الصيانة التنبؤية، إدارة الأحمال، الطاقة المتجددة.
Abstract :
The global energy sector has undergone a significant transformation in recent decades, shifting toward smart power grids that rely on advanced communication, automation, and real-time data processing to optimize energy production, distribution, and consumption. As electrical loads increase and renewable energy sources become more widely integrated, artificial intelligence (AI) has emerged as a key enabler in enhancing grid efficiency through predictive analytics, automated decision-making, and intelligent fault detection. This research investigates the role of AI—particularly deep learning algorithms—in improving the operational efficiency of smart energy grids by examining applications such as load forecasting, predictive maintenance, early fault detection, and real-time energy management. The study compares conventional rule-based and static scheduling systems with AI-driven approaches that rely on dynamic, data-centric control. The comparison highlights improvements in response time, energy utilization, and carbon emission reduction. Special emphasis is placed on the integration of renewable energy sources, such as solar and wind power, and how AI contributes to mitigating production fluctuations while maintaining grid stability. Simulation case studies are presented using AI-powered models, demonstrating a potential reduction in energy losses exceeding 20% compared to traditional control systems.The findings suggest that artificial intelligence is not merely an auxiliary tool, but rather a foundational component of next-generation smart grids, enabling higher efficiency, lower operational costs, and improved sustainability. As global energy systems continue transitioning toward cleaner and more decentralized power infrastructures, AI will play an indispensable role in shaping the future of intelligent, resilient, and environmentally responsible energy networks.
Keywords: Artificial Intelligence, Smart Energy Grids, Deep Learning, Predictive Maintenance, Load Management, Renewable Energy.