شبكة الكهرباء الأمريكية أخفقت للتو في أكبر اختبار واجهها — ولم ينتبه أحد

كنت في مكالمة مع أحد المديرين التنفيذيين في قطاع الطاقة بولاية فرجينيا في الخريف الماضي عندما قال شيئًا أصابني بالذهول.

"لدينا مراكز بيانات تطلب طاقة أكثر مما نستطيع توصيله فعليًا. ليس في العقد المقبل. بل الآن. وفي كل شهر نتأخر فيه، تتقدم محطة فحم أخرى بطلب إخراجها من الخدمة."

لم يكن مذعورًا — فقد أمضى ثلاثين عامًا في هذا القطاع. لكن كانت في صوته نبرة لم أسمعها من قبل من شخص بهذا المستوى: الاستسلام. وكأنه أعاد الحسابات مرات كافية ليعرف أن الأرقام ببساطة لم تعد تستقيم.

دفعتني تلك المحادثة إلى بحث عميق استهلك فريقي في Veriprajna لشهور. وما وجدناه كان أسوأ مما توقعت. أكبر مشغّل شبكة كهرباء في الولايات المتحدة — PJM Interconnection، الذي يخدم 65 مليون شخص عبر 13 ولاية — أخفق للتو في تأمين ما يكفي من الكهرباء للمرة الأولى في تاريخه. حجم العجز: 6,623 ميغاواط. أي ما يعادل تقريبًا إنتاج ستة مفاعلات نووية غير موجودة أصلًا. وفي الوقت نفسه، في تكساس، يغرق مشغّل الشبكة ERCOT تحت 233 غيغاواط من طلبات الربط — أي ما يقارب ثلاثة أضعاف ذروة الطلب في الولاية بأكملها — دون مسار واقعي لربط معظمها.

هذه ليست سيناريوهات افتراضية من تقرير مناخي مؤرخ بعام 2050. عجز PJM يقع في يونيو 2027. أي بعد ثمانية عشر شهرًا من الآن.

ماذا يحدث عندما تعجز أكبر شبكة كهرباء في أمريكا عن الوفاء؟

دعوني أشرح نتائج مزاد القدرة الذي أجرته PJM في ديسمبر 2025 بلغة واضحة. في كل عام، تُجري PJM مزادًا تتنافس فيه محطات الطاقة بعروضها لضمان توافرها عند ذروة الطلب. إنه في جوهره وثيقة التأمين الخاصة بالشبكة. هذا العام، سوّى المزاد 134,479 ميغاواط من القدرة — بعجز قدره 6,623 ميغاواط عن المطلوب للحفاظ على معيار الموثوقية الذي يُفترض أن يمنع انقطاع التيار.

وانخفض هامش الاحتياطي إلى 14.8%. الهدف هو 20%. وبلغت أسعار القدرة السقف التنظيمي عند 333.44 دولارًا لكل ميغاواط-يوم في المنطقة بأكملها — وهو سقف سعري صُمّم لحماية المستهلكين لكنه صار الآن يعمل كغِمامة، تُخفي مدى خطورة الوضع الحقيقي.

عندما يصبح السقف السعري مُلزِمًا في منطقة تمتد عبر 13 ولاية، فأنت لا تنظر إلى إشارة سوق. أنت تنظر إلى صرخة سوق.

ما يثير جنوني في التغطية الإعلامية لهذا الأمر بسيط. معظم المقالات تصوّره على أنه "محطات الفحم تُحال إلى التقاعد ومصادر الطاقة المتجددة لا تحلّ محلها بالسرعة الكافية". هذا صحيح تقنيًا لكنه ناقص إلى حد بعيد. القصة الحقيقية تدور حول اختلال في التوازن بلغ من الحدة درجة لا يمكن معها لأي قدر من التخطيط التقليدي أن يصلحه في الوقت المناسب.

بين عامي 2011 و2023، خسرت PJM 54.2 غيغاواط من القدرة الحرارية بسبب التقاعدات. وهناك ما بين 24 و58 غيغاواط إضافية — أي ما يصل إلى 30% من القدرة المركّبة — مهددة بالتقاعد بحلول 2030. وإليكم الرقم الذي ينبغي أن يحرم كل مخطّط شبكات من النوم: استبدال 1 ميغاواط من توليد الفحم أو الغاز المتقاعد يتطلب نحو 5.2 ميغاواط من الطاقة الشمسية أو 14 ميغاواط من طاقة الرياح البرية للحفاظ على مستوى موثوقية مكافئ. فجوة التقطّع ليست حاشية. إنها القصة كلها.

لماذا بلغ طابور طلبات الربط لدى ERCOT 233 غيغاواط؟

إذا كانت أزمة PJM تتعلق باختفاء العرض، فإن تكساس تعاني المشكلة المعاكسة — طلب يظهر بأسرع مما تخيّل أي أحد أنه ممكن.

بلغ طابور طلبات ربط الأحمال الكبيرة لدى ERCOT 233 غيغاواط بحلول أواخر 2025. وهذا يمثل زيادة بنسبة 269% عن نهاية عام 2024. ولتقريب حجم الأمر: إجمالي ذروة الطلب لدى ERCOT يبلغ نحو 85 غيغاواط. أي أن الطابور يقارب ثلاثة أضعاف الشبكة بأكملها.

وتستأثر مراكز البيانات بـ77% من تلك الطلبات.

عندما رأيت هذا الرقم للمرة الأولى، افترضت أنه منتفخ بسبب الطلبات المضاربية — شركات تقدّم طلبات في مواقع متعددة لترى أيها يُعتمد أولًا. كنت محقًا، لكن جزئيًا فقط. يسمّي القطاع هذه "الأحمال الوهمية"، وهي مشكلة حقيقية. فشركات الحوسبة فائقة النطاق تقدّم طلبات عبر عشرات المواقع، ما يُثقل عملية الدراسة الهندسية بمشاريع قد لا ترى النور أبدًا. وقد استعانت ERCOT مؤخرًا بشركة ماكنزي للمساعدة في فرز الطلبات الجادة عن المضاربية، وهو ما يخبرك بمدى الإرهاق الذي تعانيه الفرق الداخلية.

لكن حتى بعد استبعاد الأحمال الوهمية، يظل الطلب الأساسي مذهلًا. وماذا عن جانب العرض؟ ربطت ERCOT 23 غيغاواط من التوليد الجديد بالشبكة في 2025 — معظمها شمسية وبطاريات. ويهيمن على طابور التوليد 158 غيغاواط من الطاقة الشمسية و175 غيغاواط من تخزين البطاريات، مقابل 47 غيغاواط فقط من الغاز الطبيعي. أقرّ مشرّعو تكساس مشروع قانون مجلس الشيوخ رقم 6 وأنشأوا صندوقًا بقيمة 9 مليارات دولار لتحفيز محطات الغاز الجديدة، لكن نحو 35% من مشاريع الغاز المقترحة انسحبت بالفعل، متذرّعةً بنقص التوربينات عالميًا وتأخر التراخيص.

لقد كتبت عن هذا التصادم بين العرض والطلب بمزيد من التفصيل في النسخة التفاعلية من بحثنا، لكن الخلاصة صريحة: الشبكة لا تستطيع فيزيائيًا أن تنمو بالسرعة التي تتطلبها ثورة الذكاء الاصطناعي.

الليلة التي توقفت فيها عن الإيمان بمقولة "ابنِ المزيد فحسب"

كانت هناك أمسية بعينها — كنت أنا وفريقي منغمسين في نمذجة جرف التقاعد لدى PJM — حين عرضت إحدى مهندساتنا إسقاطًا على الشاشة فساد الصمت الغرفة.

كانت قد رسمت خريطة لمخاطر التقاعد لكل محطة حرارية في PJM مقابل الجدول الزمني لدخول التوليد الجديد إلى الخدمة. وتقاطع الخطان في 2027. لا في 2030. ولا في 2035. الفجوة تنفتح بعد ثمانية عشر شهرًا، وتتسع كل عام بعد ذلك.

قال أحدهم: "إذن علينا بناء نحو 7 غيغاواط من التوليد القابل للتوزيع خلال عام ونصف."

ضحكت. لا لأن الأمر مضحك. بل لأن متوسط الزمن اللازم لترخيص محطة غاز وبنائها في نطاق PJM يتراوح بين أربع وسبع سنوات. والمتوسط لخط نقل جديد أطول من ذلك.

تلك كانت اللحظة التي تبلورت فيها الأطروحة عندي. لا نستطيع أن نبني طريقنا للخروج من هذا بالسرعة الكافية. على الشبكة أن تصبح أذكى بشكل جذري بالبنية التحتية التي تملكها بالفعل. أما نوع "الذكاء الاصطناعي" الذي تنشره معظم شركات الطاقة — روبوتات محادثة، ونماذج انحدار بسيطة، وتحليلات لوحات معلومات — فهو قاصر إلى حد يدعو للسخرية أمام هذه المشكلة.

الشبكة لا تحتاج إلى لوحة معلومات أخرى. إنها تحتاج إلى أن تفكّر.

ماذا يعني "الذكاء الاصطناعي العميق" فعليًا بالنسبة للشبكة؟

أحتاج إلى التحديد هنا، لأن عبارة "الذكاء الاصطناعي للطاقة" صارت واحدة من تلك العبارات التي تعني كل شيء ولا شيء. حين أقول الذكاء الاصطناعي العميق، فأنا أعني شيئًا مختلفًا تمامًا عن تغليف نظام SCADA (التحكم الإشرافي واكتساب البيانات — أنظمة التحكم الصناعية التي ترصد عمليات الشبكة وتديرها) بنموذج لغوي كبير وتسمية ذلك ابتكارًا.

الشبكة الكهربائية نظام ديناميكي متزامن. وهي تخضع لقوانين كيرشوف (القواعد الأساسية التي تحكم سلوك التيار والجهد الكهربائيين في الدوائر). والمولدات مقترنة عبر معادلة التأرجح. والجهد والتردد وسريان القدرة تحكمها فيزياء لا تأبه ببيانات تدريبك. وأي نظام ذكاء اصطناعي يتجاهل هذه الفيزياء هو، في أحسن الأحوال، لعبة.

في Veriprajna، نعمل بثلاث فئات من النماذج تحترم الواقع الفيزيائي للشبكة.

الفئة الأولى هي الشبكات العصبية المسترشدة بالفيزياء — PINNs — التي تضمّن المعادلات التفاضلية الفعلية الحاكمة لسلوك المولدات مباشرةً في دالة الخسارة الخاصة بالنموذج. فبدلًا من مجرد تعلّم الأنماط من البيانات التاريخية، تُعاقَب الشبكة على انتهاك القوانين الفيزيائية. والنتيجة: تحليل للاستقرار العابر يعمل أسرع بـ87 مرة من الحلّالات العددية التقليدية. وبالنسبة لمشغّل شبكة يواجه احتمال فشل تتابعي، فهذا هو الفارق بين التنبؤ بانقطاع التيار وعيشه.

ثم هناك الشبكات العصبية البيانية، التي تتعامل مع الشبكة على حقيقتها — رسم بياني، محطاته الفرعية عُقد وخطوط نقله حواف. التعلم الآلي التقليدي يسطّح هذه البنية في جدول بيانات ويفقد العلاقات المكانية الأهم. وبإمكان الشبكة العصبية البيانية أن تتنبأ بكيفية انتشار هبوط الجهد في محطة فرعية عبر طوبولوجيا الشبكة خلال أجزاء من الألف من الثانية. وقد حققت بنيتنا متعددة الطبقات من الشبكات العصبية البيانية درجة F1 (مقياس لدقة التنبؤ يوازن بين الإحكام والاستدعاء) قدرها 0.89 في تحديد المحطات الفرعية المعرضة لخطر الأعطال خلال 30 يومًا.

الفئة الثالثة — وهي الأكثر وعدًا في نظري بالنسبة للعمليات الآنية — هي وكلاء التعلم المعزز الذين يتخذون قرارات التشغيل الاقتصادي (dispatch) بمعاملة التحكم في الشبكة كمسألة تحسين مقيّدة. فهم يتعلمون سياسات تستوفي القيود الفيزيائية الصارمة — حدود الجهد، والتصنيفات الحرارية، وحدود التردد — مع تعظيم الموثوقية وتقليل التكلفة.

لا شيء من هذا نظري. لقد بنينا هذه الأنظمة بالفعل. والفجوة بين ما تستطيع فعله وما تستخدمه معظم المرافق حاليًا هائلة.

كيف تجد 6.6 غيغاواط دون بناء محطة طاقة واحدة؟

هذا هو السؤال الذي استهلكنا. والإجابة تبدأ بواحدة من أكثر التقنيات المهمَّشة في قطاع الطاقة: التصنيف الديناميكي للخطوط.

لكل خط نقل في أمريكا تصنيف "ثابت" — أقصى قدرة يُسمح له بحملها، مبني على افتراضات أسوأ الحالات بشأن الحرارة والرياح. وهذه الافتراضات متحفظة عن قصد. في معظم الأيام، تكون القدرة الحرارية الفعلية للخط أعلى بنسبة 20-40% مما يسمح به التصنيف الثابت.

يستخدم التصنيف الديناميكي للخطوط بيانات الطقس الآنية ومستشعرات إنترنت الأشياء لحساب ما يستطيع الخط تحمّله فعليًا الآن، لا ما كان بإمكانه تحمّله في أسوأ يوم في القرن. ونحن ندمج بيانات الرؤية الحاسوبية وLiDAR (الكشف والتحديد بالضوء — تقنية استشعار عن بُعد قائمة على الليزر) لمراقبة تدلّي الموصلات ودرجة حرارتها بشكل مستمر.

النتائج ليست تدريجية. ففي إنديانا وأوهايو، نشرت AES هذه التقنيات وزادت قدرة النقل بنسبة 61% على خطوط 345 كيلوفولت — بتكلفة 0.39 مليون دولار، مقارنةً بـ1.63 مليون دولار لإعادة التوصيل التقليدية. أي خفض في التكلفة بنسبة 76% وخفض في زمن النشر بنسبة 80%.

الآن ضاعف ذلك عبر نطاق PJM الممتد على 13 ولاية. أنت لن تسدّ فجوة الـ6.6 غيغاواط كاملةً بالتصنيف الديناميكي للخطوط وحده، لكنك ستُحدث فيها ثغرة هائلة دون صبّ أساس واحد.

أرخص ميغاواط هو ذلك الذي يسري بالفعل في أسلاكك دون أن تعلم أنك تملكه.

سؤال الـ163 مليار دولار الذي لا يطرحه أحد

تصبح الاقتصاديات مقلقة بحق من هنا. فقد وجد تحليل أجراه مجلس الدفاع عن الموارد الطبيعية أن نمو مراكز البيانات في منطقة PJM قد يدفع إلى 163 مليار دولار من تكاليف القدرة التراكمية في الفترة من 2028 حتى 2033. وفي شمال إلينوي وحدها — نطاق ComEd — يبلغ الأثر المتوقع 21.4 مليار دولار، وهو ما يُترجم إلى نحو 70 دولارًا شهريًا من التكاليف الإضافية على الأسرة المتوسطة.

دعوني أقولها بصيغة أخرى. طفرة الذكاء الاصطناعي التي يُفترض أن تُحوّل الاقتصاد قد ترفع فاتورة كهربائك بمقدار 840 دولارًا سنويًا، وهذا في منطقة مرفق واحدة فقط.

حين أعرض هذه الأرقام على المديرين التنفيذيين في قطاع التكنولوجيا، أراقب ملامحهم تتغير. فهم يفهمون تكاليف الخوادم، وتكاليف الشبكات، وتكاليف المواهب. لكن معظمهم لم يستوعبوا بعد أن الكهرباء اللازمة لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي لديهم على وشك أن تصبح أغلى بكثير — وربما غير متاحة — لأن الشبكة التي تخدم مراكز بياناتهم تعاني نقصًا بنيويًا في القدرة.

هذه ليست مشكلة تحلّ نفسها بقوى السوق وحدها. فحين يبلغ مزاد PJM السقف السعري في المنطقة بأكملها، يكون السوق يخبرك أنه معطّل. الإشارة السعرية التي يُفترض أن تجذب استثمارًا جديدًا مكبوتة اصطناعيًا، ما يعني أن الاستثمار لا يأتي، ما يعني أن العجز يستمر.

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي فعلًا فرز 233 غيغاواط من طلبات الربط؟

من أكثر المشاريع التي تحمّسني شيء نبنيه لمعالجة مشكلة طابور الربط. فأمر FERC (لجنة تنظيم الطاقة الفيدرالية) رقم 2023 يُلزم مزوّدي النقل بالحفاظ على "خرائط حرارية" عامة للقدرة المتاحة، لكن عملية الدراسة الفعلية — تحديد ما إذا كان مشروع بعينه يستطيع الارتباط عند نقطة بعينها دون زعزعة استقرار الشبكة — تظل يدوية بشكل قاسٍ.

نحن ننشر ما أسمّيه ذكاءً اصطناعيًا وكيليًا لفرز طلبات الربط. هذه ليست روبوتات محادثة. إنها أنظمة استدلال ذاتية قادرة على استيعاب طلب ربط، وفحصه مقابل معايير NERC (مؤسسة موثوقية الكهرباء في أمريكا الشمالية — الجهة التي تضع معايير موثوقية الشبكة) وFERC، وإجراء تحليل جدوى طوبولوجي باستخدام نماذج الشبكات العصبية البيانية لدينا، ومنح درجة لاحتمالية الإنجاز بناءً على الجاهزية التجارية والفيزيائية للمشروع.

الهدف هو نقل ERCOT — وفي النهاية مشغّلي الشبكات الآخرين — من طابور "الأسبقية في التقديم" إلى نموذج "الأسبقية في الجاهزية". فحين تكون لديك 233 غيغاواط من الطلبات و23 غيغاواط من التوليد الجديد الفعلي، فإن القدرة على تمييز المشاريع الحقيقية من المضاربية ليست ميزة إضافية. إنها مسألة وجود.

وللاطلاع على التفصيل التقني الكامل لبنيتنا — بما في ذلك صياغات PINN، وطوبولوجيا الشبكات العصبية البيانية، وإطار التحكم بالتعلم المعزز — راجع ورقتنا البحثية.

"لكن هل يمكن الوثوق بالذكاء الاصطناعي في إدارة الشبكة؟"

أسمع هذا باستمرار. عادةً من أشخاص رأوا ما يكفي من عروض الذكاء الاصطناعي المؤسسي ليكونوا متشككين، وبصراحة، ينبغي لهم أن يكونوا كذلك. الشبكة الكهربائية بنية تحتية حرجة. توصية سيئة من روبوت محادثة تضيّع فترة ما بعد ظهيرة أحدهم. توصية سيئة من نظام تحكم في الشبكة تُطفئ الأنوار عن مستشفى.

لهذا نرفض نشر نماذج الصندوق الأسود في البيئات التشغيلية. كل تنبؤ تصدره شبكتنا العصبية البيانية يأتي مصحوبًا بتفسير قائم على الرسم البياني — فهو يُبرز خطوط النقل والمحطات الفرعية المحددة التي تسهم في تقييم الخطر، بحيث يستطيع مشغّل بشري التحقق من الاستدلال قبل التصرف. نسمي هذا الاستدلال المدرك للاستقرار: الذكاء الاصطناعي يقترح، والفيزياء تقيّد، والإنسان يقرر.

تجادل فريقي حول هذا لأسابيع. أراد بعض مهندسينا الدفع نحو تحكم ذاتي أكبر — فوكلاء التعلم المعزز أفضل حقًا في التشغيل الاقتصادي الآني من معظم العمليات اليدوية. لكنني ظللت أعود إلى المبدأ نفسه: في الأنظمة الحرجة للسلامة، القابلية للتفسير ليست ميزة. إنها شرط مسبق.

كما توخّينا الحذر بشأن الحد الفاصل بين تقنية المعلومات والتقنية التشغيلية (الفاصل بين أنظمة تقنية المعلومات والتقنية التشغيلية التي تتحكم في المعدات المادية). فبنيتنا تتصل بأنظمة التحكم الموزعة القائمة دون تعديل هياكل التحكم المُثبتة والحرجة للسلامة. طبقة الذكاء الاصطناعي تقع بجانب طبقة التحكم، لا فوقها.

جرف التقاعد قابل للتنبؤ — إن استخدمت النماذج الصحيحة

أمر آخر يحرمني النوم. عجز الـ6.6 غيغاواط في PJM ليس مفاجأة إن كانت لديك أدوات التنبؤ الصحيحة. لقد بنينا نماذج للتنبؤ بالتقاعد باستخدام شبكات LSTM المكدّسة (الذاكرة طويلة وقصيرة المدى — نوع من الشبكات العصبية للبيانات التسلسلية) والتعزيز التدرّجي، تحلّل اقتصاديات المحطات على مستوى كل محطة — انبعاثات CO2، وأسعار الوقود، ونفاذ الطاقة المتجددة في السوق المحلية، وتكاليف الصيانة، والانكشاف التنظيمي.

تتنبأ نماذجنا بتوقيت تقاعد المحطات بمتوسط خطأ نسبي مطلق قدره 1.07%. هذا المستوى من الدقة يمنح مشغّلي الشبكات نافذة إنذار من سنتين إلى ثلاث للتدخل — بحوافز قدرة موجّهة، أو مشتريات احتياطية، أو تسريع ربط موارد بديلة — قبل أن تنفتح فجوة الموثوقية.

كون PJM قد فوجئت بالعجز في 2025 ليس لأن جرف التقاعد كان غير قابل للتنبؤ. بل لأن الأدوات المستخدمة للتنبؤ به كانت قاصرة.

أحيانًا يعترض الناس: "أليس هذا مجرد تنبؤ أفضل؟ ما وجه 'العمق' فيه؟" العمق يكمن فيما يفهمه النموذج. نموذج الانحدار القياسي يرى عمر محطة الفحم وتكاليف وقودها. أما نموذجنا فيرى موقعها في طوبولوجيا النقل، وتشبّع الطاقة المتجددة في منطقة تسعيرها، والبيئة السياسية لولايتها، والأثر التتابعي لتقاعدها على موثوقية كل محطة فرعية متصلة بها. هذا ليس جدول بيانات. هذا توأم رقمي للفيزياء الاقتصادية للشبكة.

إلى أين يمضي هذا من هنا

لا أعتقد أن عجز PJM أو أزمة طابور ERCOT ستكون الأخيرة من نوعها. أعتقد أنها الأولى. كل مشغّل شبكة كبير في أمريكا الشمالية سيواجه نسخة ما من هذا التصادم بين التوليد الحراري المتقاعد، والطلب المتفجّر المدفوع بالذكاء الاصطناعي، والحدود الفيزيائية لسرعة بناء البنية التحتية.

المرافق التي ستجتاز هذا بنجاح لن تكون تلك التي تبني الأكثر. بل تلك التي تُنسّق الأفضل — بانتزاع كل ميغاواط متاح من الخطوط القائمة عبر التصنيف الديناميكي للخطوط، والتنبؤ بالتقاعدات قبل أن تصنع حالات طوارئ، وفرز طوابير الربط بالذكاء الاصطناعي بدلًا من جيوش المهندسين، وتشغيل تحليل الاستقرار الآني خلال أجزاء من الألف من الثانية بدلًا من ساعات.

فجوة الـ6,623 ميغاواط في PJM ليست مجرد رقم في تقرير مزاد. إنها المسافة بين الشبكة التي نملكها والشبكة التي نحتاجها. وهذه المسافة تتسع كل شهر.

الشبكة هي أعقد آلة بنتها البشرية على الإطلاق. ونحن نطلب منها أن تُشغّل أعقد برمجيات بنتها البشرية على الإطلاق. لا بد أن يتنازل شيء ما — ولا ينبغي أن تكون الأنوار.

نستطيع سدّ تلك الفجوة. لا بالتظاهر بأن الذكاء الاصطناعي عصا سحرية، بل ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي تحترم الفيزياء، وتفهم الطوبولوجيا، وتكسب ثقة المشغّلين الذين يُبقون الأنوار مضاءة. هذا هو العمل. والشبكة لا تملك وقتًا لأحد كي يكتشف ذلك ببطء.