Ứng dụng AI để tăng tốc quá trình chuyển đổi năng lượng

AI là một công cụ mạnh mẽ có thể quản lý sự phức tạp của quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu để đạt được hiệu quả hệ thống cao hơn qua đó giúp giảm chi phí và tăng tốc độ của quá trình chuyển đổi.

Tại sao AI lại cần thiết cho quá trình chuyển đổi năng lượng?

Hệ thống năng lượng đã và đang trong quá trình chuyển đổi, tuy nhiên, cho đến nay, hầu hết các nỗ lực chuyển đổi của ngành năng lượng đều tập trung vào phần cứng: cơ sở hạ tầng carbon thấp mới sẽ thay thế các hệ thống cũ sử dụng nhiều carbon.

Để đẩy nhanh sự chuyển dịch theo hướng cung cấp năng lượng carbon thấp rộng rãi, giá cả phải chăng, cần phải tối ưu hóa nhiều hơn mọi khía cạnh của hệ thống năng lượng, cũng như sự phối hợp và hợp tác nhiều hơn giữa từng thành phần, đồng thời phải có các cơ chế tốt hơn để giám sát và kiểm soát các cách thức mà lưới điện, tòa nhà, cơ sở công nghiệp, mạng lưới giao thông và các lĩnh vực sử dụng nhiều năng lượng khác tích hợp và tương tác với nhau.

Khi điện được cung cấp cho nhiều lĩnh vực và ứng dụng hơn, ngành điện đang trở thành trụ cột chính của nguồn cung năng lượng toàn cầu. Đẩy mạnh triển khai năng lượng tái tạo để khử carbon trong ngành điện sẽ cung cấp nhiều điện hơn từ các nguồn như năng lượng mặt trời và gió.

Điều hướng những xu hướng này cũng đặt ra những thách thức lớn về chiến lược và hoạt động đối với hệ thống năng lượng và các ngành công nghiệp sử dụng nhiều năng lượng. Và đây là lúc AI xuất hiện, bằng cách tạo ra một lớp điều phối thông minh trong quá trình tạo, truyền và sử dụng năng lượng, AI có thể giúp các bên liên quan đến hệ thống năng lượng xác định các mẫu và thông tin chi tiết về dữ liệu từ đó cải thiện hiệu suất hệ thống theo thời gian, đồng thời dự đoán và mô hình hóa các kết quả có thể có của các tình huống phức tạp, đa biến.

AI đã và đang chứng minh được giá trị đối với quá trình chuyển đổi năng lượng trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy những cải tiến có thể đo lường được trong dự báo năng lượng tái tạo, vận hành và tối ưu hóa lưới điện, điều phối năng lượng và quản lý theo nhu cầu cũng như đổi mới và khám phá vật liệu. Điều đó mang đến cơ hội to lớn để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang hệ thống năng lượng phát thải thấp, hiệu quả cao và được kết nối với nhau mà chúng ta cần trong tương lai.

Ứng dụng AI cho quá trình chuyển đổi năng lượng

AI có tiềm năng to lớn trong việc hỗ trợ và đẩy nhanh quá trình chuyển đổi năng lượng. Theo đó, trong báo cáo "Khai thác AI để tăng tốc quá trình chuyển đổi năng lượng" (Harnessing Artificial Intelligence to Accelerate the Energy Transition) của Diễn đàn Kinh tế thế giới (WEF) mới đây cũng đã xác định một số ứng dụng AI hứa hẹn nhất cho quá trình chuyển đổi năng lượng trên 4 lĩnh vực trọng tâm: sản xuất điện tái tạo và dự báo nhu cầu; vận hành và tối ưu hóa lưới điện; quản lý nhu cầu năng lượng; khám phá và đổi mới vật liệu.

Sản xuất điện tái tạo và dự báo nhu cầu

Khi sản xuất điện tái tạo phát triển, AI sẽ trở nên cần thiết để dự đoán tốt hơn việc sản xuất điện mặt trời và điện gió, cải thiện các yếu tố công suất và thời gian hoạt động sản xuất tại các nhà máy cũng như dự báo chính xác nhu cầu điện năng. Từ việc chọn và thiết kế nhà máy điện cho đến lập lịch và điều phối điện, AI đều có vai trò nhất định.

Việc bố trí các trang trại năng lượng mặt trời và gió có ảnh hưởng lớn đến hệ số công suất của các nhà máy điện. Khi việc xây dựng nhà máy điện bắt đầu, AI có vai trò trong việc quản lý và đẩy nhanh tiến độ xây dựng, chẳng hạn như tối ưu hóa trình tự cung cấp thiết bị đến các địa điểm hoặc sử dụng thị giác máy tính để xác định các quy trình công trường không hiệu quả hoặc nguy hiểm.

Khi các nhà máy bắt đầu phát điện, quy trình bảo dưỡng được tiến hành thường xuyên. Theo đó, AI cũng được tích hợp vào các quy trình vận hành và bảo trì để cải thiện hiệu quả của chúng bằng cách dự đoán các lỗi, giúp giảm các bước bảo trì không cần thiết và tối ưu hóa bảo trì suốt đời, đồng thời tránh hoặc trì hoãn việc thay thế thiết bị tốn kém. AI cũng có thể tối ưu hóa lịch bảo trì, điều này có thể tiết kiệm chi phí đáng kể cho các địa điểm ở xa như trang trại gió ngoài khơi. Bằng cách sử dụng các cảm biến theo dõi tình trạng trong thời gian thực, AI sẽ kích hoạt cảnh báo nếu phát hiện thấy bất thường.

Bên cạnh đó, AI cũng được các nhà khai thác năng lượng sử dụng để dự báo tốt hơn về sản lượng điện từ các nhà máy năng lượng mặt trời và gió bằng cách thu thập dữ liệu từ thời tiết, các phép đo thời gian thực về tốc độ gió và bức xạ toàn cầu từ các trạm thời tiết địa phương, dữ liệu cảm biến, dữ liệu hình ảnh và video (ví dụ: hình ảnh vệ tinh của đám mây che phủ).

Dự báo nhu cầu điện rất phức tạp, và AI rất giỏi trong việc phát hiện các mẫu phức tạp, sử dụng dữ liệu trong quá khứ để dự đoán nhu cầu của người tiêu dùng, cả ở cấp độ cá nhân và tổng hợp.

Vận hành và tối ưu hóa lưới điện

Sử dụng AI để tối ưu hóa vận hành lưới điện và nâng cao năng lực của các đường dây truyền tải và phân phối, cũng như kéo dài tuổi thọ của các thiết bị hiện có, sẽ là chìa khóa để hỗ trợ quá trình chuyển đổi năng lượng.

Ngoài ra, trong một hệ thống năng lượng tích hợp và phi tập trung, tối ưu hóa hệ thống và phân phối lưới điện trở nên quan trọng hơn, việc duy trì ổn định lưới điện và đảm bảo an ninh nguồn cung cấp cũng trở nên phức tạp hơn. AI có thể giúp ích trong việc lập kế hoạch lưới điện để tối ưu hóa việc xây dựng cơ sở hạ tầng bằng cách kéo dài tuổi thọ của thiết bị lưới điện đắt tiền và giữ cho toàn bộ hệ thống lưới điện ổn định, ngay cả khi nhiều năng lượng tái tạo được tích hợp.

Bên cạnh đó, AI còn có một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định chiến lược về thiết kế và lập kế hoạch. Nó có thể sử dụng dữ liệu lịch sử của lưới điện và sản xuất điện để quyết định tốt nhất thiết bị lưới điện nào sẽ được xây dựng ở đâu, cũng như kích thước các máy biến áp và dây dẫn như thế nào hiệu quả nhất. AI cũng có thể sử dụng dữ liệu và dự báo về biến đổi khí hậu để tư vấn về những phần nào của lưới điện nên được gia cố hoặc di chuyển để tránh hoặc giảm thiểu gián đoạn và mất điện một cách tốt nhất, bao gồm cả những sự cố do biến đổi khí hậu dưới dạng các hiện tượng thời tiết cực đoan.

Khi lưới điện hoạt động, AI có thể được sử dụng cho một loạt hoạt động bảo trì và vận hành thiết bị quan trọng. Thị giác máy tính và robot có thể cho phép kiểm tra từ xa lưới điện bằng cách phân tích cảnh quay video do trực thăng hoặc máy bay không người lái quay. Các hệ thống này có thể được huấn luyện để phát hiện các cột điện bị hỏng, tổ chim trên dây và thảm thực vật mọc um tùm, hướng các đội bảo trì đến các điểm cần can thiệp dựa trên điều kiện. Học máy cũng có thể giúp người vận hành hiểu được hiệu suất của máy biến áp và dự đoán những bất thường và hỏng hóc, tiết kiệm thời gian và tiền bạc.

Quản lý nhu cầu năng lượng

AI có thể giúp tăng khả năng thâm nhập và sử dụng năng lượng tái tạo phân tán. Hiện nay, AI đang được các nhà máy, tòa nhà và trung tâm dữ liệu sử dụng để giúp tối ưu hóa mức tiêu thụ điện. Trong các tòa nhà, AI có thể tối ưu hóa việc sử dụng điện của các thiết bị sưởi và điều hòa không khí, chẳng hạn bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến và thị giác máy tính để xác định mức độ sử dụng và hiểu rõ hơn về hành vi nhiệt của tòa nhà. 

AI không chỉ hữu ích trong việc giảm nhu cầu điện năng mà còn trong việc chuyển đổi để phù hợp với thời điểm sản xuất năng lượng tái tạo cao, cho phép nhu cầu phù hợp với cung. Điều này có thể làm giảm lượng khí thải carbon của người tiêu dùng và có thể là động lực quan trọng để người tiêu dùng chuyển sang sử dụng điện không carbon 24/7.

Khám phá và đổi mới vật liệu

Việc phát triển các vật liệu hiệu suất cao, chi phí thấp để sản xuất và lưu trữ năng lượng sạch đã được coi là ưu tiên trong quá trình chuyển đổi năng lượng. Tuy nhiên, quá trình khám phá, phát triển và triển khai các vật liệu tiên tiến cần đáp ứng các thông số kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi nhiều vốn và thường mất nhiều năm để hoàn thành.

AI có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các cấu trúc phân tử mới đáp ứng các yêu cầu cụ thể cho các ứng dụng nhất định. Trong một quá trình được gọi là khám phá vật liệu, AI có thể được sử dụng để sàng lọc các vật liệu tiềm năng ở cấp độ phân tử, xác định các yếu tố tiềm năng cao cho một vấn đề nhất định bằng cách dự đoán các đặc tính của những vật liệu này. 

AI cũng đang được kết hợp với robot và được sử dụng để tổng hợp cũng như thử nghiệm tự động nhằm kiểm tra các đặc tính của các phân tử và hiệu suất của chúng trong một loạt các điều kiện. Việc đẩy nhanh quá trình nghiên cứu xác định đặc tính và sử dụng phân tử có thể giảm đáng kể thời gian và giảm chi phí cần thiết để triển khai vật liệu mới.

Trong bất kỳ vai trò nào, AI cũng như các công nghệ hiện đại đều không thể thay thế các cam kết chính trị và hoạt động tích cực của các tổ chức, doanh nghiệp để giảm lượng khí thải toàn cầu. Tuy nhiên, nếu được vận dụng tốt, AI sẽ đẩy nhanh quá trình chuyển đổi năng lượng đồng thời mở rộng khả năng tiếp cận các dịch vụ năng lượng, khuyến khích đổi mới và đảm bảo một hệ thống năng lượng sạch an toàn, có khả năng phục hồi và giá cả phải chăng. Đã đến lúc các công ty trong ngành và các nhà hoạch định chính sách phải đặt nền móng cho tương lai năng lượng được hỗ trợ bởi công nghệ AI và xây dựng một hệ sinh thái hợp tác đáng tin cậy xung quanh AI cho quá trình chuyển đổi năng lượng./.

Tâm An