Hekate is a pioneering Artificial Intelligence company founded in 2016 with the mission of “Bringing the benefits of AI to everyone”. We research and develop artificial intelligence in areas such as: Natural Language, Computer Vision, Machine Learning, Big Data Analytics
Làm thế nào để dự báo nhu cầu điện, phát hiện thiết bị bất thường và sử dụng năng lượng hiệu quả hơn? Đây là những bài toán ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và tính liên tục trong hoạt động của doanh nghiệp.
AI trong năng lượng mở ra cách tiếp cận dựa trên dữ liệu. Từ thông số cảm biến, lịch sử tiêu thụ đến tài liệu kỹ thuật, trí tuệ nhân tạo hỗ trợ phân tích, nhận diện xu hướng và đề xuất phương án để đội ngũ chuyên môn đánh giá.
Giá trị của AI nằm ở khả năng kết nối thông tin với quyết định thực tế: cần kiểm tra thiết bị nào, điều chỉnh phụ tải khi nào và chuẩn bị nguồn lực ra sao.
AI trong năng lượng là gì?
AI trong năng lượng là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ sản xuất, truyền tải, phân phối và sử dụng năng lượng. Các công nghệ thường được kết hợp gồm:
Cảm biến, công tơ và hệ thống giám sát cung cấp dữ liệu; AI giúp phân tích dữ liệu đó. Để tạo ra hiệu quả, kết quả phân tích cần được đưa vào quy trình vận hành có người chịu trách nhiệm.
4 nhóm ứng dụng AI trong ngành năng lượng
1. Dự báo và tối ưu vận hành
AI có thể kết hợp dữ liệu tiêu thụ, sản lượng, thời tiết và lịch vận hành để hỗ trợ dự báo nhu cầu phụ tải hoặc sản lượng điện tái tạo.
Chẳng hạn, đơn vị vận hành điện mặt trời có thể sử dụng dự báo sản lượng để chuẩn bị phương án phối hợp với điện lưới và hệ thống lưu trữ. Với nhà máy sản xuất, dự báo tiêu thụ giúp đội ngũ xem xét lịch chạy các thiết bị có công suất lớn.
Những hướng ứng dụng chính gồm: Dự báo nhu cầu điện theo giờ, ngày hoặc chu kỳ sản xuất; Dự báo sản lượng điện gió và điện mặt trời; Mô phỏng kịch bản cung–cầu; Hỗ trợ lập lịch huy động nguồn và sạc, xả lưu trữ.
Một ví dụ là Google DeepMind: năm 2019, đơn vị này công bố mô hình dự báo sản lượng điện gió trước 36 giờ và hỗ trợ cam kết giao điện theo giờ. Giá trị điện gió tăng khoảng 20% so với phương án không có cam kết theo thời gian; đây không phải mức tăng sản lượng điện.
Điều kiện triển khai: Dữ liệu lịch sử đủ chất lượng, thông tin thời tiết phù hợp và các ràng buộc vận hành được xác định rõ.
2. Giám sát tài sản và bảo trì dự đoán
Thiết bị năng lượng thường tạo ra nhiều tín hiệu như độ rung, nhiệt độ, dòng điện và áp suất. AI hỗ trợ phân tích các tín hiệu này để nhận diện thay đổi so với trạng thái thông thường.
Ví dụ, nhiệt độ máy biến áp tăng cần được xem xét cùng mức tải và điều kiện môi trường. Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu giúp đội ngũ có thêm cơ sở xác định thiết bị cần kiểm tra. AI có thể hỗ trợ:
Cảnh báo AI cần đi kèm thông tin đủ rõ để người phụ trách kiểm tra. Một tín hiệu bất thường chưa đồng nghĩa với thiết bị chắc chắn sắp hỏng.
Điều kiện triển khai: Cảm biến được kiểm tra, hồ sơ thiết bị được định danh thống nhất và có quy trình tiếp nhận, xác minh cảnh báo.
3. Quản lý năng lượng và lưới điện thông minh
Quản lý năng lượng cần trả lời ba câu hỏi: điện đang được sử dụng ở đâu, vào thời điểm nào và có phù hợp với nhu cầu thực tế hay không. AI hỗ trợ phân tích dữ liệu công tơ, cảm biến và hệ thống giám sát để theo dõi tiêu thụ theo khu vực hoặc thiết bị. Khi xuất hiện mức sử dụng khác thường, hệ thống có thể khoanh vùng để đội ngũ kiểm tra nguyên nhân.
Các hướng ứng dụng gồm: Nhận diện tiêu thụ bất thường và hỗ trợ phân tích tổn thất; Quản lý đỉnh phụ tải; Đề xuất phân bổ năng lượng theo công suất và biểu giá điện; Phân tích phối hợp điện lưới, nguồn tái tạo và lưu trữ.
Trong một trường hợp quản lý tiêu thụ, Google DeepMind công bố AI giúp giảm đến 40% năng lượng dùng cho làm mát tại trung tâm dữ liệu. Con số này áp dụng cho hoạt động làm mát trong trường hợp được báo cáo, không phải mức giảm tổng điện năng cho mọi doanh nghiệp.
Điều kiện triển khai: Có dữ liệu đo đếm phù hợp, hiểu rõ cấu trúc hệ thống và xác định giới hạn kỹ thuật trước khi áp dụng khuyến nghị.
4. Trợ lý AI và khai thác tri thức
Tài liệu kỹ thuật, quy trình vận hành và hồ sơ thiết bị là nguồn kiến thức quan trọng. Khi thông tin nằm ở nhiều tệp hoặc phòng ban, việc tìm đúng tài liệu có thể mất thời gian. Trợ lý AI giúp người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và tra cứu trong kho tài liệu được phép sử dụng.
Ví dụ, kỹ thuật viên có thể hỏi về quy trình kiểm tra một thiết bị hoặc tìm báo cáo sự cố liên quan. Hệ thống hỗ trợ tổng hợp thông tin và dẫn nguồn để người dùng đối chiếu.
Những ứng dụng phù hợp gồm:
Điều kiện triển khai: Tài liệu được kiểm duyệt, cập nhật phiên bản và phân quyền truy cập. Những hướng dẫn ảnh hưởng đến vận hành cần được người có chuyên môn xác nhận.
AI trong năng lượng có thể phát huy giá trị khi dữ liệu, công nghệ và chuyên môn vận hành được kết nối. Bắt đầu từ một nhu cầu rõ ràng giúp doanh nghiệp lựa chọn hướng ứng dụng phù hợp và đánh giá hiệu quả trước khi mở rộng. Bạn đang cần cải thiện dự báo, giám sát thiết bị, quản lý tiêu thụ hay khai thác tài liệu kỹ thuật? Trao đổi cùng Hekate để tìm hướng giải quyết phù hợp với dữ liệu, hạ tầng và mục tiêu của doanh nghiệp.
Bài viết liên quan:
Ứng dụng AI không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn mở ra cơ hội biến ngành bưu chính trở thành nền tảng logistics số quốc gia trong tương lai.
Ứng dụng AI không chỉ cải thiện hiệu quả mà còn mở ra cơ hội biến ngành bưu chính trở thành nền tảng logistics số quốc gia trong tương lai.
Sản xuất thông minh là thuật ngữ chung thường được sử dụng để mô tả việc sử dụng các công nghệ tiên tiến như AI, IoT và tự động hóa để tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Ứng dụng AI trong sản xuất bao gồm nhiều trường hợp sử dụng khác nhau, như bảo trì dự đoán, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, kiểm soát chất lượng, và tự động hoá
Việc triển khai Trợ lý ảo ngành sản xuất là một trong những giải pháp quan trọng giúp các doanh nghiệp sản xuất phục hồi, mở rộng quy mô.
