Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo và học máy giúp giải quyết bài toán truyền tải điện

Cơ sở hạ tầng năng lượng của quốc gia đang rất cần sự thay đổi. Nhu cầu điện đang tăng lên, nhưng cơ sở hạ tầng cũ kỹ, các tổ chức năng lượng thiếu nhân lực và xu hướng thay đổi khiến việc đáp ứng những nhu cầu đó trở nên khó khăn. Cân bằng tải điện sẽ rất quan trọng trong việc thay đổi những tình huống này, nhưng các phương pháp thông thường là không đủ. Để giải quyết bài toán này thì việc ứng dụng AI và học máy (machine learning) sẽ là hướng đi mới cho ngành điện trong tương lại. AI và học máy (ML), cung cấp khả năng thích ứng, độ chính xác và tốc độ mà các lưới điện hiện đại đang cần.

Tại sao lưới điện cần cân bằng tải điện tốt hơn

Cân bằng tải điện là một điểm khó khăn đối với các lưới điện trên toàn quốc hiện nay. Tình trạng mất điện đã trở nên thường xuyên và nghiêm trọng hơn trong 10 năm qua. Mặc dù việc phân phối điện không phải là yếu tố duy nhất gây ra tình trạng trên nhưng nó chắc chắn có vai trò nhất định.

Quá trình chuyển đổi năng lượng sạch càng làm tăng thêm nhu cầu cân bằng tải hiệu quả hơn.Khi xu hướng sử dụng năng lượng tái tạo đang trở thành trào lưu và nó là xu hướng của tương lai vì việc tận dụng các nguồn năng lượng tái tạo như gió và mặt trời để ngăn chặn những tác động mạnh mẽ nhất của biến đổi khí hậu, nhưng những nguồn này không thể sản xuất điện theo yêu cầu.

Số giờ sản xuất năng lượng tái tạo cao điểm thường không phù hợp với mức tiêu thụ cao điểm. Do đó, lưới điện phải thích ứng với những thay đổi đang diễn ra và phân phối điện đến các khu vực khác nhau hiệu quả hơn để ngăn ngừa lãng phí và biến việc áp dụng quy mô lớn thành hiện thực. Cơ sở hạ tầng thông thường thiếu tính linh hoạt cần thiết để tạo ra mức độ cân bằng đó.

AI và ML cải thiện cân bằng tải như thế nào ?

AI và ML đưa ra giải pháp. Các mô hình AI phân tích dữ liệu để xác định các mẫu và điều chỉnh hoạt động dựa trên những mẫu được học. Machine learning có thể học hỏi từ những thay đổi đang diễn ra trong quá trình triển khai để trở nên chính xác hơn theo thời gian. Những công nghệ này sẽ giúp cân bằng tải điện một cách tốt hơn.

Điều chỉnh theo các thay đổi theo thời gian thực. Trường hợp sử dụng đơn giản nhất của AI trong cân bằng tải là thích ứng với các điều kiện thay đổi. AI có thể giám sát mức tiêu thụ năng lượng và dữ liệu sản xuất theo thời gian thực để xác định khu vực nào cần nhiều năng lượng nhất tại bất kỳ thời điểm nào. Sau đó, nó có thể phân phối điện phù hợp cho các tải trên lưới điện.

Những điều chỉnh theo thời gian thực này rất quan trọng vì nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến tải đầu ra , khiến thiết bị gặp trục trặc. Các công ty điện lực có thể sử dụng AI để cân bằng tải và đảm bảo lưới điện có thể thích ứng với những sự cố gián đoạn không mong muốn. Do đó, thời tiết thay đổi, mức tiêu thụ năng lượng không đồng đều và những thay đổi khác sẽ không gây ra sai sót hoặc lãng phí.

Về mặt lý thuyết, các công nghệ khác có thể thích ứng với các điều kiện thay đổi, nhưng AI hiệu quả hơn nhiều. Nó có thể hiểu dữ liệu và tác động của nó chính xác hơn các giải pháp khác—và chắc chắn là hơn cả con người—và phản ứng với những thay đổi này nhanh hơn.

Dự đoán các yêu cầu tải trong tương lai. Machine Learning có thể tiến dự đoán nhu cầu trong tương lai. Các mô hình phân tích dự đoán xem xét dữ liệu trong quá khứ để hiểu các điều kiện nhất định tương ứng với các xu hướng lớn hơn như thế nào. Sau đó, học máy có thể dự đoán chính xác những thay đổi trong tương lai và đưa ra các dự đoán để duy trì điều kiện lý tưởng cho cân bằng tải điện.

Cân bằng tải dân dụng là một trường hợp sử dụng lý tưởng. Mô hình ML trong máy biến áp thông minh có thể phân tích dữ liệu tiêu thụ điện năng để xác định ngôi nhà nào tiêu thụ nhiều năng lượng nhất vào thời điểm nào. Sau đó, họ có thể phân phối tải dựa trên thông tin này khi đến gần giờ cao điểm, đảm bảo đủ đầu ra và ngăn chặn sự gián đoạn mà không cần điều chỉnh vào phút cuối.

Các mô hình ML trở nên chính xác hơn khi chúng tiếp cận được nhiều dữ liệu hơn và học hỏi từ các xu hướng trong thế giới thực. Việc sử dụng các mô hình học tập liên tục này thay vì các thuật toán đơn giản hơn cho phép các công ty điện lực dự đoán các yêu cầu phụ tải trong tương lai một cách đáng tin cậy hơn và xa hơn trong tương lai. Sau đó, họ có thể chuẩn bị hiệu quả hơn để ngăn chặn sự gián đoạn do tình trạng thiếu điện gây nên

Phát hiện sự bất thường. Phát hiện sự bất thường là một trường hợp sử dụng quan trọng khác của AI trong việc cân bằng tải điện. Một số tình huống không thể đoán trước được, ngay cả đối với các mô hình ML đáng tin cậy nhất. Phản hồi nhanh là rất quan trọng để giải quyết những vấn đề không lường trước này và AI cung cấp tốc độ nhanh hơn mức có thể đạt được.

Tính năng phát hiện bất thường của AI hoạt động bằng cách tìm hiểu các trường hợp bình thường trông như thế nào dựa trên dữ liệu lịch sử. Khi thông tin thời gian thực nằm ngoài các thông số bình thường này, mô hình sẽ ngay lập tức xác định đó là một vấn đề tiềm ẩn. Sau đó, nó có thể cân bằng tải để giải quyết sự bất thường hoặc—nếu đó là sự cố lớn hơn—cảnh báo nhân viên bảo trì để họ có thể khắc phục nhanh chóng.

Những phản hồi nhanh này rất lý tưởng để nắm bắt và ứng phó với các sự cố như đường dây điện bị đứt, máy biến áp gặp trục trặc hoặc các lỗi thiết bị tương tự. Tốc độ và độ chính xác của AI đảm bảo các đội sửa chữa có thể phản hồi nhanh nhất có thể để giảm thiểu chi phí và ngăn chặn tình trạng ngừng hoạt động lớn hơn.

.Cải thiện an ninh mạng lưới. Những tính năng phát hiện bất thường tương tự có thể giúp lưới an toàn hơn. Mặc dù đối với một số người, an ninh mạng có vẻ không liên quan đến cân bằng tải điện, nhưng đây là một phần ngày càng cấp bách của quy trình. Lưới điện đang phải đối mặt với sự gia tăng các cuộc tấn công mạng khi chúng triển khai nhiều công nghệ hiện đại hơn, vì vậy bảo mật tốt hơn là rất quan trọng.

Giám sát liên tục được hỗ trợ bởi AI là điều bắt buộc để đảm bảo an ninh lưới điện. Khi công ty điện lực sử dụng nhiều thiết bị Internet of Things (IoT) hơn để cải thiện hoạt động, họ sẽ tạo ra nhiều điểm xâm nhập tiềm năng hơn cho tin tặc. AI có thể giám sát hoạt động đáng ngờ giống như cách nó giải quyết các vấn đề vận hành.

Các mô hình giám sát liên tục có thể cô lập điểm cuối hoặc khoanh vùng có khả năng bị xâm phạm ngay sau khi phát hiện sự cố. Sau đó, họ có thể cảnh báo các chuyên gia an ninh mạng để điều tra và sửa chữa. Những phản hồi nhanh chóng này ngăn chặn các cuộc tấn công mang tính đột phá cao và chỉ có thể thực hiện được thông qua tự động hóa.

Cho phép cải tiến liên tục.  Mô hình ML cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà các công ty cần để tối ưu hóa hoạt động của mình. Công nghệ năng lượng sẽ thay đổi, xu hướng tiêu dùng sẽ thay đổi và lưới điện sẽ được tổ chức lại. Các phương pháp thực hành tốt nhất cũng sẽ phát triển và AI là chìa khóa để tận dụng sự phát triển đó.

Những thay đổi theo thời gian sẽ dẫn đến sự khác biệt về dữ liệu. ML có thể phân tích thông tin để dự đoán xu hướng trong tương lai hoặc làm nổi bật các lĩnh vực mà sự kém hiệu quả hoặc cơ hội mới đã phát sinh. Công nghệ này có thể nhận thấy những thay đổi quá nhỏ để con người có thể nhận ra, từ đó đưa ra những điều chỉnh trước đó.

AI và ML có thể cách mạng hóa việc cân bằng tải điện

Cân bằng tải điện là một quá trình phức tạp và không bao giờ là giải pháp một lần. Nó đòi hỏi phải điều chỉnh liên tục và phản hồi nhanh chóng. AI và ML vượt trội trong các hạng mục đó.

Ngành điện sẽ phát triển khi áp dụng những công nghệ này. AI và ML giúp các quá trình cân bằng tải và hỗ trợ trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn bao giờ hết.