Thay vì vài trăm nhà máy điện quy mô lớn, thì hàng triệu hệ thống lắp đặt năng lượng gió và năng lượng mặt trời sẽ là trung tâm cung cấp năng lượng của chúng ta trong tương lai. Đồng thời, khi các loại xe điện và thiết bị sưởi ấm bằng điện đang bùng nổ, số lượng người tiêu dùng ngày càng tăng. Kết nối tất cả chúng là một nhiệm vụ phức tạp và trí tuệ nhân tạo AI (1) có thể giúp ích. Hãy xem các ứng dụng và những gì sẽ khả thi trong tương lai. (1) AI (artificial intelligence): là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục đích giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Cụ thể như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, học và tự thích nghi,…
Quá trình chuyển đổi năng lượng không chỉ thay đổi cách tạo ra điện, một hệ thống đang trở nên phi tập trung và có ứng dụng công nghệ kỹ thuật số. Theo tính toán từ mô hình, hàng triệu hệ thống lưu trữ năng lượng mặt trời, hộp điện treo tường và máy bơm nhiệt có thể giúp lưới điện ổn định hơn. Một nhóm chuyên gia tư vấn từ cơ quan chuyển đổi năng lượng của Đức – Agora Energiewende, họ dự đoán công suất của hệ thống lưu trữ dân dụng và pin ô tô có khả năng cung cấp năng lượng trở lại lưới điện vượt công suất của hệ thống lưu trữ vào cuối những năm 2020. Nhưng một hệ thống điện ổn định sẽ phụ thuộc vào các hệ thống khác nhau làm việc cùng nhau như một bầy ong. Các thuật toán tự học và trí tuệ nhân tạo đã giúp đạt được điều này.
Lượng điện truyền vào lưới điện từ các hệ thống quang điện, cao đến mức các nhà vận hành lưới điện cần biết điều gì sẽ xảy ra, thông số càng chính xác càng tốt. Ở một số vùng, các trang trại năng lượng mặt trời được yêu cầu kiểm soát nguồn để phù hợp với công suất lưới điện. Trên thực tế, tất cả những nhà sản xuất điện tái tạo đều phải ước tính sản lượng một cách chính xác nhất, bởi vì việc cân bằng các khoản thiếu hụt là rất tốn kém. Nhà sản xuất năng lượng tái tạo tối ưu hóa khả năng tự tiêu thụ, bằng pin hoặc thiết bị tiêu dùng có thể điều khiển được như: xe điện hoặc máy bơm nhiệt. Họ cũng cần thông số để quyết định thời điểm sạc và xả thiết bị lưu trữ. Trong tất cả các ứng dụng này, trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng để dự báo và tối ưu hóa dòng năng lượng.
Dự báo thời tiết Ông Jan Remund, trưởng phòng năng lượng và khí hậu tại công ty Meteotest AG (một đơn vị dự báo thời tiết tại Thụy Sĩ), giải thích rằng: “Máy học đã đóng một vai trò quan trọng trong việc dự báo bức xạ trong một thời gian dài. Meteotest sử dụng hình ảnh vệ tinh kết hợp các mô hình vật lý và thuật toán tự học để dự đoán chuyển động của các đám mây”. Độ chính xác trong vài giờ là khá cao. Ông Remund cho biết khoảng thời gian càng dài thì dự báo càng kém chính xác. Công ty Meteotest cung cấp các dịch vụ dữ liệu đặc biệt, chủ yếu là nhiệt độ và bức xạ, có thể được tích hợp vào phần mềm giám sát và điều khiển của hệ thống quang điện – PV (photovoltaics). Các công ty có thể sử dụng dự báo thời tiết làm cơ sở để tính toán bức xạ mặt trời bằng phần mềm chuyên dụng,
Công nghệ liên tục được cải tiến Meteocontrol, một công ty chuyên giám sát và dự báo từ thành phố Augsburg (CHLB Đức) kết hợp dữ liệu của các nhà cung cấp dự báo thời tiết khác nhau với các phép tính năng suất của riêng họ. Meteocontrol, viện công nghệ Karlsruhe (KIT) và công ty Deutscher Wetterdienst đang thực hiện dự án PermaStrom, một dự án nghiên cứu chung mô hình hóa tác động của khí sol, như tro và cát mịn (đối với sự hình thành mây). Mục tiêu là giúp cho việc dự báo năng lượng mặt trời chính xác hơn. Ông Stijn Stevens, giám đốc điều hành công ty Meteocontrol giải thích: “Ngày 3-4.3.2021 cho thấy điều này có liên quan. Vào những ngày đó, có rất nhiều bụi Sahara trong không khí. Chỉ trong hai ngày, dự báo được tối ưu hóa đã tiết kiệm cho CHLB Đức khoảng ba triệu Euro bằng cách tránh cân bằng chi phí năng lượng”.
Dự báo thời tiết giúp đảm bảo sự ổn định của lưới điện Cuối cùng, các công ty điện lực chịu trách nhiệm đảm bảo nguồn cấp vào và nguồn cấp ra khớp chính xác từng giây. Đó là lý do tại sao dự báo nguồn cấp dữ liệu chính xác lại quan trọng đối với họ. Công ty Meteocontrol và Viện hệ thống năng lượng mặt trời Fraunhofer (ISE) là một trong những nhà cung cấp các dự báo như vậy. Các công ty điện lực kết hợp dự báo công suất năng lượng tái tạo, dự báo tiêu thụ và sản lượng của nhà máy điện nhiên liệu hóa thạch, để dự đoán thời điểm và vị trí đường dây điện và máy biến áp sẽ đạt mức giới hạn.
Công nghệ trí tuệ nhân tạo AI đã hỗ trợ nhiều khía cạnh của quá trình chuyển đổi năng lượng, chẳng hạn như lĩnh vực dự báo năng suất và giám sát nhà máy điện. Trong tương lai, các ứng dụng và tương tác mới cũng sẽ áp dụng AI.
Công ty TransnetBW (có trụ sở ở tây nam CHLB Đức) đã ra mắt ứng dụng Stromgedacht vào mùa thu năm 2022, để cung cấp thông tin công suất lưới điện cho dân cư. Khi công suất điện thay đổi, ứng dụng sẽ gửi thông báo tới người tiêu dùng, cảnh báo họ hoãn hoặc giảm mức tiêu thụ điện. Tuy nhiên, với khoảng 500.000 lượt tải năng lượng, hiệu ứng trên lưới vẫn còn hạn chế. Các công ty điện lực vẫn phải tiếp tục mua các dịch vụ ổn định lưới điện, như: dự phòng vận hành nhằm cân bằng các sai lệch công suất nhỏ, điều phối lại sản lượng điện, hoặc cân bằng công suất phản kháng và công suất tác dụng. Bộ điều khiển nhà máy điện được sử dụng để cho phép các hệ thống quang điện PV lớn hỗ trợ ổn định lưới điện. Các bộ điều khiển này có thể nhận và thực hiện các lệnh từ người vận hành lưới, hoặc điều khiển độc lập việc cấp công suất phản kháng và công suất tác dụng, tùy thuộc vào các thông số lưới điện cục bộ. Nếu trường hợp xấu nhất xảy ra và lưới điện bị quá tải, bộ điều khiển nhà máy điện sẽ cắt nguồn điện cấp vào.
Tối ưu hóa tự tiêu dùng giúp tiết kiệm chi phí Cách mà hầu hết các thiết bị lưu trữ phi tập trung và người tiêu dùng được kiểm soát dựa trên một logic khác. Mặc dù các thiết bị lưu trữ thường được mô tả là hỗ trợ lưới điện, nhưng nhìn chung chúng vẫn phối hợp với lưới điện. Những gì họ thực sự làm là để đảm bảo rằng tỷ lệ điện được tạo ra tại địa phương được sử dụng tại chỗ càng cao càng tốt.
Hệ thống lưu trữ pin chỉ là một yếu tố giúp điều này trở nên khả thi. Ngoài ra còn có người tiêu dùng linh hoạt tham gia. Máy bơm nhiệt có thể sạc thiết bị lưu trữ nhiệt khi có nắng, sau đó năng lượng có thể được cung cấp cho mạch sưởi vào buổi tối. Một khả năng khác là tính thời gian sạc xe điện sao cho tỷ lệ năng lượng mặt trời càng cao càng tốt. Điều này đòi hỏi hệ thống phải biết dự báo thời tiết và hành vi tiêu dùng điển hình. Cách thức đạt được khả năng tương thích giữa một bên là các hệ thống quản lý năng lượng, bên kia là người tiêu dùng và hệ thống lưu trữ sẽ khác nhau tùy thuộc vào nhà sản xuất. Tín hiệu giải phóng được kích hoạt hoặc điện dư thừa được báo cáo.
Các hệ thống từ Solar-Log cho thấy có thể kết hợp với nhiều hệ thống lưu trữ pin khác nhau. Tuy nhiên, sự thay đổi có kiểm soát của thời gian sạc dựa trên dự báo thời tiết chỉ hoạt động khi kết hợp với các hệ thống lưu trữ của công ty đối tác VARTA. Để phù hợp với các điều kiện đối với biểu giá điện đầu vào theo đạo luật về các nguồn năng lượng tái tạo, chức năng này giới hạn đỉnh điện áp đầu vào. Ví dụ, khi pin được sạc đầy, năng lượng mặt trời được sử dụng cho máy bơm nhiệt. Một máy bơm nhiệt thông minh giúp cho sự kết hợp này đặc biệt hiệu quả. Một số thiết bị có thể tích hợp dự báo năng suất trong vài giờ, do hệ thống quản lý năng lượng ngược dòng gửi vào kế hoạch của chúng. Điều này ngăn máy bơm nhiệt làm nóng bể chứa năng lượng nhiệt bằng điện (được cung cấp từ lưới điện) một khi dự kiến có đủ năng lượng mặt trời trong vòng một giờ tới.
Tiếp thị linh hoạt
Trong tương lai, tất cả những người tiêu dùng chuyên nghiệp và người tiêu dùng linh hoạt sẽ phải phát triển thành một mạng lưới tổng thể. Thị trường điện cung cấp mức giá linh hoạt là bước đầu tiên theo hướng đó. Một số hệ thống quản lý năng lượng có thể đưa tỷ lệ linh hoạt vào chiến lược tối ưu hóa.
Một quy trình kiểm soát có mục tiêu cho phép người tiêu dùng hiệu suất cao như máy bơm nhiệt hoặc xe điện ổn định lưới điện. Các công ty như Hive Power đã cung cấp phần mềm cho biết việc truyền tải điện không liên tục từ lưới điện vào ắc quy ô tô (Vehicle2Grid). Một ứng dụng khác của công nghệ trí tuệ nhân tạo: Phần mềm sạc xe điện thông minh FLEXO tìm hiểu khi nào cần phương tiện và trong thời gian nào có điện để bán. Điều này sẽ cho phép chủ sở hữu kiếm được tới 1.000 Euro mỗi năm. Tùy thuộc vào tình hình, điện có thể được sử dụng trong nhà hoặc bán ra thị trường.
Trí tuệ nhân tạo đã được sử dụng theo nhiều cách khác nhau, kiểm soát các hệ thống năng lượng tái tạo và tích hợp chúng vào lưới điện. Cho đến nay, các thuật toán học tập đã tập trung vào một lĩnh vực hạn chế. Trong tương lai, họ sẽ phải học cách chia sẻ dữ liệu và phản hồi lẫn nhau. Các quy tắc phải rất rõ ràng. Đặt ra các quy tắc này là một trong những chủ đề mà ngành năng lượng và các chính phủ hiện đang cố gắng giải quyết, cho đến nay vẫn chưa có kết quả.
Để xem các tin bài khác về “Trí tuệ nhân tạo – AI”, hãy nhấn vào đây.
(Nguồn: Intersolar)
