Thứ Tư, Tháng Tư 10, 2024
Trang chủ » Blog » Trí tuệ nhân tạo trong quản lý mạng điện áp

Trí tuệ nhân tạo trong quản lý mạng điện áp

Viết bởi Mr Phú
0 comment

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được nhân loại tìm kiếm hơn hai thiên niên kỷ. Nhà văn Hy Lạp Hesiod đã viết về Talos – một người đàn ông khổng lồ bằng đồng được xây dựng bởi Hephaestus, vị thần Hy Lạp của sự sáng tạo và nghề rèn, vào năm 700 trước Công nguyên. Ngày nay, AI không còn là một giấc mơ xa xôi hoặc một tác phẩm hư cấu nữa. Nó đã trở thành hiện thực và hứa hẹn nhiều sự biến đổi.

Trí tuệ nhân tạo được coi là công cụ mạnh mẽ nhất của chúng tôi trong việc khử carbon lưới điện và chống lại biến đổi khí hậu. Nó thu thập và học hỏi một cách có hệ thống từ các bộ dữ liệu khổng  về khí thải, mô hình thời tiết, sự di chuyển dân cư và hiệu suất trong mạng lưới điện áp thấp. Các thuật toán của nó tối ưu hóa việc tạo ra năng lượng, phân phối và tiêu thụ năng lượng dựa trên nhu cầu, tăng cường hiệu suất và giảm lượng khí thải carbon. Nó dự đoán sự cố trang thiêt bị, dự báo tải trọng, phát hiện lỗi và tích hợp nguồn năng lượng tái tạo. Điều y tạo điều kiện cho các bên liên quan bằng cách cung cấp phân tích dữ liệu toàn diện, chất lượng cao.

Sự vượt trội của trí tuệ nhân tạo trong quản lý mạng điện áp thấp

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo trong quản lý mạng lưới điện áp thấp là một bước đột phá trong cách tiếp cận hệ thống năng lượng của chúng ta. Máy móc đã học hỏi từ việc phát triển các hệ thống dựa trên quy tắc cơ bản đến các hệ thống mô hình động phức tạp, học và thích nghi dựa trên dữ liệu mà chúng xử lý.

Sự tiến hóa này không phải là một sự kiện ngẫu nhiên. Nó tuân theo một quỹ đạo rõ ràng. Đầu tiên, thiết lập các quy tắc thông qua công nghệ học máy, sau đó tạo ra mô hình bằng cách sử dụng phân tích hồi quy và mô hình lưới toán học, và cuối cùng, là một hệ thống trí tuệ nhân tạo liên tục học hỏi và thích nghi.

Ví dụ, việc quản lý luồng tải trở nên phức tạp hơn do sự tăng cường các nguồn năng lượng phân phối (DERs). Trí tuệ nhân tạo cải thiện quản lý mạng điện áp thấp bằng cách tạo ra bản sao kỹ thuật số. Những bản sao này cho phép các nhà điều hành kiểm tra các viễn cảnh mà không cần can thiệp vật lý, đưa ra các quyết định có căn cứ, tối ưu hóa hiệu suất lưới và dự đoán các vấn đề. AI rất quan trọng cho dự báo nhu cầu và lập kế hoạch hạ tầng. Các phân tích tiên tiến của trí tuệ nhân tạo cung cấp khả năng hiện thị thời gian thực vào mạng lưới, hỗ trợ quản lý hiệu quả, tự động hóa chuỗi cung ứng và đảm bảo nguồn cung điện đáng tin cậy.

Hành vi của người tiêu dùng sẽ tiếp tục thay đổi

Hành vi của người tiêu dùng ngày mai sẽ rất khác biệt so với hôm nay. Sự gia tăng nhanh chóng của việc sử dụng năng lượng tái tạo (ví dụ như các mái nhà năng lượng mặt trời), việc điện hóa các hệ thống sưởi ấm, tăng cường sử dụng xe điện, và việc phỏ biến rộng rãi của các hệ thống lưu trữ sẽ làm thay đổi đáng kể sự tham gia của người tiêu dùng trong thị trường năng lượng. Do sự tiến hóa này, các mạng lưới điện áp thấp số hóa đang bắt đầu tạo ra các luồng dữ liệu lớn sẽ làm thay đổi các quyết định của người sản xuất và người tiêu dùng. Trí tuệ nhân tạo tạo ra được có thể quản lý các bộ dữ liệu phát triển này để cung cấp thông tin hiệu quả và linh hoạt hơn về việc sử dụng năng lượng theo thời gian thực và có khả năng mô hình hóa và dự báo hành vi của người sản xuất và người tiêu dùng và ảnh hưởng của chúng đối với các lưới điện. Điều này sẽ biến người sản xuất và người tiêu dùng trở thành các bên tham gia tích cực trong việc cải thiện hiệu suất, ổn định lưới và giảm khí nhà kính, trực tiếp hoặc thông qua một hệ sinh thái của các bên liên quan (các nền tảng giao dịch năng lượng).

Ai sẽ là người chịu trách nhiệm?

Trí tuệ nhân tạo nắm tiềm năng đáng kể cho việc tự động hóa quyết định về cơ sở hạ tầng quan trọng. Nó cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về quy định và trách nhiệm. Ai sẽ chịu trách nhiệm cho những quyết định tự động được thực hiện bởi một hệ thống trí tuệ nhân tạo? Liệu đó là trách nhiệm của nhà sản xuất, nhà điều hành của hệ thống, hoặc thậm chí là chính hệ thống trí tuệ nhân tạo đó? Nếu quyết định không diễn ra như dự định, ai sẽ chịu trách nhiệm?

Chủ đề này đã được rộng rãi thảo luận trong ngữ cảnh của giao thông tự động. Nhưng nó cũng quan trọng không kém trong việc quản lý lưới. Hãy tưởng tượng một trí tuệ nhân tạo tự động quyết định tắt một phần của lưới điện quốc gia, đưa các bệnh viện và hệ thống mạng vào bóng tối. Đe dọa tính mạng và hệ thống kinh tế.

Các sáng kiến ​​khác nhau đang giải quyết vấn đề khung pháp lý và đạo đức của trí tuệ nhân tạo. Ví dụ, các chính phủ hiện đề xuất một bản quyền của trí tuệ nhân tạo để sử dụng một cách đạo đức, an toàn. Liên minh châu Âu cũng đã nghiên cứu các vấn đề pháp lý của trí tuệ nhân tạo, bao gồm trách nhiệm về hành vi phạm tội, hình sự và hợp đồng. Những yếu tố quan trọng này cần được giải quyết khi chúng ta phát triển.

Đóng góp cho một tương lai bền vững

Chúng ta biết rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu, điều này giúp chúng ta đạt được các mục tiêu về không khí net zero. Dữ liệu bao gồm mật độ dân số, mô hình vận chuyển, tiêu thụ năng lượng và các yếu tố môi trường giúp dự đoán nhu cầu năng lượng, tối ưu hóa phân phối năng lượng và giảm lãng phí. Nó cũng tăng cường sự đáng tin cậy và sức mạnh của các mạng lưới điện áp thấp, làm cho chúng hiệu quả hơn và ít tốn carbon hơn bằng cách tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo và dự báo hành vi năng lượng của người sản xuất và người tiêu dùng một cách tốt hơn.

Trong thập kỷ tới, chúng ta sẽ chứng kiến ​​sự tập trung ngày càng tăng về bền vững môi trường. Và khi hiểu biết và nhận thức của chúng ta về biến đổi khí hậu cải thiện, nó sẽ thúc đẩy các hành vi của người sản xuất và người tiêu dùng mới mà chúng ta chưa thấy ngày hôm nay.

Trí tuệ nhân tạo – ví dụ thực tế

Trong bối cảnh năng lượng đang phát triển nhanh chóng của chúng ta, khả năng chia sẻ biểu đồ đại diện chính xác về các mạng lưới và tài sản trên tất cả các bên liên quan đến năng lượng sẽ trở nên quan trọng. Tại Schneider Electric, chúng tôi tận dụng trí tuệ nhân tạo để xác nhận chất lượng dữ liệu và độ chính xác của mô hình topolo, giúp giảm đáng kể các hoạt động lao động mất sức. Trí tuệ nhân tạo đang trở thành một trong những công cụ chính để tạo ra chất lượng dữ liệu cao và do đó, giải quyết một trong những thách thức quan trọng của việc số hóa lưới.

Con đường phía trước

Bên cạnh việc tự động hóa và tăng hiệu quả, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo sẽ tái tưởng tượng và làm thay đổi cách chúng ta sản xuất, phân phối và tiêu thụ năng lượng. Điều này không chỉ là một tính năng bổ sung hoặc một tính năng tốt để có – nó thay đổi trò chơi. Đó là thành phần quan trọng của cảnh quan năng lượng trong tương lai. Với sự rõ ràng ngày càng tăng, chúng ta nhận thấy rằng tương lai của việc giảm khí hậu lưới điện nằm ở khả năng sử dụng công nghệ này. Bằng cách tạo ra các mô hình linh hoạt, tự tiến hóa thích ứng với các hành vi thay đổi của chúng ta, chúng ta có thể đạt được hiệu quả, bền vững và khả năng chống chịu cao hơn và giảm thiểu lượng khí CO2 gây hại.

Hành trình phía trước hứa hẹn sẽ là một chặng đường đầy tri thức, gây rối và là một cột mốc trong hành trình tìm kiếm các hệ sinh thái năng lượng bền vững. Những người không nhận ra tầm quan trọng của nó hoặc trì hoãn việc áp dụng nó có nguy cơ bị tụt lại phía sau.

Để lại nhận xét

Đăng ký nhận bản tin để nhận thông tin bài viết mới

© 2023 ELAS. All Rights Reserved 

Vui lòng ghi rõ nguồn khi phát hành lại bài viết trên website khác!