Cách AI trong năng lượng tái tạo hỗ trợ tính bền vững

Là một xã hội, chúng ta đã dựa vào nhiên liệu hóa thạch trong một thời gian khá dài. Năm ngoái, lượng khí thải carbon dioxide liên quan đến năng lượng toàn cầu đạt mức cao mới là 34,4 tỷ tấn. Mặc dù Thỏa thuận Paris từ năm 2015 nhằm mục đích giữ cho sự nóng lên toàn cầu ở mức dưới 2 độ C bằng cách cắt giảm lượng khí thải carbon, nhưng chúng ta vẫn gặp khó khăn trong việc đáp ứng các mục tiêu này. Với những thực tế này, ngành năng lượng đang tập trung vào năng lượng tái tạo.

Năng lượng tái tạo được tạo ra từ các nguồn tự nhiên liên tục được bổ sung và bền vững trong thời gian dài. Không giống như nhiên liệu hóa thạch như than đá, dầu mỏ và khí đốt tự nhiên, có thể mất hàng triệu năm để hình thành và cạn kiệt sau khi sử dụng, các nguồn năng lượng tái tạo có thể được bổ sung liên tục. Ví dụ, ánh sáng mặt trời, gió và địa nhiệt là các nguồn năng lượng tái tạo.

‍

Tuy nhiên, việc chuyển sang năng lượng tái tạo không hề dễ dàng. Có những thách thức như chọn đúng địa điểm, tích hợp hệ thống và giữ cho mọi thứ hoạt động hiệu quả. Ngành năng lượng đang chuyển sang Trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính để giải quyết những thách thức này. Thị trường AI toàn cầu cho năng lượng sạch được thiết lập để vượt quá 75,82 tỷ đô la vào năm 2030. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy AI và thị giác máy tính đang thay đổi lĩnh vực năng lượng tái tạo và hỗ trợ tính bền vững như thế nào.

AI và năng lượng tái tạo: Làm cho năng lượng xanh thông minh hơn

Các công nghệ AI, chẳng hạn như thị giác máy tính, đang chuyển đổi lĩnh vực năng lượng tái tạo bằng cách phân tích và trích xuất thông tin có giá trị từ hình ảnh và video. Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán và mô hình học sâu để giúp máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu trực quan. Những tiến bộ này làm cho các hoạt động năng lượng tái tạo hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính trong năng lượng tái tạo:

• Kiểm tra thiết bị tự động: Kiểm tra thiết bị tự động để phát hiện lỗi sớm, lên lịch bảo trì kịp thời và ngăn ngừa sự cố tốn kém.
  ‍
• Dự đoán sản xuất năng lượng: Dự đoán sản xuất năng lượng từ các nguồn như mặt trời và gió để quản lý lưới điện tốt hơn.
  ‍
• Tối ưu hóa và Nhận dạng: Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà, xác định các tấm pin mặt trời bị hư hỏng, v.v.

Tuy nhiên, cũng có những hạn chế cần xem xét:

• Chi phí ban đầu cao: Triển khai các công nghệ AI và thị giác máy tính có thể đòi hỏi đầu tư trả trước đáng kể vào cả phần cứng và phần mềm.
  ‍
• Sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Tính hiệu quả của các hệ thống thị giác máy tính phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu mà chúng được huấn luyện, đôi khi đây có thể là một yếu tố hạn chế.
  ‍
• Khó khăn khi tích hợp với các hệ thống cũ: Thông thường, các máy móc trong môi trường công nghiệp có thể chứng minh là khó tích hợp với AI.

Ghi nhớ những lợi ích và hạn chế, hãy cùng khám phá một vài ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong lĩnh vực năng lượng tái tạo.

Quản lý các trang trại năng lượng mặt trời với sự trợ giúp của thị giác máy tính

Một trang trại năng lượng mặt trời là một khu đất rộng lớn, nơi lắp đặt nhiều tấm pin mặt trời để tạo ra điện từ ánh sáng mặt trời. Các trang trại năng lượng mặt trời có thể được theo dõi và quản lý bằng computer vision trong suốt vòng đời 25 năm của một tấm pin mặt trời. Ví dụ, trong giai đoạn xây dựng, máy bay không người lái và vệ tinh có thể chụp ảnh có độ phân giải cao về địa điểm. Những hình ảnh này có thể được phân tích bằng computer vision để đảm bảo mọi thứ được lắp đặt chính xác. Việc phát hiện các lỗi như tấm pin bị lệch hoặc hệ thống dây điện không chính xác sớm sẽ tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách ngăn ngừa những sai lầm tốn kém. 

‍

Sau khi trang trại năng lượng mặt trời đi vào hoạt động, thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu quả của nó. Máy ảnh độ phân giải cao có thể theo dõi các tấm pin mặt trời để tìm các vấn đề như vết nứt, tích tụ bụi, sự phát triển của cỏ dại và các mối nguy hiểm về an toàn. Các báo cáo chi tiết về các vấn đề cụ thể và vị trí của chúng có thể được tổng hợp nhanh chóng bởi một hệ thống AI. Nó giúp công nhân bảo trì giải quyết các vấn đề một cách nhanh chóng và chính xác. Thời gian ngừng hoạt động được giảm thiểu và trang trại năng lượng mặt trời hoạt động trơn tru hơn. 

Các hệ thống thị giác máy tính cũng có thể sử dụng hình ảnh thời gian thực để kiểm tra lượng mây che phủ trên một trang trại năng lượng mặt trời. AI kết hợp dữ liệu đám mây này với các thông tin khác, như nhiệt độ và độ ẩm, để dự đoán lượng năng lượng mà trang trại năng lượng mặt trời sẽ sản xuất. Nó giúp lập kế hoạch và quản lý nguồn cung cấp năng lượng để làm cho trang trại năng lượng mặt trời hiệu quả và đáng tin cậy hơn.

Phát hiện lỗi tuabin gió

Một nguồn năng lượng tái tạo tuyệt vời khác là gió. Các tuabin gió tận dụng năng lượng gió và chuyển đổi nó thành điện năng. Các tuabin này dễ bị hao mòn như bất kỳ loại máy móc nào khác. Việc phát hiện hư hỏng bề mặt trên cánh tuabin gió đảm bảo hiệu suất tối ưu và ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường liên quan đến việc cử người lên tháp để kiểm tra thủ công, điều này có thể rất nguy hiểm, tốn thời gian và tốn kém. AI đơn giản hóa toàn bộ quy trình.

Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể phân tích hình ảnh và video về cánh tuabin được chụp bằng máy bay không người lái hoặc camera trên mặt đất có độ phân giải cao. Các mô hình AI này sử dụng các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn thể hiện và phân loại hình ảnh để xác định các loại hư hỏng và lỗi khác nhau trên cánh, chẳng hạn như xói mòn mép trước, vết nứt, hư hỏng do sét đánh, tách lớp và vết bẩn bề mặt. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể theo dõi quần thể chim địa phương và tích hợp với các hệ thống khác để đẩy lùi chúng, ngăn ngừa thiệt hại thêm cho cánh và bảo vệ các loài chim.

‍

Tuabin thủy triều và hệ sinh thái biển

Sóng thủy triều cũng là một nguồn năng lượng tái tạo tốt, nhưng cần lưu ý một số điểm. Tuabin thủy triều gây ảnh hưởng đến hệ sinh thái biển xung quanh. Chúng cản trở sự di chuyển của các sinh vật biển và cũng có thể mắc kẹt chúng trong cánh quạt. Tiếng ồn dưới nước mà các tuabin này tạo ra cũng có thể gây trở ngại cho việc giao tiếp của một số sinh vật biển. Các công nghệ AI khác nhau có thể được sử dụng để tránh những trở ngại này. 

Chúng ta biết rất ít về các hệ sinh thái biển này. Vì vậy, điều quan trọng là sử dụng công nghệ tiên tiến để nghiên cứu và nghiên cứu chi tiết các môi trường này trước khi chúng ta khai thác năng lượng từ chúng. Với nguồn tài trợ từ Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, các công ty như Plainsight và MarineSitu đang hợp tác để tạo ra các hệ thống giám sát môi trường dựa trên AI cho tuabin thủy triều và bộ chuyển đổi năng lượng sóng. Các hệ thống này sử dụng các mô hình thị giác hiện đại và camera dưới nước.

‍

Chúng ta có thể hiểu các hệ sinh thái biển bằng AI. Nó cũng giúp các nhà nghiên cứu trả lời các câu hỏi khi tìm kiếm một địa điểm để xây dựng tuabin. Ví dụ: một nhà nghiên cứu có thể muốn biết về quần thể cá và các sinh vật thủy sinh khác trong khu vực hoặc nếu có bất kỳ loài nào có nguy cơ tuyệt chủng trong khu vực. Ngay cả sau khi lựa chọn địa điểm và xây dựng, các hệ thống này có thể được sử dụng để giám sát môi trường cũng như các tuabin.

Lựa chọn địa điểm cho các nhà máy địa nhiệt bằng AI

Một nguồn năng lượng tái tạo khác có thể được tìm thấy trong các nhà máy địa nhiệt. Chúng sử dụng nhiệt tự nhiên của Trái Đất để tạo ra điện. Theo truyền thống, các nhà máy này phải đối mặt với những thách thức như hỏng hóc thiết bị bất ngờ, sửa chữa tốn kém và lựa chọn địa điểm không hiệu quả. Các hệ thống AI có thể cải thiện hoạt động của nhà máy địa nhiệt bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, phát hiện các mẫu và dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Chủ động với sự hỗ trợ của AI giúp nhà máy vận hành trơn tru và tránh được các sửa chữa tốn kém.

‍

Một trong những ứng dụng thú vị nhất của AI liên quan đến các nhà máy địa nhiệt xuất hiện khi chúng ta cố gắng xác định vị trí xây dựng nhà máy. Việc lựa chọn địa điểm cho các nhà máy địa nhiệt bằng AI bao gồm sử dụng hình ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để tìm vị trí lý tưởng. AI có thể phân tích các yếu tố khác nhau như đặc điểm địa chất, dòng nhiệt và nhiệt độ bề mặt để xác định các địa điểm hứa hẹn nhất cho việc khai thác năng lượng. Lý tưởng nhất là một nhà máy mới nên được xây dựng để khai thác tối đa năng lượng địa nhiệt. Ngoài ra, AI có thể giúp đánh giá tác động môi trường, khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng và các rủi ro tiềm ẩn, làm cho quá trình lựa chọn địa điểm toàn diện và chính xác hơn.

Các công ty khởi nghiệp sử dụng AI để giảm lượng khí thải carbon

Tầm quan trọng của AI trong việc giải quyết các thách thức về môi trường ngày càng trở nên rõ ràng. Một cuộc khảo sát được thực hiện bởi Boston Consulting Group (BCG) cho thấy 87% các nhà lãnh đạo toàn cầu về khí hậu và AI từ cả khu vực công và tư nhân nhận ra giá trị của phân tích nâng cao và AI trong việc chống lại biến đổi khí hậu. Ngoài ra, 67% các nhà lãnh đạo khu vực tư nhân tin rằng chính phủ nên thực hiện các biện pháp chủ động hơn để hỗ trợ việc tích hợp AI vào các sáng kiến môi trường.

Hãy xem xét một số công ty khởi nghiệp đang sử dụng AI và thị giác máy tính để chuyển đổi lĩnh vực năng lượng tái tạo và thúc đẩy phát triển bền vững:

• SmartHelio: Một startup của Thụy Sĩ chẩn đoán từ xa các vấn đề của trang trại năng lượng mặt trời, dự đoán các lỗi và cung cấp các giải pháp theo thời gian thực bằng cách sử dụng AI để tăng cường hiệu suất và tuổi thọ của hệ thống năng lượng mặt trời.

• Enfor: Công ty khởi nghiệp của Đan Mạch này sử dụng AI để dự báo và tối ưu hóa sản xuất và tiêu thụ năng lượng tái tạo dựa trên dữ liệu thời tiết, địa hình và nhà máy, giảm lãng phí năng lượng và lượng khí thải carbon.

• Nova Innovation: Dẫn đầu một tập đoàn châu Âu, Nova Innovation sử dụng AI để cải thiện hiệu suất của tuabin thủy triều và đẩy nhanh thương mại hóa năng lượng thủy triều, cung cấp một giải pháp thay thế ít carbon.
• Solavio: Một startup của Ấn Độ cung cấp các giải pháp làm sạch tự động bằng AI cho các tấm pin mặt trời, tối ưu hóa lịch trình làm sạch và cải thiện hiệu quả để giảm lượng khí thải carbon trong sản xuất năng lượng mặt trời.

Tóm lại

Các công nghệ AI đang định hình lại lĩnh vực năng lượng tái tạo bằng cách dự đoán nhu cầu bảo trì, phát hiện sớm các vấn đề, theo dõi các điều kiện môi trường và tìm kiếm các địa điểm tốt nhất cho các trang trại năng lượng mặt trời và tuabin gió mới. Các ứng dụng AI tiên tiến làm cho năng lượng tái tạo hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và bền vững hơn. Khi ngành công nghiệp này tiến triển, AI có thể sẽ thúc đẩy nhiều năng lượng sạch hơn và đóng góp vào một hành tinh khỏe mạnh hơn.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Kết nối với cộng đồng của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành khác nhau như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Cộng tác, đổi mới và học hỏi cùng chúng tôi! 🚀