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

Với tư cách là một xã hội, chúng ta đã phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch trong một thời gian khá dài. Năm ngoái, lượng khí thải carbon dioxide liên quan đến năng lượng trên toàn cầu đã đạt mức cao kỷ lục là 34,4 tỷ tấn mét. Mặc dù Hiệp định Paris từ năm 2015 đặt mục tiêu giữ mức nóng lên toàn cầu thấp hơn đáng kể so với 2 độ C bằng cách cắt giảm lượng khí thải carbon, chúng ta vẫn gặp khó khăn trong việc đạt được các mục tiêu này. Trước thực tế đó, 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 dài hạn. Không giống như nhiên liệu hóa thạch như than đá, dầu mỏ và khí đốt tự nhiên, vốn có thể mất hàng triệu năm để hình thành và cạn kiệt 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 những nguồn năng lượng tái tạo.

Hình 1. Các nguồn năng lượng tái tạo.

Tuy nhiên, việc chuyển sang năng lượng tái tạo không hề dễ dàng. Có nhiều thách thức như chọn địa điểm phù hợp, tích hợp hệ thống và duy trì vận hành mọi thứ một cách hiệu quả. Ngành năng lượng đang chuyển hướng sang trí tuệ nhân tạo (AI) và computer vision để giải quyết những thách thức này. Thị trường AI toàn cầu cho năng lượng sạch dự kiến sẽ vượt 75,82 tỷ USD vào năm 2030. Trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy cách AI và computer vision đang thay đổi ngành năng lượng tái tạo và hỗ trợ sự bền vững.

Link to this sectionAI và năng lượng tái tạo: Làm cho năng lượng xanh trở nên thông minh hơn#

Các công nghệ AI, chẳng hạn như computer vision, đang chuyển đổi ngành năng lượng tái tạo bằng cách phân tích và trích xuất thông tin giá trị từ hình ảnh và video. Computer vision sử dụng các thuật toán và model deep learning để giúp máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu hình ảnh. Những tiến bộ này giúp các hoạt động năng lượng tái tạo trở nên hiệu quả, đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí hơn.

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng computer vision trong năng lượng tái tạo:

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

Tuy nhiên, cũng có những hạn chế cần cân nhắc:

• Chi phí ban đầu cao: Việc triển khai các công nghệ AI và computer vision có thể đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể cho cả hardware và phần mềm.
• Sự phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Hiệu quả của các hệ thống computer vision phụ thuộc rất lớn vào chất lượng và số lượng dữ liệu mà chúng được đào tạo, điều này đôi khi có thể là một yếu tố hạn chế.
• Khó khăn khi tích hợp với các hệ thống cũ: Thông thường, các loại máy móc trong môi trường công nghiệp có thể gây khó khăn khi tích hợp với AI.

Ghi nhớ những lợi ích và hạn chế đó, hãy cùng khám phá một vài ứng dụng thực tế của computer vision trong ngành năng lượng tái tạo.

Link to this sectionQuản lý các trang trại điện mặt trời với sự hỗ trợ của computer vision#

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

Hình 2. Giám sát việc lắp đặt các tấm pin năng lượng mặt trời và so sánh với bản thiết kế bằng computer vision.

Khi trang trại điện mặt trời đi vào hoạt động, computer vision có thể đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu suất. Các camera độ nét cao có thể giám sát các tấm pin để phát hiện các vấn đề như cracks, tích tụ bụi bẩn, cỏ dại mọc và các nguy cơ an toàn. Các báo cáo chi tiết về các vấn đề cụ thể và vị trí của chúng có thể được hệ thống AI tổng hợp nhanh chóng. Điều này giúp nhân viên bảo trì xử lý các vấn đề kịp thời và chính xác. Thời gian ngừng hoạt động được giảm thiểu và trang trại điện mặt trời vận hành trơn tru hơn.

Các hệ thống computer vision cũng có thể sử dụng hình ảnh thời gian thực để kiểm tra mức độ che phủ của mây trên trang trại điện mặt trời. AI kết hợp dữ liệu mây này với các thông tin khác như nhiệt độ và độ ẩm để dự đoán lượng năng lượng mà trang trại sẽ sản xuất. Nó hỗ trợ lập kế hoạch và quản lý nguồn cung cấp năng lượng để làm cho trang trại điện mặt trời trở nên hiệu quả và đáng tin cậy hơn.

Link to this sectionPhát 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 thành điện năng. Các tuabin này dễ bị hao mòn giống như bất kỳ 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 leo lên tháp để kiểm tra thủ công, vốn có thể rất nguy hiểm, tốn thời gian và đắt đỏ. AI đơn giản hóa toàn bộ quy trình này.

Các model computer vision như Ultralytics YOLOv8 có thể phân tích hình ảnh và video về cánh tuabin được chụp bằng drone hoặc camera độ nét cao đặt trên mặt đất. Các model AI này sử dụng các tasks như object detection, instance segmentation và image classification để nhận diện nhiều loại hư hỏng và lỗi trên cánh quạt, chẳng hạn như xói mòn mép trước, vết nứt, hư hỏng do sét đánh, bong tróc và ố bề mặt. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể giám sát quần thể chim tại địa phương và tích hợp với các hệ thống khác để xua đuổi chúng, ngăn ngừa hư hỏng thêm cho cánh quạt và bảo vệ loài chim.

Hình 3. Ví dụ về phát hiện hư hỏng bề mặt trên tuabin gió bằng computer vision.

Link to this sectionTuabin thủy triều và hệ sinh thái biển#

Sóng thủy triều cũng là một nguồn năng lượng tái tạo tốt, nhưng đi kèm với một số điểm cần lưu ý. Các tuabin thủy triều gây ảnh hưởng đến hệ sinh thái biển xung quanh. Chúng gây cản trở sự di chuyển của các sinh vật biển và cũng có thể bẫy chúng trong cánh quạt. Tiếng ồn dưới nước mà các tuabin này tạo ra cũng có thể làm gián đoạn khả năng liên lạc của một số sinh vật biển. Nhiều công nghệ AI khác nhau có thể được sử dụng để vượt qua 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 tìm hiểu chi tiết về các môi trường này trước khi 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 các tuabin thủy triều và các thiết bị chuyển đổi năng lượng sóng. Các hệ thống này sử dụng các model vision hiện đại và camera dưới nước.

Hình 4. Ví dụ về việc sử dụng model computer vision Ultralytics YOLOv8 để phát hiện cá.

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 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 liệu có bất kỳ loài nguy cấp nào trong khu vực hay không. Ngay cả sau khi chọn địa điểm và xây dựng, các hệ thống này cũng có thể được sử dụng để monitor môi trường cũng như các tuabin.

Link to this sectionLựa chọn địa điểm cho các nhà máy địa nhiệt bằng AI#

Một nguồn năng lượng tái tạo khác có thể được tìm thấy ở các nhà máy địa nhiệt. Những nhà máy này sử dụng nhiệt tự nhiên của Trái đất để tạo ra điện. Theo truyền thống, các nhà máy này 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 khối lượng lớn dữ liệu, phát hiện các kiểu mẫu và dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Việc chủ động với sự hỗ trợ của AI giúp nhà máy vận hành trơn tru và tránh các chi phí sửa chữa đắt đỏ.

Hình 5. Một trạm điện địa nhiệt. Nguồn ảnh: Envato Elements.

Một trong những ứng dụng thú vị nhất của AI đối với các nhà máy địa nhiệt xuất hiện khi chúng ta cố gắng xác định nơi xây dựng nhà máy. Lựa chọn địa điểm cho các nhà máy địa nhiệt bằng AI bao gồm việc sử dụng hình ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để tìm ra vị trí lý tưởng. AI có thể phân tích nhiều yếu tố khác nhau như đặc điểm địa chất, heat flow và nhiệt độ bề mặt để xác định các địa điểm hứa hẹn nhất cho việc khai thác năng lượng. Theo lý tưởng, 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, giúp quá trình lựa chọn địa điểm trở nên toàn diện và chính xác hơn.

Link to this sectionCác startup sử dụng AI để giảm dấu chân carbon#

Tầm quan trọng của AI trong việc giải quyết các thách thức môi trường đang trở nên ngày càng rõ rệt. Một cuộc khảo sát do Boston Consulting Group (BCG) thực hiện cho thấy 87% các nhà lãnh đạo về khí hậu và AI toàn cầu từ cả khu vực công và tư nhân nhận ra giá trị của phân tích nâng cao và AI trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Ngoài ra, 67% các nhà lãnh đạo khu vực tư nhân tin rằng các 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 cùng xem xét một số startup sử dụng AI và computer vision để chuyển đổi ngành năng lượng tái tạo và trao quyền cho sự phát triển bền vững:

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

• Enfor: Startup Đan Mạch này sử dụng AI để dự báo và tối ưu hóa việc sản xuất và tiêu thụ năng lượng tái tạo dựa trên dữ liệu thời tiết, địa hình và nhà máy, từ đó giảm lãng phí năng lượng và dấu chân 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 thúc đẩy thương mại hóa năng lượng thủy triều, mang đến một giải pháp thay thế carbon thấp.

• Solavio: Một startup của Ấn Độ cung cấp các giải pháp làm sạch tự động dựa trên AI cho các tấm pin năng lượng mặt trời, tối ưu hóa lịch trình làm sạch và cải thiện hiệu quả để giảm dấu chân carbon của việc sản xuất năng lượng mặt trời.

Link to this sectionTóm tắt#

Các công nghệ AI đang định nghĩa lại ngành năng lượng tái tạo bằng cách dự đoán nhu cầu bảo trì, phát hiện các vấn đề từ sớm, giám sát điều kiện môi trường và tìm ra các vị trí tốt nhất cho các trang trại điện mặt trời và tuabin gió mới. Các ứng dụng AI tiên tiến làm cho năng lượng tái tạo trở nên hiệu quả, đáng tin cậy và bền vững hơn. Khi ngành công nghiệp phát triển, AI có khả năng sẽ thúc đẩy nhiều năng lượng sạch hơn và góp phần vào một hành tinh khỏe mạnh hơn.

Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Hãy 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 nhiều ngành khác nhau như y tế và nông nghiệp. Hãy cộng tác, sáng tạo và học hỏi cùng chúng tôi! 🚀