AI trong năng lượng tái tạo hỗ trợ tính bền vững như thế nào

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 toàn cầu đã đạt mức cao mới là 34,4 tỷ tấn . Mặc dù Thỏa thuận chung Paris năm 2015 đặt mục tiêu giữ mức nóng lên toàn cầu ở mức dưới 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. 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, dầu 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, chuyển sang năng lượng tái tạo không phải là điều dễ dàng. Có những thách thức như chọn đúng địa điểm, tích hợp hệ thống và duy trì 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 xem AI và thị giác máy tính đang thay đổi ngành 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 ngành 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 hoạt động năng lượng tái tạo hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và tiết kiệm chi phí hơn.

Sau đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng công nghệ 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 lượng điện: Dự đoán sản lượng điện 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 hỏng, v.v.

Tuy nhiên, cũng có những nhược điểm cần cân nhắc:

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

Ghi nhớ những lợi ích và hạn chế, chúng ta hãy cùng khám phá một số 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

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 giám sát và quản lý bằng công nghệ thị giác máy tính trong suốt vòng đời 25 năm của tấm pin mặt trời. Ví dụ, trong giai đoạn xây dựng, máy bay không người lái và vệ tinh có thể chụp ảnh độ phân giải cao của công trường. Những hình ảnh này có thể được phân tích bằng công nghệ thị giác máy tính để đảm bảo mọi thứ được lắp đặt đúng cách. Phát hiện sớm các lỗi như tấm pin không thẳng hàng hoặc đấu dây không đúng cách giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách ngăn ngừa những sai lầm tốn kém. 

‍

Khi trang trại năng lượng mặt trời đi vào hoạt động, tầm nhìn máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu suất của trang trại. Camera độ nét cao có thể theo dõi các tấm pin mặt trời để phát hiện các vấn đề như vết nứt , bụi tích tụ, cỏ dại phát triển và nguy cơ mất an toàn. Hệ thống AI có thể nhanh chóng tổng hợp các báo cáo chi tiết về các vấn đề cụ thể và vị trí của chúng. Nó giúp nhân viên bảo trì giải quyết các vấn đề 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. 

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. Tua bin gió tận dụng sức gió và chuyển đổi thành điện. Các tua bin này dễ bị hao mòn như bất kỳ máy móc nào khác. Phát hiện hư hỏng bề mặt trên các cánh tua bin 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 các cánh tua bin được chụp bằng máy bay không người lái hoặc camera mặt đất độ nét cao. Các mô hình AI này sử dụng các tác vụ như phát hiện vật thể , phân đoạn trường hợp và phân loại hình ảnh để xác định các loại hư hỏng và lỗi khác nhau trên các cánh, chẳng hạn như xói mòn cạnh trước, vết nứt, hư hỏng do sét đánh, tách lớp và nhuộm màu 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 xua đuổi chúng, ngăn ngừa thiệt hại thêm cho các cánh và bảo vệ các loài chim.

‍

Tua bin thủy triều và hệ sinh thái biển

Sóng thủy triều cũng là một nguồn năng lượng tái tạo tốt, nhưng nó đi kèm với một số điểm cần lưu ý. Các tua bin thủy triều gây ảnh hưởng đến hệ sinh thái biển xung quanh. Chúng cản trở chuyển động của các sinh vật biển và cũng có thể nhốt chúng trong các cánh quạt của chúng. Tiếng ồn dưới nước mà các tua bin này tạo ra cũng có thể cản trở giao tiếp của một số sinh vật biển. Có thể sử dụng nhiều công nghệ AI khác nhau để tránh những rào cản này. 

Chúng ta biết rất ít về các hệ sinh thái biển này. Vì vậy, điều quan trọng là phải sử dụng công nghệ tiên tiến để nghiên cứu và tìm hiểu chi tiết về 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 các tua bin thủy triều và bộ chuyển đổi năng lượng sóng. Các hệ thống này sử dụng các mô hình thị giác và camera dưới nước hiện đại.

‍

Chúng ta có thể hiểu hệ sinh thái biển bằng AI. Nó cũng giúp các nhà nghiên cứu trả lời các câu hỏi khi tìm kiếm địa điểm xây dựng tua-bin. 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 nào có nguy cơ tuyệt chủng trong khu vực hay không. Ngay cả sau khi lựa chọn và xây dựng địa điểm, các hệ thống này có thể được sử dụng để giám sát môi trường cũng như tua-bin.

Lựa chọn địa điểm xây dựng nhà máy địa nhiệt bằng AI

Một nguồn năng lượng tái tạo khác có thể được tìm thấy trong các nhà máy địa nhiệt. Các nhà máy này 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 mô hình và dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Chủ động với sự hỗ trợ của AI giúp nhà máy hoạt động trơn tru và tránh được các khoản 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 đang cố gắng xác định vị trí xây dựng nhà máy. Việc lựa chọn địa điểm xây dựng 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, dòng nhiệt và nhiệt độ bề mặt để xác định các địa điểm triển vọng nhất để khai thác năng lượng. Lý tưởng nhất là nên xây dựng một nhà máy mới 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 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 đang ngày càng trở nên rõ ràng. 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 đều 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 các chính phủ nên thực hiện các biện pháp chủ động hơn để hỗ trợ việc tích hợp AI vào các sáng kiến về môi trường.

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

• SmartHelio: Một công ty khởi nghiệp của Thụy Sĩ chuyên chẩn đoán từ xa các sự cố của trang trại năng lượng mặt trời, dự đoán lỗi và cung cấp các giải pháp thời gian thực bằng AI để nâng cao hiệu suất và tuổi thọ của hệ thống năng lượng mặt trời.

• Enfor: Công ty khởi nghiệp 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, giúp 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 quá trình thương mại hóa năng lượng thủy triều, cung cấp giải pháp thay thế ít carbon.
• Solavio: Một công ty khởi nghiệp của Ấn Độ cung cấp các giải pháp vệ sinh tự động bằng AI cho các tấm pin mặt trời, tối ưu hóa lịch trình vệ sinh và cải thiện hiệu quả để giảm lượng khí thải carbon trong quá trình sản xuất năng lượng mặt trời.

Kết thúc

Công nghệ AI đang định hình lại ngành 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 ra địa điểm tốt nhất cho các trang trại năng lượng mặt trời và tua bin gió mới. Các ứng dụng AI tiên tiến giúp năng lượng tái tạo hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và bền vững hơn. Khi ngành công nghiệp phát triển, AI có khả năng thúc đẩy nhiều năng lượng sạch hơn và góp phần tạo nên 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 sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp . Hãy hợp tác, sáng tạo và học hỏi cùng chúng tôi! 🚀