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

Là một xã hội, chúng ta đã phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch trong một thời gian khá dài. Năm ngoái, lượng phát thải carbon dioxide liên quan đến năng lượng trên toàn cầu đạt mức cao kỷ lục mới là 34,4 tỷ tấn. Mặc dù Hiệp định Paris năm 2015 đặt mục tiêu giữ mức nóng lên toàn cầu thấp hơn nhiều so với 2 độ C bằng cách cắt giảm phát thải carbon, chúng ta vẫn gặp khó khăn trong việc đạt được các mục tiêu này. Trước những 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 tự nhiên, có thể mất hàng triệu năm để hình thành và sẽ cạn kiệt sau khi sử dụng, các nguồn năng lượng tái tạo có thể liên tục được bổ sung. 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, chuyển sang năng lượng tái tạo không phải là việc dễ dàng. Có nhiều thách thức như lựa chọn địa điểm phù hợp, tích hợp các hệ thống và duy trì hoạt động hiệu quả của mọi thành phần. Ngành năng lượng đang tìm đến 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 dự kiến sẽ vượt $75,82 tỷ vào năm 2030. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI và thị giác máy tính đang thay đổi lĩnh vực năng lượng tái tạo và hỗ trợ tính bền vững.

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 model deep learning để giúp máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu trực quan. Những tiến bộ này giúp các hoạt động năng lượng tái tạo hiệu quả, đáng tin cậy 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: Tự động kiểm tra thiết bị để phát hiện lỗi sớm, lên lịch bảo trì kịp thời và ngăn ngừa các sự cố hỏng hóc 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 dạng: Tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng trong các tòa nhà, nhận dạng các tấm pin mặt trời bị hư 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 thị giác máy tính có thể đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể cho cả phần cứng và phần mềm.
• Phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu: Hiệu quả của các hệ thống thị giác máy tính phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu dùng để huấn luyện chúng, đây đôi khi có thể là một yếu tố hạn chế.
• Khó tích hợp với các hệ thống cũ: Trong nhiều trường hợp, việc tích hợp máy móc trong môi trường công nghiệp với AI có thể gặp nhiều khó khăn.

Ghi nhớ cả những lợi ích và hạn chế này, hãy cùng tìm hiểu một số ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong lĩnh vực năng lượng tái tạo.

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

Trang trại năng lượng mặt trời là một khu đất rộng, nơi lắp đặt nhiều tấm pin mặt trời để tạo ra điện từ ánh sáng mặt trời. Có thể giám sát và quản lý các trang trại năng lượng mặt trời bằng thị giác máy tính trong suốt vòng đời 25 năm của một tấm pin mặt trời. Ví dụ, trong giai đoạn xây dựng, drone và vệ tinh có thể chụp hình ảnh độ phân giải cao của địa điểm. Những hình ảnh này có thể được phân tích bằng thị giác máy tính để đảm bảo mọi thứ được lắp đặt chính xác. Phát hiện sớm các lỗi như tấm pin bị lệch hoặc đấu dây sai giúp tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách ngăn ngừa những sai sót tốn kém.

Hình 2. Giám sát việc lắp đặt tấm pin mặt trời và đối chiếu với bản thiết kế bằng thị giác máy tính.

Khi trang trại năng lượng mặt trời đi vào vận hành, thị giác máy tính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu suất. Camera độ phân giải cao có thể giám sát các tấm pin mặt trời để phát hiện những vấn đề như vết nứt, bụi tích tụ, cỏ dại phát triển và các mối nguy về an toàn. Một hệ thống AI có thể nhanh chóng tổng hợp các báo cáo chi tiết về những vấn đề cụ thể và vị trí của chúng. Điều này giúp nhân viên bảo trì xử lý vấn đề nhanh chóng và chính xác. Thời gian ngừng hoạt động được giảm thiểu, giúp trang trại năng lượng mặt trời vận hành trơn tru hơn.

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

Phát hiện lỗi ở turbine gió#

Gió là một nguồn năng lượng tái tạo tuyệt vời khác. Turbine gió khai thác sức gió và chuyển đổi thành điện năng. Cũng như mọi loại máy móc khác, các turbine này dễ bị hao mòn. Phát hiện hư hỏng bề mặt trên cánh turbine gió giúp đảm bảo hiệu suất tối ưu và ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường yêu cầu đưa người lên tháp để kiểm tra thủ công, việc này có thể rất nguy hiểm, tốn thời gian và chi phí. AI đơn giản hóa toàn bộ quy trình.

Các model thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 có thể phân tích hình ảnh và video về cánh turbine được ghi lại bằng drone hoặc camera độ phân giải cao đặt trên mặt đất. Các model AI này sử dụng những task như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và phân loại hình ảnh để nhận dạng nhiều loại hư hỏng và lỗi khác nhau trên cánh turbine, chẳng hạn như xói mòn mép trước, vết nứt, hư hỏng do sét đánh, bong tách lớp và vết 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 turbine đồng thời bảo vệ chim.

Hình 3. Ví dụ về phát hiện hư hỏng bề mặt trên tua-bin gió bằng thị giác máy tính (Nguồn: labellerr.com).

Turbine thủy triều và hệ sinh thái biển#

Sóng thủy triều cũng là một nguồn năng lượng tái tạo tốt, nhưng có một số điểm cần lưu ý. Turbine thủy triều gây tác động đến hệ sinh thái biển xung quanh. Chúng cản trở sự di chuyển của sinh vật biển và cũng có thể khiến chúng mắc kẹt trong các cánh turbine. Tiếng ồn dưới nước do những turbine này tạo ra cũng có thể gây nhiễu quá trình giao tiếp của một số sinh vật biển. Có thể sử dụng nhiều công nghệ AI khác nhau 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 khảo sát chi tiết 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 turbine thủy triều và thiết bị chuyển đổi năng lượng sóng. Các hệ thống này sử dụng những model thị giác hiện đại nhất và camera dưới nước.

Hình 4. Ví dụ về việc sử dụng model thị giác máy tính Ultralytics YOLOv8 để phát hiện cá.

Chúng ta có thể tìm hiểu các hệ sinh thái biển bằng AI. AI cũng giúp các nhà nghiên cứu trả lời những câu hỏi khi tìm kiếm địa điểm xây dựng turbine. 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 khu vực đó có loài nguy cấp nào hay không. Ngay cả sau khi lựa chọn địa điểm và xây dựng, các hệ thống này vẫn có thể được sử dụng để giám sát môi trường cũng như các turbine.

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

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

Hình 5. Một nhà máy điện địa nhiệt. Nguồn hình 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. Việc lựa chọn địa điểm xây dựng nhà máy địa nhiệt bằng AI bao gồm sử dụng ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để tìm vị trí lý tưởng. AI có thể phân tích nhiều yếu tố như đặc điểm địa chất, dòng nhiệt và nhiệt độ bề mặt để xác định những địa điểm hứa hẹn nhất cho việc khai thác năng lượng. Lý tưởng nhất là nhà máy mới nên được xây dựng để khai thác tối đa năng lượng địa nhiệt. Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ đánh giá tác động môi trường, khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng và các rủi ro tiềm ẩn, giúp quy trình lựa chọn địa điểm toàn diện và chính xác hơn.

Các startup sử dụng AI để giảm dấu chân carbon#

Tầm quan trọng của AI trong việc giải quyết các thách thức môi trường ngày càng trở nên rõ ràng. Một khảo sát do Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) thực hiện cho thấy 87% các lãnh đạo toàn cầu về khí hậu và AI thuộc cả khu vực công lẫn tư nhân nhận thấy giá trị của phân tích nâng cao và AI trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Ngoài ra, 67% lãnh đạo khu vực tư nhân cho rằng chính phủ nên chủ động hơn trong việc hỗ trợ tích hợp AI vào các sáng kiến môi trường.

Hãy cùng xem xét một số startup 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 Thụy Sĩ chẩn đoán từ xa các vấn đề của trang trại năng lượng mặt trời, dự đoán lỗi và cung cấp giải pháp theo thời gian thực bằng 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 hoạt động sản xuất, tiêu thụ năng lượng tái tạo dựa trên dữ liệu thời tiết, địa hình và nhà máy, qua đó giảm lãng phí năng lượng và dấu chân carbon.

• Nova Innovation: Dẫn đầu một liên minh châu Âu, Nova Innovation sử dụng AI để cải thiện hiệu suất turbine thủy triều và đẩy nhanh quá trình thương mại hóa năng lượng thủy triều, cung cấp một giải pháp thay thế ít carbon.

• Solavio: Một startup Ấn Độ cung cấp giải pháp làm sạch tự động điều khiển bằng AI cho các tấm pin mặt trời, tối ưu hóa lịch làm sạch và cải thiện hiệu suất để giảm dấu chân carbon trong hoạt động sản xuất năng lượng mặt trời.

Tổng kết#

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 vấn đề, giám sát điều kiện môi trường và tìm kiếm những địa điểm tốt nhất cho các trang trại năng lượng mặt trời và turbine gió mới. Các ứng dụng AI tiên tiến giúp năng lượng tái tạo hiệu quả, đáng tin cậy và bền vững hơn. Khi ngành này phát triển, AI nhiều khả năng sẽ thúc đẩy thêm năng lượng sạch 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 repository GitHub để tìm hiểu thêm về cách chúng tôi sử dụng AI nhằm tạo ra các giải pháp sáng tạo trong nhiều ngành như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Hãy cùng chúng tôi hợp tác, đổi mới và học hỏi! 🚀