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

Từ lâu, xã hội chúng ta đã phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Năm ngoái, lượng khí 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 đáng kể so với 2 độ C bằng cách cắt giảm khí thải carbon, chúng ta vẫn gặp khó khăn trong việc đạt được những 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 nhiên liệu hóa thạch như dầu mỏ và khí tự nhiên, vốn có thể mất hàng triệu năm để hình thành và cạn kiệt sau khi sử dụng, các nguồn năng lượng tái tạo có thể liên tục được bổ sung. Ví dụ về nguồn năng lượng tái tạo gồm ánh sáng mặt trời, gió và địa nhiệt.

Hình 1. Các nguồn năng lượng tái tạo.

Tuy nhiên, chuyển sang năng lượng tái tạo không hề 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. Ngành năng lượng đang chuyển sang sử dụng 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 vượt mức $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 phát triển bền vững.

AI và năng lượng tái tạo: Nâng cấp năng lượng xanh bằng công nghệ thông minh#

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

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

• Kiểm tra thiết bị tự động: Tự động kiểm tra thiết bị để phát hiện sớm lỗi, lên lịch bảo trì kịp thời và ngăn ngừa 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 mức sử dụng năng lượng trong các tòa nhà, nhận diện tấm pin mặt trời bị hỏng và nhiều ứng dụng khác.

Tuy nhiên, cũng cần cân nhắc một số nhược điểm:

• 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 cho cả phần cứng lẫn 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, điều này đôi khi có thể là 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.

Sau khi đã cân nhắc lợi ích và nhược điểm, hãy cùng tìm hiểu một số ứng dụng thực tiễn 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 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 trang trại năng lượng mặt trời bằng thị giác máy tính trong suốt vòng đời 25 năm của tấm pin. Ví dụ, trong giai đoạn xây dựng, drone và vệ tinh có thể chụp ảnh độ phân giải cao của địa điểm. Có thể phân tích những hình ảnh này bằng thị giác máy tính để bảo đảm mọi thứ được lắp đặt chính xác. Phát hiện sớm các lỗi như tấm pin lệch vị trí hoặc đấu dây sai giúp tiết kiệm thời gian và chi phí nhờ 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 hoạt động, thị giác máy tính có thể đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì hiệu suất. Camera độ phân giải cao có thể giám sát tấm pin để phát hiện các vấn đề như vết nứt, bụi tích tụ, cỏ dại mọc và nguy cơ mất an toàn. Hệ thống AI có thể nhanh chóng lập báo cáo chi tiết về các vấn đề cụ thể và vị trí phát sinh. 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 che phủ của mây trên trang trại năng lượng mặt trời. AI kết hợp dữ liệu về mây này với các thông tin khác như nhiệt độ và độ ẩm để dự đoán lượng năng lượng trang trại sẽ sản xuất. Nhờ đó, việc lập kế hoạch và quản lý nguồn cung năng lượng trở nên dễ dàng hơn, giúp trang trại hoạt động 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 năng lượng 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 bảo đảm hiệu suất tối ưu và ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường yêu cầu người leo 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 cánh turbine được ghi lại bằng drone hoặc camera độ phân giải cao đặt trên mặt đất. Các model AI này sử dụng những tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn instance và phân loại hình ảnh để nhận diện nhiều dạng hư hỏng và lỗi trên cánh turbine, chẳng hạn như xói mòn mép trước, vết nứt, hư hại do sét đánh, bong tách lớp và vết ố trên bề mặt. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể giám sát quần thể chim tại địa phương và tích hợp với những hệ thống khác để xua đuổi chim, ngăn ngừa hư hại thêm cho cánh turbine và bảo vệ chim.

Hình 3. Ví dụ về phát hiện hư hỏng bề mặt trên turbine 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 cần lưu ý một số vấn đề. Turbine 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 khiến sinh vật mắc kẹt trong cánh turbine. Tiếng ồn dưới nước do các turbine này tạo ra cũng có thể gây nhiễu hoạt động giao tiếp của một số sinh vật biển. Có thể sử dụng nhiều công nghệ AI khác nhau để khắc phục những trở ngại này.

Chúng ta biết rất ít về các hệ sinh thái biển này. Vì vậy, việc sử dụng công nghệ tiên tiến để nghiên cứu và khảo sát chi tiết những môi trường này trước khi khai thác năng lượng là rất quan trọng. Với nguồn tài trợ từ Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, các công ty như Plainsight và MarineSitu đang hợp tác phát triển hệ thống giám sát môi trường ứng dụng AI cho turbine thủy triều và thiết bị chuyển đổi năng lượng sóng. Các hệ thống này sử dụng model thị giác tiên tiến nhất và camera dưới nước.

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

AI giúp chúng ta hiểu rõ các hệ sinh thái biển. AI cũng hỗ trợ nhà nghiên cứu trả lời các câu hỏi khi tìm địa điểm xây dựng turbine. Ví dụ, nhà nghiên cứu có thể muốn biết về quần thể cá và các loài thủy sinh khác trong khu vực, hoặc liệu có loài nào đang bị đe dọa tuyệt chủng hay không. Ngay cả sau khi chọn địa điểm và xây dựng xong, các hệ thống này vẫn có thể được sử dụng để giám sát môi trường cũng như 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 tại các nhà máy địa nhiệt. Những nhà máy này sử dụng nhiệt tự nhiên của Trái Đất để tạo ra điện. Theo phương thức truyền thống, các nhà máy này gặp phải những thách thức như sự cố thiết bị bất ngờ, chi phí sửa chữa cao và lựa chọn địa điểm kém hiệu quả. Hệ thống AI có thể cải thiện hoạt động của nhà máy địa nhiệt bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, phát hiện mẫu 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 các khoản sửa chữa tốn kém.

Hình 5. Nhà máy điện địa nhiệt. Nguồn ảnh: Envato Elements.

Một trong những ứng dụng thú vị nhất của AI tại các nhà máy địa nhiệt xuất hiện khi chúng ta tìm cách xác định địa điểm 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 có tiềm năng khai thác năng lượng cao nhất. Lý tưởng nhất là xây dựng nhà máy mới tại nơi có thể khai thác tối đa năng lượng địa nhiệt. AI cũng có thể giúp 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 ứng dụng AI để giảm dấu chân carbon#

Tầm quan trọng của AI trong việc giải quyết các thách thức môi trường ngày càng rõ ràng. Một khảo sát do Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) thực hiện cho thấy 87% các nhà lãnh đạo toàn cầu về khí hậu và AI trong 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 tìm hiểu một số startup ứng dụng AI và thị giác máy tính để chuyển đổi lĩnh vực năng lượng tái tạo và thúc đẩy phát triển bền vững:

• SmartHelio: Startup Thụy Sĩ này chẩn đoán từ xa các vấn đề tại 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 sản lượng cũng như mức 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: Với vai trò dẫn dắt một liên minh châu Âu, Nova Innovation ứng dụng AI để cải thiện hiệu suất turbine thủy triều và thúc đẩy thương mại hóa năng lượng thủy triều, mang đến một giải pháp thay thế ít carbon.

• Solavio: Startup Ấn Độ này cung cấp giải pháp vệ sinh tấm pin mặt trời tự động ứng dụng AI, tối ưu hóa lịch vệ sinh và cải thiện hiệu suất để giảm dấu chân carbon trong quá trình sản xuất năng lượng mặt trời.

Tổng kết#

Các công nghệ AI đang tái định hình 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 địa điểm tối ưu để xây dựng 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 sản xuất 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 ứng dụng AI nhằm tạo ra các giải pháp đổi mới trong nhiều ngành như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Hãy cùng chúng tôi cộng tác, đổi mới và học hỏi! 🚀