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

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 toàn cầu đã đạt mức cao mới là 34,4 tỷ tấn mét. Mặc dù Thỏa thuận Paris năm 2015 đặt mục tiêu giữ mức tăng nhiệt độ toàn cầu ở mức thấp hơn đáng kể so với 2 độ C thông qua việc cắt giảm phát thải carbon, chúng ta vẫn đang gặp khó khăn trong việc đạt được các mục tiêu này. Dựa trên những thực tế này, ngành năng lượng đang chuyển trọng tâm sang năng lượng tái tạo.

Năng lượng tái tạo được tạo ra từ các nguồn tự nhiên được bổ sung liên tục và bền vững trong dài hạn. Không giống như nhiên liệu hóa thạch như than đá, dầu mỏ và khí đốt tự nhiên, những thứ 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.

Hình 1. Các nguồn năng lượng tái tạo.

Tuy nhiên, việc chuyển đổi sang năng lượng tái tạo không phải là điều dễ dàng. Có những thách thức như lựa chọn vị trí phù hợp, tích hợp hệ thống và duy trì hiệu quả vận hành của mọi thứ. Ngành năng lượng đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và computer vision để giải quyết những thách thức này. Thị trường AI toàn cầu dành cho năng lượng sạch được thiết lập để vượt mức $75,82 tỷ vào năm 2030. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách AI và computer vision đang thay đổi ngành năng lượng tái tạo và hỗ trợ phát triển bền vững.

AI 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 có giá trị từ hình ảnh và video. Computer vision sử dụng các thuật toán và mô hình 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 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 phần cứng 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.

Quản lý các trang trại điện mặt trời với sự hỗ trợ của computer vision#

Một trang trại năng lượng mặt trời là một khu vực đất rộng lớn nơi nhiều tấm pin mặt trời được lắp đặt 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 computer vision xuyên suốt toàn bộ 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 độ phân giải cao của công trường. 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 sớm các lỗi như các tấm pin bị lệch hoặc đi dây không đúng cách giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách ngăn ngừa những sai lầm tốn kém.

Hình 2. Giám sát việc lắp đặt các tấm pin mặt trời và so sánh với bản vẽ thiết kế bằng cách sử dụng computer vision.

Khi trang trại năng lượng mặt trời đi vào hoạt động, computer vision có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu suất của nó. Các camera độ nét cao có thể giám sát các tấm pin mặt trời để tìm các vấn đề như vết nứt, bụi tích tụ, cỏ dại phát triển và các mối nguy hiểm về an toàn. Các báo cáo chi tiết về các sự cố 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 xử lý các vấn đề kịp thời và chính xác. Thời gian ngừng hoạt động được giảm thiểu và trang trại năng lượng 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.

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 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 mô hình computer vision như Ultralytics YOLOv8 có thể phân tích hình ảnh và video của các cánh tuabin được chụp bằng máy bay không người lái hoặc camera gắn mặt đất độ nét cao. Các mô hình AI này sử dụng các tác vụ như object detection, instance segmentation và image classification để xác định các loại hư hỏng và lỗi khác nhau trên cánh tuabin, 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 giám sát quần thể chim địa phương và tích hợp với các hệ thống khác để xua đuổi chúng, ngăn ngừa hư hỏng thêm cho các cánh tuabin và bảo vệ loài chim.

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

Tuabin 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 về hệ sinh thái biển bằng cách sử dụng AI. Nó cũng giúp các nhà nghiên cứu trả lời các câu hỏi khi tìm kiếm một vị trí để xây dựng tuabin. Ví dụ, một nhà nghiên cứu có thể muốn biết về quần thể cá và đời sống thủy sinh khác trong khu vực hoặc liệu có bất kỳ loài có nguy cơ tuyệt chủng nào trong khu vực 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 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 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 vị trí xây dựng nhà máy. Việc lựa chọn địa điểm cho các nhà máy địa nhiệt bằng AI liên quan đến việc sử dụng hình ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để tìm ra 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, giúp quá trình lựa chọn địa điểm trở nên 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 về môi trường ngày càng trở nên rõ ràng hơn. Một 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 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 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 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 theo thời gian thực bằng cách sử dụng AI nhằm 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 thiểu lãng phí năng lượng và lượng khí thải carbon.

• Nova Innovation: Dẫn đầu một liên minh châu Âu, Nova Innovation sử dụng AI để cải thiện hiệu suất tuabin thủy triều và thúc đẩy thương mại hóa năng lượng thủy triều, mang lại giải pháp thay thế phát thải carbon thấp.

• Solavio: Một startup Ấn Độ cung cấp các giải pháp vệ sinh tự động điều khiển bằng AI cho các tấm pin mặt trời, tối ưu hóa lịch trình vệ sinh và cải thiện hiệu suất nhằm hạ thấp lượng khí thải carbon trong quá trình sản xuất năng lượng mặt trời.

Tóm 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 đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Cùng nhau hợp tác, đổi mới và học hỏi! 🚀