AI thay đổi ngành năng lượng trong kỷ nguyên chuyển dịch xanh

AI làm thay đổi cấu trúc vận hành năng lượng

Tại nhiều quốc gia, AI đã trở thành công cụ chính cho dự báo sản lượng năng lượng tái tạo, với khả năng phân tích dữ liệu thời tiết, bức xạ, tốc độ gió theo thời gian thực. Với hệ thống điện vốn phụ thuộc mạnh vào quy luật tự nhiên như Việt Nam, khả năng này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng.

AI giúp giảm đáng kể sai số dự báo trong vận hành hệ thống theo thời gian thực

Theo các chuyên gia về hệ thống điện, AI giúp giảm đáng kể sai số dự báo, yếu tố vốn gây ra nhiều khó khăn trong vận hành thời gian thực. Khi dự báo chính xác hơn, việc điều độ nguồn, sắp xếp phụ tải và hạn chế cắt giảm công suất cũng trở nên chủ động hơn. Nếu trước đây, dự báo sai số 15 - 20% khiến hệ thống chao đảo, thì với AI, sai số có thể giảm xuống còn từ 5 - 7%. Đó là bước tiến rất lớn, tương đương hàng nghìn tỷ đồng tiết kiệm chi phí điều độ mỗi năm.

Không chỉ giúp dự báo, AI còn được xem là “tai mắt” trong bảo trì dự đoán (predictive maintenance), đây là yếu tố đặc biệt quan trọng với các dự án điện gió ngoài khơi, điện mặt trời quy mô lớn. Các cảm biến theo dõi dòng điện, độ rung, nhiệt độ được kết nối về một hệ thống phân tích AI, từ đó phát hiện các bất thường nhỏ nhất trước khi xảy ra sự cố lớn.

Nhiều doanh nghiệp năng lượng tái tạo cho biết, AI giúp giảm 20 - 30% chi phí bảo trì và tăng đáng kể thời gian khả dụng của tổ turbin gió, đây là một chỉ số quan trọng quyết định hiệu quả kinh tế dự án. Trong ngành năng lượng, mỗi giờ ngừng máy là tiền. AI giúp doanh nghiệp nhìn thấy những rủi ro mà mắt thường không thể phát hiện, Giám đốc kỹ thuật Tập đoàn Trung Nam chia sẻ.

Việt Nam đang chứng kiến tốc độ phát triển năng lượng tái tạo thuộc nhóm nhanh nhất khu vực. Riêng giai đoạn từ 2019 - 2023, công suất điện mặt trời, điện gió tăng đột biến, tạo áp lực chưa từng có lên hệ thống điều độ và lưới truyền tải.

EVN cho biết đang đẩy mạnh sử dụng AI trong nhiều khâu: vận hành lưới điện, chăm sóc khách hàng tới dự báo phụ tải. Tuy nhiên, theo đánh giá của nhiều chuyên gia, việc áp dụng AI của ngành điện mới ở giai đoạn khởi đầu. Rào cản lớn nhất nằm ở dữ liệu vốn chưa đồng bộ, phân tán và thiếu chuẩn hóa, trong khi đây lại là “nguyên liệu” quan trọng nhất cho các mô hình học máy.

Ông Lê Minh Hải, chuyên gia chuyển đổi số trong năng lượng nhận định, AI chỉ phát huy hiệu quả khi hệ thống đo đếm, hạ tầng dữ liệu và nguồn nhân lực được đầu tư đồng bộ. Không thể trông đợi AI giải quyết bài toán lưới điện nếu dữ liệu đầu vào rời rạc, thiếu chuẩn.

Doanh nghiệp nhìn thấy cơ hội nhưng cũng kèm thách thức

Nhiều doanh nghiệp đầu tư năng lượng tái tạo chia sẻ rằng AI có thể giúp họ cải thiện biên lợi nhuận trong bối cảnh giá mua điện giảm và chi phí tài chính tăng. Nhưng khó khăn lớn nhất hiện nay là khung pháp lý chưa đủ rõ cho các công nghệ mới, khiến doanh nghiệp e dè khi đầu tư vào các hệ thống AI có giá trị lớn.

Đại diện công ty Sunrise Solar cho biết, chúng tôi muốn áp dụng AI cho toàn bộ hệ thống vận hành, nhưng chính sách thay đổi nhanh khiến nhà đầu tư phải tính toán rất thận trọng. Ngành năng lượng cần một hành lang pháp lý ổn định để khuyến khích đổi mới công nghệ.

Ngành năng lượng cần một hành lang pháp lý ổn định để khuyến khích đổi mới công nghệ.

Dù tiềm năng lớn, ứng dụng AI trong năng lượng vẫn đối mặt không ít thách thức. Ngoài vấn đề dữ liệu, an ninh mạng đang trở thành rủi ro đáng chú ý khi hệ thống điện ngày càng phụ thuộc vào kết nối số. Một cuộc tấn công vào hạ tầng điều khiển có thể gây hậu quả tức thời và nghiêm trọng hơn nhiều lĩnh vực khác.

Do đó, theo các chuyên gia, Việt Nam cần xây dựng chuẩn dữ liệu năng lượng thống nhất, đồng thời phát triển đội ngũ kỹ sư hiểu cả AI lẫn cơ chế vận hành hệ thống điện – hai lĩnh vực vốn hiếm khi giao thoa.

Trong kỷ nguyên mà năng lượng tái tạo tiếp tục gia tăng tỷ trọng và mục tiêu giảm phát thải trở thành cam kết dài hạn, AI sẽ không chỉ là công nghệ hỗ trợ, mà là nền tảng quyết định giúp hệ thống điện vận hành an toàn, hiệu quả và linh hoạt hơn.

Tuy nhiên, AI chỉ phát huy giá trị khi được triển khai đồng bộ với dữ liệu, nhân lực và chính sách. Sự hợp tác giữa cơ quan quản lý - doanh nghiệp - các nhà khoa học sẽ là chìa khóa để biến AI thành công cụ phục vụ chuyển dịch năng lượng bền vững.