Với tuổi thọ trung bình của các đập thủy điện trên toàn nước Mỹ lên đến 60 năm, nhiều thế hệ nhân viên có thể đã làm việc với mỗi tuabin, để lại kiến thức qua từng lần bàn giao. Công nghệ bản sao số (digital twin) thủy điện có thể ghi lại và mô phỏng những thay đổi đã thực hiện đối với các đập này trong nhiều năm, giúp các nhà vận hành trong tương lai đưa ra những quyết định chính xác hơn.

Thác Ranney (Ảnh st)

Do mỗi nhà máy thủy điện lại có những đặc điểm có một không hai về thiết kế, quy mô và tuổi đời, nên việc mô hình hóa và lường trước khi nào các rắc rối sẽ xảy ra ở từng nhà máy riêng lẻ trở nên khó khăn. Một công cụ mới cập nhật lại cung cấp cho những người vận hành thủy điện một “bản sao số” của các hệ thống thủy điện, bao gồm nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến tình trạng tuabin.

Các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực đã cộng tác và phát triển một nền tảng Bản sao số dùng cho các hệ thống thủy điện trong năm 2023 nhằm cắt giảm các vụ mất điện và kéo dài tuổi thọ của các con đập. Với những cập nhật mới vào tháng 9/2024, các nhà vận hành thủy điện giờ đây có thể sử dụng bảng điều khiển để điều chỉnh nhiều hệ số có thể làm giảm hiệu suất của tuabin như nhu cầu điện bất thường hoặc các thay đổi cực đoan của mực nước.

Nathan Fletcher, kỹ sư thủy điện cấp cao tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Tây Bắc Thái Bình Dương (PNNL) thuộc Bộ Năng lượng Mỹ (DOE), cho biết: "Ngay cả các tuabin riêng lẻ trong cùng một nhà máy cũng có sự khác biệt do cấu trúc riêng biệt và các nâng cấp khác nhau theo thời gian."

Với tuổi thọ trung bình của các đập thủy điện trên toàn nước Mỹ lên đến 60 năm, nhiều thế hệ nhân viên có thể đã làm việc với mỗi tuabin, để lại sau họ kiến thức qua từng lần bàn giao. Các bản sao số thủy điện có thể ghi lại và mô phỏng những thay đổi đã thực hiện đối với đập này trong nhiều năm tiếp theo, giúp lưu giữ và truyền đạt kiến thức, hỗ trợ các thế hệ tương lai trong việc ra quyết định.

Chitra Sivaraman, nhà nghiên cứu chính của dự án tại PNNL, cho biết “Mỗi đập thủy điện cần một chiến lược bảo trì có một không hai để nâng cao hiệu suất, và bản sao số mới có thể cung cấp các giải pháp đó”. “Nền tảng này vừa có thể kéo dài, vừa có thể mở rộng quy mô - có khả năng thích ứng với các công trình, dữ liệu và mô hình mới.”

Giải pháp bản sao số này cho phép các nhà vận hành thủy điện mô phỏng các kịch bản khác nhau, như lưu lượng nước thấp hoặc các mực nước biến đổi, bao gồm tiên đoán tính năng hoặc nhu cầu bảo trì trong tương lai. Để xây dựng bản sao số này, một nhóm nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge (ORNL) thuộc DOE đã sử dụng dữ liệu thời gian thực từ một tổ máy phát thủy điện tại Đập Alder trên sông Nisqually, bang Washington, do Công ty Điện lực Công Tacoma vận hành. Nhóm này đã thu thập dữ liệu như áp suất của dòng sông khi vào công trình thủy điện, tốc độ quay của các tuabin và lượng điện năng mà nhà máy thủy điện này phát ra theo thời gian là bao nhiêu.

Trong phiên bản ban đầu của bản sao số này, các nhà vận hành đập chỉ có thể quan sát cách các điều kiện bình thường hoặc dự kiến đã ảnh hưởng đến các bộ phận cơ khí của đập. Trong phiên bản 2.0, các nhà vận hành có nhiều quyền kiểm soát hơn. Họ có thể điều chỉnh mực nước, lưu lượng nước và thay đổi tốc độ tuabin dựa trên thời tiết, hạn hán hoặc nhu cầu năng lượng.

Mô hình cập nhật các bản sao số cũng nhằm giải quyết một nhu cầu đang nổi lên: Khi ngày càng có nhiều nguồn điện gió và điện mặt trời hòa lưới, các hệ thống thủy điện cần phải có khả năng thích ứng và phản ứng nhanh để hỗ trợ lưới điện. Thủy điện có thể tăng nhanh công suất để đáp ứng nhu cầu, nhưng việc vận hành quá mức có thể khiến nhiều bộ phận của đập thủy điện xuống cấp nhanh hơn bình thường. Giải pháp bản sao số nhằm giúp xử lý vấn đề này bằng cách cho phép các nhà vận hành mô phỏng và đánh giá các biến động thực tế của nhu cầu điện năng. PNNL cho biết khi đó các nhà vận hành có thể quyết định tiếp tục triển khai nếu như mô hình cho thấy các điều kiện tối ưu để vận hành các tuabin thủy điện.

Nhóm nghiên cứu này cũng đang làm việc với Công ty Điện lực Công Hạt Chelan ở miền Trung Bắc bang Washington (Mỹ), để thu thập và phân tích dữ liệu vận hành trong nhiều năm tại Nhà máy Thủy điện Rocky Reach nhằm phát triển một bản sao số của nhà máy này.

Các Bản sao số dùng cho khuôn khổ thủy điện, một dự án hợp tác giữa PNNL và ORNL, do Văn phòng Công nghệ Thủy Năng (WPTO) thuộc DOE tài trợ. Nền tảng này có thiết kế nhằm hỗ trợ ngành thủy điện trong việc đánh giá và thay thế các bộ phận cơ khí, đẩy nhanh quá trình phát triển công nghệ và cải thiện tính năng vận hành thủy điện. Các cải tiến này giúp cắt giảm thời gian gián đoạn dịch vụ và ngừng hoạt động, tránh ảnh hưởng đến việc cấp điện cho lưới điện.

Theo Cơ quan Thông tin Năng lượng Mỹ (EIA), có 50 nhà máy thủy điện tại Mỹ đã hoạt động từ năm 1908. Khi các nhà máy này ngày càng lão hóa, ngành thủy điện phải đối mặt với những thách thức do áp lực vận hành lên các bộ phận cơ khí cũ hơn và chi phí liên quan đến sự xuống cấp của các chức năng đang xuống cấp. Với tuổi thọ trung bình từ 40 đến 60 năm, cần bảo trì phòng ngừa cho các nhà máy thủy điện tương tự như một chiếc xe đã qua nhiều năm sử dụng. Bằng cách tiên đoán và lập kế hoạch thay thế hoặc nâng cấp các bộ phận cần thiết, ngành thủy điện có thể duy trì khả năng cung cấp năng lượng linh hoạt và đáng tin cậy.

Công nghệ bản sao số sử dụng các công nghệ thế hệ tiếp theo, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (machine learning) và thực tế ảo (VR) để mô phỏng các hệ thống phát, truyền tải và phân phối thủy điện. Các mô phỏng này có thể tiên đoán tính năng của nhà máy theo nhiều kiểu yêu cầu và sự phức tạp khác nhau của thị trường.

Biên dịch: Bùi Thị Thu Hường

Theo “renewableenergyworld”, tháng 12/2024

Về trang trước Lên đầu trang In bài viết