Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành năng lượng (Ảnh st)

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành năng lượng, đặc biệt là trong lĩnh vực bảo trì tiên đoán các nhà máy điện. Bằng cách phát huy lợi thế của các thuật toán tiên tiến và phân tích dữ liệu thời gian thực, AI cho phép các nhà điều hành lưới điện tối ưu hóa hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao độ tin cậy. Công nghệ chuyển đổi này đang định hình lại cách các nhà máy điện quản lý tình trạng thiết bị, đảm bảo hoạt động trơn tru hơn và tương lai bền vững hơn.

Sự tiến hóa của bảo trì tiên đoán

Bảo trì tiên đoán do AI thúc đẩy giải quyết nhiều hạn chế (Ảnh st)

Theo truyền thống, các nhà máy điện dựa vào các chiến lược bảo trì thụ động hoặc phòng ngừa. Bảo trì thụ động giải quyết nhiều vấn đề sau khi sự cố xảy ra, trong khi bảo trì phòng ngừa lên lịch sửa chữa dựa trên các khoảng thời gian cố định. Cả hai phương pháp này thường dẫn đến thời gian ngừng hoạt động không cần thiết hoặc bỏ lỡ các dấu hiệu sớm của sự cố thiết bị. 

Việc đưa vào áp dụng các hệ thống theo dõi dựa trên cảm biến đã đánh dấu sự chuyển dịch sang bảo trì dựa trên tình trạng, mà ở đó các nhà điều hành lưới điện có thể truy vết tình trạng thiết bị theo thời gian thực. Tuy nhiên, các hệ thống này thường phát ra các cảnh báo sai lầm, khiến người vận hành trong phòng điều khiển bị quá tải với các báo động sai. Bảo trì tiên đoán do AI điều khiển giải quyết những hạn chế này bằng cách phân tích dữ liệu có thực và thời gian thực để tiên đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra.

AI nâng cao khả năng bảo trì tiên đoán như thế nào

Bảo trì tiên đoán do AI thúc đẩy sử dụng các mô hình học máy (ML) và học sâu để phát hiện các bất thường và dự báo sự cố thiết bị. Sau đây là các phương pháp mô hình hóa chính sử dụng trong lĩnh vực này:

1. Các mô hình phát hiện bất thường đa biến: Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như rừng cách ly^(*) hoặc mạng nơ-ron, các mô hình này phân tích dữ liệu theo chiều dọc để nhận dạng các độ lệch tinh vi so với hành vi bình thường.

2. Mô hình tín hiệu bất thường tổng hợp: Là "mô hình của các mô hình", phương pháp này xây dựng các mô hình tiên đoán cho các biến riêng lẻ và kết hợp các tín hiệu lỗi của chúng thành điểm số bất thường tổng hợp. Phương pháp này đảm bảo đánh dấu hiệu quả các độ lệch trên các tham số tương quan.

3. Mô hình học liên kết và chuyển giao: Đối với thiết bị mới lắp đặt hoặc hiếm khi hỏng hóc, mô hình đào tạo liên kết sử dụng dữ liệu từ các thiết bị tương tự của nhiều nhà máy mà không chia sẻ thông tin nhạy cảm.

Các kỹ thuật AI này không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn giảm các cảnh báo không cần thiết, cho phép người vận hành tập trung vào các vấn đề quan trọng.

Ứng dụng và lợi ích trong thế giới thực

Tác động của bảo trì tiên đoán do AI thúc đẩy thể hiện rõ ở nhiều loại cơ sở phát điện khác nhau:

Các nhà máy nhiệt điện than và khí: Một công ty điện lực ở miền Nam nước Mỹ đã triển khai hơn 400 mô hình AI trên 67 tổ máy, giúp giảm các vụ mất điện bắt buộc và tiết kiệm 60 triệu USD mỗi năm, đồng thời cắt giảm 1,6 triệu tấn phát thải cacbon.

Các hệ thống năng lượng tái tạo: Các công ty như GE Renewable Energy (Pháp) sử dụng AI để theo dõi các tuabin gió, tiên đoán các hỏng hóc cơ khí và nâng cao hiệu quả vận hành. Tương tự, nhiều trang trại năng lượng mặt trời hưởng lợi từ phân tích tiên đoán giúp tối ưu hóa tính năng của tấm pin mặt trời bằng cách giải quyết các vấn đề tích tụ bụi bẩn hoặc sấp bóng.

Các hệ thống tích trữ năng lượng: Các mô hình AI tiên đoán sự suy giảm của pin và hỏng hóc linh kiện trong hệ thống tích trữ năng lượng, kéo dài tuổi thọ và cải thiện độ tin cậy.

Triển vọng tương lai

Bảo trì tiên đoán do AI thúc đẩy đang chuyển đổi hoạt động của nhà máy điện bằng cách cho phép can thiệp chủ động giúp ngăn ngừa các sự cố tốn kém và tối ưu hóa hiệu quả. Với khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu và tiên đoán chính xác các kịch bản trong tương lai, AI không chỉ là công cụ đảm bảo độ tin cậy mà còn là nền tảng để xây dựng tương lai năng lượng bền vững.

Tương lai độ tin cậy của nhà máy điện nằm ở việc khai thác toàn bộ tiềm năng của trí tuệ nhân tạo - mở ra một kỷ nguyên mà thời gian chết trở nên hiếm hoi và hiệu quả đạt đến tầm cao mới.

Rừng cách ly(*): một thuật toán học máy dùng để phát hiện điểm bất thường, đặc biệt hiệu quả trong các bài toán có dữ liệu nhiều chiều (đa biến – multivariate)