Đăng ký thành viên

Người ta kỳ vọng các mô hình nền tảng lưới điện do AI – GridFM đào tạo sẽ giúp cải thiện vận hành, quy hoạch và kiểm soát lưới điện cho thế kỷ 21 và sau đó.

Trong một dự án mới, Công ty IBM (Mỹ) và Công ty Điện lực Hydro-Québec (Canađa) đang phát triển các mô hình nền tảng lưới điện như vậy trên nền tảng nguồn mở với mục đích giải quyết những thách thức phát sinh do quá trình biến đổi lưới điện ngày càng phức tạp.

Các mô hình nền tảng là các mô hình AI lớn được đào tạo trước trên các tập dữ liệu lớn và điều chỉnh cho phù hợp với nhiều ứng dụng, với lợi ích chính là khả năng cho phép các bên liên quan tinh chỉnh một mô hình được đào tạo trước cho các ứng dụng cụ thể bằng cách sử dụng dữ liệu độc quyền của họ theo cách có thể mở rộng quy mô và tiết kiệm.

Trong một bài báo mới trên Tạp chí Joule, IBM, đơn vị đã làm việc với NASA về các mô hình nền tảng về thời tiết và khí hậu cùng nhiều lĩnh vực khác, cùng các đối tác đã khái niệm hóa các mô hình nền tảng lưới điện được đào tạo trên dữ liệu lưới điện, giúp đẩy nhanh tốc độ tính toán ít nhất là 3-4 cấp độ.

Với các nhiệm vụ mô hình hóa phía hạ nguồn này có thể bao gồm phân tích tình huống bất trắc, tiên đoán mất điện, dự báo phụ tải, dự báo năng lượng tái tạo, tính đầy đủ của hệ thống, dòng công suất tối ưu trong điều kiện biến động, bảo mật hệ thống, khôi phục sau thảm họa và ước tính trạng thái động.

Trong bài báo này, các nhà nghiên cứu cũng đề xuất một lộ trình cho GridFM bắt đầu bằng việc đào tạo trước hơn 300.000 bài toán dòng công suất tối ưu đã giải quyết trên các lưới điện có quy mô khác nhau hướng tới phiên bản đầu tiên của GridFM – GridFM-v0 – dự kiến ​​sẽ có mặt trên thị trường vào quý 2 năm 2025.

Juan Bernabé-Moreno, Trưởng nhóm chiến lược Khí hậu và Phát triển bền vững tại IBM Research, cho biết: "Các công nghệ mô hình nền tảng rất phù hợp để giải quyết tính phức tạp tiềm ẩn của các hệ thống điện."

Ông nói thêm rằng ông đã làm việc nhiều năm trong việc ứng dụng học máy để thúc đẩy quá trình chuyển dịch năng lượng và lần đầu tiên chứng kiến ​​bước thay đổi cơ bản về cách AI có thể giải quyết những thách thức này.

“Chuyển dịch năng lượng không chỉ tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo mà còn đảm bảo an ninh, điện khí hóa và nhiều hơn nữa. GridFM có thể nắm bắt các mối phụ thuộc trên tất cả dữ liệu mà chúng ta tìm thấy ở các lưới điện hiện đại trong một cuộc trình diễn AI và cung cấp các khả năng mới.”

IBM và Imperial College (Vương quốc Anh) khởi xướng công trình nghiên cứu về GridFM và LF Energy tham gia hỗ trợ phát triển nguồn mở cho nền tảng công nghệ GridFM chung.

Với GridFM, người ta hình dung rằng hệ thống điện và cộng đồng AI có thể hợp tác để phát triển và khai thác năng lực AI mới nổi cho lưới điện.

Ban đầu, dự án này tập trung vào việc thiết lập một bộ sưu tập lớn các dòng công suất điện xoay chiều đã giải quyết cho các cấu trúc lưới điện, tham số và điều kiện phụ tải khác nhau.

Ở giai đoạn thứ hai, đánh giá các kiến ​​trúc phù hợp bằng cách phân tích tính năng trước khi đào tạo và điều chỉnh các mô hình, các chiến lược đào tạo và các chức năng tổn thất, với đào tạo GridFM-v0 trước để xây dựng lại dữ liệu dòng công suất ẩn.

Hydro-Québec lập kế hoạch cải tiến dựa trên mô hình nguồn mở bằng cách xác thực và tinh chỉnh các ứng dụng phía hạ nguồn cụ thể của công ty điện lực.