Cách các công ty điện lực sử dụng học máy để quản lý rủi ro

Học máy giúp các công ty điện lực đang tìm kiếm các giải pháp sáng tạo để quản lý rủi ro hiệu quả hơn (Ảnh st)

Đẩy nhanh việc áp dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) –đặc biệt là học máy, cho phép các công ty điện lực khai thác sức mạnh dữ liệu trong việc đưa ra các quyết định quan trọng đối với sứ mệnh. Khi các công ty điện lực triển khai học máy để quản lý rủi ro, họ được trang bị tốt hơn để vượt qua các thách thức của môi trường hiện tại và  sẵn sàng với những gì đang ở phía trước.

Vì sao học máy là chìa khóa đối với các công ty điện lực

Học máy giúp công ty điện lực lực tăng cường an toàn, cải thiện dịch vụ cho khách hàng (Ảnh st)

Hầu hết các công ty điện lực đều có thừa dữ liệu để đưa ra các quyết định kịp thời, sáng suốt nhằm hỗ trợ quản lý rủi ro. Máy bay không người lái, máy ảnh cố định, cảm biến thông minh, các nguồn lực IoT (Internet vạn vật kết nối) khác và số liệu báo cáo đưa về khối lượng dữ liệu thời gian thực  khổng lồ mỗi giờ mỗi ngày. 

Dữ liệu lịch sử cho phép các giải pháp học máy “học hỏi” các tham số có thể chấp nhận được, chẳng hạn như xuất hiện hao mòn thiết bị trước khi thiết bị gặp rủi ro sự cố hoặc thảm thực vật có thể xâm lấn vào đường dây điện trước khi phát sinh nguy cơ hỏa hoạn. Khi đó, hệ thống có thể đánh giá các dữ liệu đang lướt qua và gắn cờ các bất thường nằm ngoài các tham số này, khi đó các nhóm phản ứng có thể phân tích và xử lý. Khi có nhiều bất thường hơn được xác định và xử lý, thông tin này sẽ quay trở lại dữ liệu lịch sử của hệ thống để nền tảng dữ liệu thông minh hơn theo thời gian.

Các trường hợp quản lý rủi ro

Quản lý thảm thực vật

Học máy giúp công ty điện lực ngăn chặn các sự kiện rủi ro nhờ cắt tỉa thảm thực vật có kế hoạch tốt (Ảnh st)

Bằng cách sử dụng học máy, các công ty điện lực có thể thu thập dữ liệu từ cảnh quay của máy bay không người lái, điều kiện khí hậu, hồ sơ thanh tra và hình dạng các loài cây trong đào tạo các mô hình học máy để chấm điểm rủi ro cho từng cây riêng lẻ. Sau đó, các mô hình này có thể được sử dụng để ưu tiên các cây cần thanh tra, khuyến nghị khoảng không cắt tỉa tối ưu và ước tính số lượng các sự kiện rủi ro đã được ngăn chặn bằng cách cắt tỉa có kế hoạch tốt.

Quản lý tài sản tiên đoán

Các giải pháp học máy có thể thu nhận những lượng lớn dữ liệu liên quan đến thiết bị — bao gồm thương hiệu/nhà cung cấp, ngày lắp đặt, điều kiện thời tiết, hồ sơ bảo trì và hồ sơ lịch sử các sự cố — để tiên đoán khi một thiết bị cụ thể có nguy cơ hỏng.

Nhận dạng nhanh chóng  mối nguy

Với học máy, các công ty điện lực có thể  hàng nghìn bản ghi từ cảnh quay bằng máy bay không người lái để xác định các điểm bất thường (Ảnh st)

Với học máy, các công ty điện lực có thể rà soát hàng nghìn bản ghi từ cảnh quay bằng máy bay không người lái, Lidar (Phát hiện và đo khoảng cách bằng ánh sáng), lập bản đồ GIS (Hệ thống Thông tin Địa lý) và từ vài chục các nguồn khác để xác định các điểm bất thường có thể chỉ ra các mối nguy an toàn. Các bản ghi có vấn đề có thể được tự động gắn cờ để nhóm phản ứng phân tích kỹ hơn và khắc phục.

Tiên đoán cắt điện và nhu cầu phụ tải dựa vào thời tiết

Dữ liệu lịch sử về thời tiết có thể được kết hợp với các mẫu hình sử dụng, báo cáo mất điện và các dữ liệu khác để giúp giải pháp học máy xác định các mẫu thời tiết có nhiều khả năng dẫn đến mất điện, nhu cầu phụ tải tăng vọt và các tình huống khác.

Ưu tiên bảo trì

Theo truyền thống, nhiều công ty điện lực đã bảo trì thiết bị của họ theo một lịch trình đã định — hoặc phản ứng khi thiết bị bị sự cố. Học máy cho phép họ phân bổ mức độ ưu tiên cho các tài sản, theo độ tuổi, điều kiện thời tiết xung quanh và các yếu tố khác, có nguy cơ bị hỏng cao nhất. Bằng cách phân bổ mức độ ưu tiên cao nhất cho các tài sản có rủi ro cao nhất, các công ty điện lực có thể tránh được những sự cố dẫn đến mất điện và nguy cơ hỏa hoạn — và cũng có thể kéo dài tuổi thọ của thiết bị.

Hướng dẫn các biện pháp phòng ngừa an toàn lưới điện

Học máy cung cấp thông tin chi tiết và tiên đoán nhanh mà các công ty điện lực cần xác định và ưu tiên các khu vực có nguy cơ cao nhất về các vấn đề an toàn trong các điều kiện thay đổi nhanh chóng và theo đó lập kế hoạch dừng máy.

Lợi ích của học máy trong quản lý rủi ro công ty điện lực

Bởi vì học máy kết hợp dung lượng lớn để rà soát dữ liệu và khả năng học hỏi liên tục từ các kết quả, học máy phù hợp một cách lý tưởng cho các công ty điện lực muốn nâng cao các thực hành quản lý rủi ro của họ theo cách hiệu quả về chi phí. Các công ty điện lực đang bổ sung học máy vào hoạt động của họ đang nhận được rất nhiều lợi ích.

Độ an toàn tăng cao

Học máy cho phép các công ty điện lực nhanh chóng xác định và giải quyết các mối nguy tiềm ẩn về an toàn trước khi chúng có thể gây ra thiệt hại hoặc khiến cộng đồng gặp rủi ro.

Cải thiện sự phù hợp

Nhờ học máy, các công ty điện lực có thể dễ dàng thu thập các dữ liệu mà họ cần để đáp ứng phù hợp các yêu cầu báo cáo và đảm bảo liên tục hài hòa với các hướng dẫn quy định.

Cải thiện quản lý chi phí

Các công ty điện lực có thể khai thác lợi thế của học máy để tiết kiệm hàng trăm giờ kiểm tra thủ công, báo cáo bảo trì và các nhiệm vụ khác do nhân viên thực hiện theo cách truyền thống.

Cải thiện sự hài lòng của khách hàng

Mỗi khi có thể tránh được sự cố mất điện, các công ty điện lực có cơ hội để tăng sự hài lòng và tin cậy của khách hàng.

Hướng tới tương lai

Khi nhiều công ty điện lực áp dụng học máy, họ có khả năng vượt ra khỏi cách quản lý rủi ro truyền thống (kiểm soát nhiều thứ khác nhau có thể xảy ra sai sót) để đạt được độ dẻo dai thực sự — sẵn sàng nhanh chóng nhận ra và phản ứng với các tình huống.

Mặc dù công nghệ ngày càng phát triển, các công ty điện lực phải nhận ra sự thay đổi cần thiết trong tư duy vì một chiến lược học máy thành công. Từ trước cho đến nay, các công ty điện lực vẫn hoạt động theo các kế hoạch cố định, giải quyết vấn đề quản lý rủi ro thông qua các quy tắc và quy định. Trong một môi trường ngày càng năng động và linh hoạt, cách tiếp cận này không thể giúp công ty điện lực tiến xa hơn. Bằng cách sử dụng dữ liệu hàng ngày để giải quyết các vấn đề trước khi chúng có thể trở thành vấn đề, các công ty điện lực có thể cải thiện độ an toàn, kiểm soát chi phí, quản lý sự phù hợp và cung cấp dịch vụ đáng tin cậy hơn cho khách hàng trong một môi trường thay đổi nhanh chóng

Biên dịch: Chu Thanh Hải

Theo “t&d world”, số tháng 6/2022