Chiến lược triển khai tự động hóa cho công ty điện lực tiên tiến

15/06/2025 11:34 Số lượt xem: 11

---

Nhiều công ty điện lực đang kết hợp các quy trình tự động hóa vào quy trình vận hành và kinh doanh (Ảnh st)

Khi nhu cầu năng lượng tiếp tục tăng cao, các công ty điện lực đang tìm các phương cách hiệu quả và tin cậy để phân phối điện trong khi vẫn duy trì hoặc thậm chí giảm mức phát điện hiện tại. Để giúp đạt được các mục tiêu này, nhiều công ty điện lực đang kết hợp các quy trình tự động hóa vào quy trình vận hành và kinh doanh của họ. Công ty phần mềm Esri (Mỹ) cung cấp ba mô hình triển khai mạng lưới điện hỗ trợ quá trình tự động hóa công ty điện lực tiên tiến này, bất kể công ty điện lực đang ở đâu trong hành trình số hóa của mình. Để kết hợp tự động hóa nhiều hơn, một số công ty điện lực đang áp dụng các chương trình phản ứng theo nhu cầu để quản lý phụ tải đỉnh; triển khai các chiến lược, chẳng hạn như các mức giá cao điểm quan trọng và thanh toán theo thời gian sử dụng; và đầu tư vào các công nghệ hiện đại, bao gồm Cơ sở hạ tầng Đo đếm Tiên tiến (AMI), thiết bị Lưới điện Kỹ thuật số và các ứng dụng Hệ thống Quản lý Phân phối Tiên tiến (ADMS). Mặc dù dữ liệu từ các công nghệ này có thể giúp tối ưu hóa vận hành lưới điện, nhưng việc quản lý và hiểu khối lượng dữ liệu tạo ra có thể là thách thức đối với các công ty điện lực, làm giảm đáng kể giá trị của các công nghệ này.

Công nghệ không gian địa lý đang mở đường cho các công ty điện lực tối đa hóa các khoản đầu tư kỹ thuật số của họ vào các công tơ tiên tiến và các thiết bị Lưới điện Kỹ thuật số, trao quyền cho họ hoạt động hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và có lợi hơn. GIS đã tiến hóa, và vẫn đang tiến hóa bên trong doanh nghiệp công ty điện lực, từ một hệ thống tự động hóa vẽ bản đồ sản xuất trở thành công nghệ cốt lõi cho doanh nghiệp. Ngày nay, GIS đóng vai trò là xương sống cho nhiều hoạt động điện lực khác nhau, bao gồm kỹ thuật thiết kế, quản lý công việc và quản lý mất điện, quản lý lực lượng lao động di động, ứng dụng phân phối tiên tiến ADMS, và định vị xe tự động (AVL). Khi tích hợp đúng cách, hệ thống này tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống kinh doanh của ngành điện, chẳng hạn như thiết kế công trình đồ họa (GWD) và các hệ thống hoàn công kỹ thuật số, cung cấp phương tiện để chuyển đổi các tập dữ liệu lớn này thành thông tin có thể hành động cho công ty điện lực.

Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) đóng vai trò ngày càng then chốt trong việc giúp các công ty điện lực triển khai thành công các công nghệ tự động hóa mới và phát triển qua từng giai đoạn áp dụng. Bài viết này xem xét cách các mô hình triển khai của Esri tương ứng với bốn giai đoạn chính của tự động hóa hệ thống do UDC nhận dạng để chuyển đổi công ty điện lực thành một Công ty điện lực kỹ thuật số (Digital Utility):

1. Quản lý Cơ sở vật chất và Tự động hóa Lực lượng lao động
2. Tích hợp các Hệ thống Cung cấp Năng lượng để Tối ưu hóa Lực lượng lao động
3. Tích hợp các Kho Dữ liệu Phân phối Năng lượng để Tối ưu hóa Tài sản
4. Tích hợp Tự động hóa Trường Thời gian Gần Thực

Giai đoạn 1: Quản lý Cơ sở vật chất và Tự động hóa Lực lượng lao động 

Trong giai đoạn ban đầu này của vòng đời tự động hóa công ty điện lực, một tập hợp các quy trình thủ công tự động hóa xoay quanh một lĩnh vực kinh doanh cụ thể, hoặc thường là một phòng ban trong tổ chức này. Giai đoạn này tập trung vào việc cải thiện sức khỏe và tài chính của cơ sở, tự động hóa lực lượng lao động, tự động hóa các nhiệm vụ và các hệ thống chuyên biệt theo từng phòng ban bằng cách sử dụng các ứng dụng hoạt động độc lập với nhau. Ví dụ như, điều này có thể liên quan đến việc triển khai một công cụ CAD cho kỹ thuật hoặc một Hệ thống Quản lý Công việc (WMS). Các ứng dụng độc lập khác mà các công ty điện lực có thể triển khai để cải thiện hơn nữa quy trình bao gồm Điều khiển Giám sát và Thu thập Dữ liệu (SCADA), các hệ thống bảo trì phòng ngừa và các hệ thống lập kế hoạch phân phối.

Hệ thống Điều khiển Giám sát và Thu thập Dữ liệu SCADA (Ảnh st)

GIS đóng vai trò ít quan trọng hơn trong giai đoạn này do tích hợp hạn chế với các hệ thống và ứng dụng SCADA. Do đó, một WMS có thể thiếu chức năng không gian địa lý gốc. Mặc dù có thể sử dụng GIS để truy vết vị trí của các tài sản công ty điện lực, nhưng nó không nhất thiết phải cho biết cách các tài sản kết nối với nhau như thế nào. Trong các giai đoạn sau của vòng đời tự động hóa, việc cải thiện các hệ thống và ứng dụng kinh doanh độc lập này có thể thông qua tích hợp với GIS và các công nghệ không gian địa lý khác.

Lựa chọn 1 của chiến lược Esri cung cấp một phương án triển khai phù hợp với các công ty điện lực có mạng lưới điện không kết nối hoặc không thể theo dõi, muốn nâng cao quy trình kinh doanh của mình bằng các ứng dụng độc lập.

Giai đoạn 2 - Tích hợp hệ thống cung cấp năng lượng cho tự động hóa lực lượng lao động 

Hiện nay, nhiều công ty điện lực đang bước vào giai đoạn thứ hai trong vòng đời triển khai tự động hóa. Trong giai đoạn này, các ứng dụng độc lập đã triển khai trong giai đoạn một bắt đầu tích hợp với các hệ thống cung cấp năng lượng khác. Theo truyền thống, có thể tích hợp bằng cách sử dụng kiến ​​trúc tích hợp ứng dụng doanh nghiệp (EAI), trong đó các hệ thống riêng lẻ tích hợp với các hệ thống độc lập khác. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, một kiến ​​trúc hướng dịch vụ (SOA) đã xuất hiện, giúp tạo điều kiện thuận lợi cho các điểm tích hợp giữa nhiều hệ thống.

Một tích hợp có giá trị cao cho các công ty điện lực ở giai đoạn này là định vị GIS để điều khiển các hệ thống vận hành, chẳng hạn như Hệ thống quản lý mất điện (OMS) và các chương trình Kiểm tra và bảo trì cơ sở; các hệ thống kỹ thuật, bao gồm Các hệ thống lập kế hoạch phân phối (DPS); và các hệ thống phi không gian. Để điều khiển các hệ thống này và khảo sát theo khu vực và thanh tra theo vị trí, GIS hiện không chỉ quản lý vị trí của các tài sản mà còn quản lý kết nối mạng lưới điện ở mức đủ chi tiết để các công cụ tiên đoán mất điện hoạt động tốt. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là trong giai đoạn này, hầu hết các kỹ sư lập kế hoạch vẫn cần cập nhật các công cụ lập kế hoạch phân phối của họ sau khi tải chúng từ các mạng GIS, vì GIS không có dữ liệu để tự động hóa bản cập nhật này. Mỗi khi tải lại các công cụ lập kế hoạch từ GIS, các kỹ sư phải căn chỉnh thông tin GIS với những gì xây dựng thực tế tại hiện trường cũng như nhập thủ công thông tin SCADA vào các mô phỏng.

Một tích hợp có giá trị cao cho các công ty điện lực là định vị GIS để điều khiển các hệ thống vận hành (Ảnh st)

 Các công ty điện lực cũng có thể tích hợp bổ sung công cụ GWD với WMS để hợp lý hóa việc nhập các đơn vị tương thích (CU). Trong khi WMS vượt trội về tự động hóa lực lượng lao động và lập lịch trình cho đội sửa chữa, việc nhập vật liệu thủ công thường tốn thời gian, tẻ nhạt và dễ xảy ra lỗi. Bằng cách tích hợp với công cụ GWD, quá trình nhập chi tiết thiết kế trở nên tự động, loại bỏ việc nhập dữ liệu dư thừa và lỗi của con người.

Tương tự như vậy, việc tích hợp giữa OMS và Quản lý lực lượng lao động di động (MWM) có thể hợp lý hóa hiệu quả việc phối hợp các hoạt động khôi phục hệ thống điện trong các sự kiện bão, so với việc sử dụng các hệ thống này như các ứng dụng độc lập.

Trường hợp sử dụng Giai đoạn 2 – Tự động khôi phục sự cố

Hãy xem xét tình huống sau. Khi có báo cáo về một vụ mất điện, một đội thợ sửa chữa được điều động đến sự kiện. Khi vụ mất điện tiến triển, OMS sẽ tổng hợp các vụ mất điện đã báo cáo bổ sung và xác định thiết bị phía nguồn là nguyên nhân. Sau đó, nó sẽ chuyển hướng đội thợ sửa chữa đến vị trí mất điện có thể xảy ra. Khi đội thợ khôi phục dịch vụ tại nguồn mất điện, MWM sẽ cập nhật các kết quả sửa chữa. Sau đó, MWM gửi lại thông tin này cho OMS và sử dụng để cập nhật tình trạng hiện tại của sự kiện mất điện. OMS sẽ tự động phân bổ lại các nhiệm vụ của đội thợ đến các vị trí mất điện còn lại khi khôi phục dịch vụ.

Trong giai đoạn hai của quá trình tự động hóa, GIS đóng vai trò quan trọng bằng cách cho phép về mặt không gian các quy trình kinh doanh nêu trên. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều cơ hội mà các công ty điện lực có thể khai thác từ GIS thông qua việc tăng cường tự động hóa trong các giai đoạn tiếp theo.

Phương án 2 trong chiến lược của Esri hỗ trợ quản lý mạng cho các công ty điện lực bằng cách sử dụng mô hình Mạng công ty điện lực kết nối. Tích hợp với GIS và chức năng theo dõi giúp cải thiện hơn nữa các quy trình kinh doanh và tối ưu hóa lực lượng lao động.

Giai đoạn 3 - Tích hợp kho dữ liệu phân phối năng lượng để tối ưu hóa tài sản 

Giai đoạn thứ ba của quá trình tự động hóa công ty điện lực tập trung vào việc đạt được mức độ tích hợp sâu hơn, hoặc khả năng tương tác, giữa các hệ thống để có được thông tin chi tiết và phân tích dữ liệu nâng cao. Những tích hợp này mở rộng ra ngoài các ứng dụng độc lập bao gồm thông tin lịch sử liên quan đến tính năng lưới điện, độ tin cậy của lưới điện, tình trạng tài sản và các khoản đầu tư. Chúng cũng bao gồm thông tin xu hướng hiện tại cho lưới điện và thông tin dự báo về đầu tư, độ tin cậy lưới điện và tính năng lưới điện, cùng với các yếu tố đi kèm khác như thời tiết, môi trường và nhu cầu của khách hàng.

Trong giai đoạn này, cần tổng hợp dữ liệu lịch sử từ nhiều nguồn khác nhau nhằm giải quyết những câu hỏi cốt lõi mà doanh nghiệp điện lực đang đối mặt. Mục tiêu không chỉ là tự động hóa các tác vụ công việc phản ứng mà còn tối ưu hóa vận hành lưới điện, triển khai quản lý tài sản chủ động dựa trên tính năng và quản lý tài sản tuyến tính, đồng thời áp dụng bảo trì tập trung vào độ tin cậy và dự báo sự cố.

Dữ liệu lịch sử sẽ lưu trữ và quản lý trong kho dữ liệu có thể bao gồm những thông tin sau:

• Mã nguyên nhân thiết bị mất điện

• Nhật ký chuyển mạch

• Thời gian và tỷ lệ phần trăm lưới điện hoạt động ở ngưỡng nhiệt độ cao hơn

• Đầu tư và lệnh làm việc trong quá khứ

• Phụ tải khách hàng và hồ sơ khách hàng trong quá khứ

• Nhu cầu sử dụng theo thời gian

• Thời tiết

• Giá trị sổ sách của tài sản

• Ngân sách và doanh thu trong quá khứ và dự báo

• Hồ sơ thanh tra và bảo trì

• Phụ tải và độ tin cậy dự báo

Công nghệ tích hợp trong giai đoạn này kết hợp các tập dữ liệu rời rạc trước đây để hỗ trợ đầu tư và tối ưu hóa tài sản. Vì phần lớn dữ liệu này là dữ liệu không gian – vị trí của đội thợ, thời tiết và kết nối địa hình của mạng lưới điện phân phối – nên dữ liệu này chỉ có ý nghĩa trong bối cảnh của hệ thống thông tin không gian địa lý, chẳng hạn như GIS. Phân tích thực tế dữ liệu này đòi hỏi phải có vị trí và kiến ​​thức về những gì đang kết nối để có bức tranh toàn cảnh về lưới điện phân phối đang hoạt động.

Các trường hợp sử dụng Giai đoạn 3 – Phân tích độ tin cậy và tăng sự hài lòng của khách hàng

Để minh họa rõ hơn giai đoạn áp dụng này, hãy xem xét các ví dụ sau. Để đánh giá tác động đến các chỉ số độ tin cậy của hệ thống, kỹ sư độ tin cậy phải đối chiếu thông tin bằng cách sử dụng tính năng hệ thống trong quá khứ cùng với tính năng hệ thống dự báo từ nhiều hệ thống khác nhau.

Tương tự như vậy, bảng điều khiển Quản lý Phụ tải máy biến áp trong Hình 6 cho phép các kỹ sư và người vận hành chủ động quản lý tài sản công ty điện lực để phục vụ khách hàng tốt hơn. Bảng điều khiển nhận dạng các máy biến áp bị quá tải trong các khoảng thời gian cụ thể hoặc ngưỡng nhiệt độ. Bằng cách sử dụng thông tin lịch sử từ AMI, bảng điều khiển có thể xác định chính xác các máy biến áp có nguy cơ quá tải trong tương lai trong những ngày nhu cầu cao điểm ở nhiệt độ cao hoặc thấp. Dựa trên những thông tin chi tiết này, các kỹ sư có thể thực hiện các biện pháp chủ động để ngăn ngừa các vụ mất điện do quá tải bằng cách nâng cấp các máy biến áp có nguy cơ.

Bảng điều khiển Quản lý Phụ tải máy biến áp

Phương án 3 trong chiến lược của Esri hỗ trợ quản lý mạng lưới điện đối với mô hình Mạng lưới điện tiên tiến, có độ trung thực cao. Công ty điện lực này hiện có thể điều khiển và kích hoạt các ứng dụng ADMS có giá trị cao với GIS, bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử để tiến hành quản lý tài sản chủ động nhằm tối ưu hóa vận hành lưới điện.

Giai đoạn 4 - Tích hợp Tự động hóa Trường Thời gian Gần Thực

Giai đoạn áp dụng thứ tư và cũng là giai đoạn cuối cùng liên quan đến việc tích hợp tự động hóa trường thời gian gần thực. Trí thông minh hỗ trợ không gian cho phép những người ra quyết định - từ bộ phận vận hành đến phòng họp - hình dung các điều kiện thực tế của hiện trường. Các kho dữ liệu thiết lập trong giai đoạn 3 cung cấp dữ liệu có giá trị và hữu ích dưới dạng hồ sơ lịch sử và dự báo nhưng thiếu dữ liệu thời gian thực cần thiết cho việc ra quyết định hiệu quả trong Lưới điện kỹ thuật số. Các thiết bị Lưới điện kỹ thuật số tiên tiến có tích hợp GIS phản ứng với các điều kiện thay đổi trong lĩnh vực này, khiến việc tự động hóa gần như thời gian thực trong giai đoạn này trở nên quan trọng để vận hành thành công. Khi nhu cầu điện biến động trên toàn bộ mạng lưới điện phân phối, các thiết bị này phản ứng thông minh bằng cách chuyển phụ tải từ mạch này sang mạch khác.

Công nghệ GIS và không gian địa lý là những công nghệ hỗ trợ quan trọng cho quản lý phân phối và các ứng dụng tiên tiến trong giai đoạn này. Chúng cung cấp mô hình kết nối phân phối điện cơ bản hoàn chỉnh với các công tơ khách hàng kết nối theo pha, điều này là thiết yếu để hỗ trợ các ứng dụng dựa trên dòng công suất theo thời gian thực như Định vị chạm chập, cách ly và khôi phục dịch vụ (FLISR), Tối ưu hóa Volt/Var (VVO) và Chuyển mạch tối ưu.

Tích hợp với thông tin về tình trạng tài sản không hoạt động từ Thiết bị điện tử thông minh (IED) có thể giúp người vận hành nhận dạng các sự cố thiết bị trước khi chúng dẫn đến các vụ mất điện (Ảnh st)

Ngoài các ứng dụng này, tự động hóa trạm biến áp (SA) và tự động hóa phân phối (DA) cho phép lưới điện phản ứng với các sự kiện và tự phục hồi nhanh nhất có thể đồng thời giảm thiểu gián đoạn cho khách hàng. Tích hợp với thông tin về tình trạng tài sản không hoạt động từ các Thiết bị điện tử thông minh (IED) có thể giúp người vận hành nhận dạng các sự cố thiết bị trước khi chúng dẫn đến các vụ mất điện. Có thể phân tích thêm thông tin lịch sử này để phát triển các chương trình bảo trì phòng ngừa.

Trường hợp sử dụng Giai đoạn 4 – PSPS Giảm thiểu cháy rừng

Việc giảm thiểu cháy rừng trở nên tối ưu hóa khi các sự kiện Tắt nguồn vì an toàn công cộng trở nên tự động và có mục tiêu (Ảnh st)

Trong giai đoạn này, việc giảm thiểu cháy rừng có thể tối ưu hóa khi các sự kiện Tắt nguồn vì an toàn công cộng (PSPS)⁽¹⁾ trở nên tự động và có mục tiêu. Lưới điện nhận dữ liệu gần thời gian thực từ hiện trường, cho phép lưới điện ngắt điện và chuyển hướng nguồn điện một cách thông minh dựa trên các điều kiện thời tiết, chẳng hạn như gió lớn.

Phương án 3 trong chiến lược của Esri hỗ trợ thêm cho mục tiêu của công ty điện lực là quản lý vận hành lưới điện hiệu quả nhất có thể với dữ liệu và phân tích gần thời gian thực, vì giờ đây nó chuyển đổi thành Công ty điện lực kỹ thuật số hoàn chỉnh trong giai đoạn cuối của quá trình tự động hóa công ty điện lực.

Công ty điện lực số của tương lai

Các công ty điện lực ngày nay phải đối mặt với việc cân bằng nhiều hạn chế về độ tin cậy, an toàn và lợi nhuận, đồng thời giải quyết các yêu cầu mới về hiệu quả và giảm phát thải cacbon. Các khoản đầu tư công nghệ trong hai giai đoạn đầu tiên của vòng đời tự động hóa công ty điện lực đã đi một chặng đường dài để giải quyết những hạn chế này bằng cách tự động hóa các quy trình thủ công và hợp lý hóa việc quản lý lực lượng lao động. Tuy nhiên, chính tự động hóa thông minh trong giai đoạn thứ ba và thứ tư có tác động lớn nhất đến việc chuyển đổi hoạt động của công ty điện lực.

Công nghệ không gian địa lý đóng vai trò ngày càng quan trọng trong mỗi giai đoạn tiếp theo của quá trình áp dụng tự động hóa công ty điện lực. Giải pháp Quản lý thông tin mạng của Esri cung cấp một mô hình triển khai GIS toàn diện hỗ trợ quản lý thông tin mạng ở mỗi giai đoạn của vòng đời tự động hóa công ty điện lực. UDC có thể giúp công ty điện lực nhận dạng giai đoạn hiện tại và xác định các bước cần thiết để tiến tới giai đoạn tự động hóa tiếp theo.

Khi doanh nghiệp công ty điện lực thông minh tiếp tục phát triển, GIS cung cấp phương tiện để công ty điện lực xây dựng Lưới điện kỹ thuật số và tự chuyển đổi thành Công ty điện lực kỹ thuật số của tương lai.

Sự kiện Tắt nguồn vì an toàn công cộng (PSPS)⁽¹⁾: Đây là các sự kiện mà công ty điện lực chủ động ngắt điện tại một số khu vực có nguy cơ cháy rừng cao để phòng tránh hỏa hoạn, đặc biệt trong điều kiện thời tiết khô hạn và gió mạnh.

Biên dịch: Chu Thanh Hải

Theo “Energy central”, số tháng 04/2025