Đăng ký thành viên

Đổi mới vận hành và bảo trì trong ngành điện: Các công cụ mới nhất định hình lại việc tối ưu hóa tài sản

Trong khi ngành điện vật lộn với cơ sở hạ tầng đang lão hóa, các yêu cầu khắt khe hơn về tính bền vững và sự tích hợp nhanh chóng các nguồn năng lượng tái tạo, sự đổi mới trong vận hành và bảo trì (O&M) đã trở nên quan trọng trong việc cân bằng giữa chi phí, độ tin cậy và các mục tiêu về môi trường. Ngày càng nhiều các công ty điện lâu đời cũng như các công ty năng lượng sạch mới chuyển sang các giải pháp kỹ thuật số để hợp lý hóa các hoạt động O&M của họ và mở ra các cấp độ tính năng tài sản mới.

Chỉ mới năm năm trước, các nhà điều hành lưới điện còn quản lý một số lượng tương đối hạn chế các tài sản tập trung, một chiều. Ngày nay, bối cảnh năng lượng năng động hơn nhiều. Các dòng công suất hai chiều, năng lượng tái tạo không liên tục và các nguồn năng lượng phân tán (DER) ngày càng tăng trưởng đặc trưng cho hệ sinh thái năng lượng hiện đại, đại diện cho một mạng lưới phức tạp các công nghệ kết nối, các bên liên quan và các hệ thống mà chúng ta phải điều phối theo thời gian thực. Đồng thời, sự tồn tại và tăng trưởng của doanh nghiệp trong lĩnh vực này ngày càng phụ thuộc vào các nhu cầu đang tiến hóa, buộc các nhà máy điện truyền thống và nhà điều hành lưới điện phải áp dụng các phương pháp tiếp cận tối tân hơn, dựa trên dữ liệu để đảm bảo độ tin cậy, tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh về chi phí.

Sự thay đổi này đã đảo ngược các cách tiếp cận truyền thống đối với O&M, buộc ngành điện phải xem xét lại cách quản lý và bảo trì tài sản của mình. Đối với các công ty điện lực và nhà sản xuất điện độc lập (IPP), việc đi trước các thách thức đòi hỏi phải áp dụng cách tiếp cận chủ động, dựa trên dữ liệu. Sau nhiều năm triển khai các giải pháp từng phần để nghiên cứu tác động của số hóa đối với tính năng tài sản, ngành điện hiện đang bắt đầu gặt hái giá trị từ các cách tiếp cận sáng tạo. Mặc dù các mục tiêu khác nhau, nhưng chúng đang bắt đầu chứng minh được lợi ích về hiệu quả hoạt động trong khi kéo dài đáng kể tuổi thọ của thiết bị. Những mục tiêu khác hoạt động ở cấp độ cơ bản để giảm chi phí và thời gian ngừng hoạt động, trao quyền cho lực lượng lao động có tay nghề cao hơn, tăng cường an ninh mạng và cung cấp sự linh hoạt cần thiết cho việc khử cacbon nhanh chóng và nhu cầu năng lượng tăng cao.

Những cân nhắc chính cho các công cụ O&M hiện đại

Theo Emily Obenauer, Giám đốc tiếp thị sản phẩm toàn cầu của Công ty Sitetracker (Mỹ), sự biến đổi nhanh chóng của ngành điện đã phơi bày những hạn chế của các hệ thống cũ. Ví dụ, các công lệnh viết trên giấy và các công cụ phần mềm rời rạc đang ngày càng chứng tỏ là không đủ để quản lý sự phức tạp ngày càng tăng của O&M.Trọng tâm của thế hệ mới các công cụ O&M mới là tập trung vào tích hợp dữ liệu và tối ưu hóa quy trình làm việc. Thay vì dựa vào các hệ thống rời rạc và các quy trình thủ công, các công ty điện đang tìm kiếm các giải pháp có thể hợp nhất thông tin tài sản, lịch sử bảo trì, các lệnh làm việc và dữ liệu tài chính thành “một giao diện quản lý tập trung.”

Hình 1. Một trong nhiều khách hàng của Sitetracker là Công ty đổi mới công nghệ năng lượng Flower (Thụy Điển) sử dụng nền tảng này để tối ưu hóa việc triển khai và quản lý các hệ thống tích trữ năng lượng bằng pin (BESS). Phần mềm quản lý hoạt động triển khai của Sitetracker giúp nâng cao hiệu quả của Flower trong các quy trình kỹ thuật, mua sắm và xây dựng nhằm đảm bảo tính trung thực của dữ liệu và sự phối hợp liền mạch giữa các nhóm. Hình ảnh này cho thấy Dự án BESS Bredhälla công suất 42,5MW, công viên pin đang hoạt động lớn nhất tại Thụy Điển (Ảnh st)

Không chỉ đơn thuần là tổng hợp dữ liệu, các nền tảng này có thiết kế để hợp lý hóa các hoạt động O&M cốt lõi như lên lịch bảo trì phòng ngừa, quản lý lệnh làm việc thụ động và điều phối đội ngũ thực địa. Ví dụ, các công cụ riêng của Sitetracker cung cấp các hệ thống lên lịch công việc để nâng cao hiệu quả và sự phối hợp của nguồn lực thực địa, các công cụ báo cáo di động để cập nhật theo thời gian thực từ thực địa và theo dõi chi phí, lập hóa đơn và quản lý lệnh làm việc.

Chủ sở hữu và nhà điều hành tài sản có thể nhận những lợi ích đáng kể về năng suất lao động, tiết kiệm chi phí và giảm thiểu rủi ro bằng cách số hóa các quy trình công việc này. Nhưng, quan trọng không kém, các giải pháp này cũng tích hợp trực tiếp với các hệ thống quan trọng khác, từ các nền tảng theo dõi tài sản đến các công cụ quản lý tài chính.

Tùy chỉnh và khả năng mở rộng

Bà Obenauer cho biết, khi các công ty điện lực vật lộn với danh mục tài sản phát điện, truyền tải và phân phối không ngừng tiến hóa, khả năng tùy chỉnh và mở rộng các giải pháp O&M đã trở nên tối quan trọng. Bà lưu ý rằng mặc dù phần lớn công việc cốt lõi trong lĩnh vực này có thể lặp lại nhiều lần, nhưng mỗi công ty điện lực hoặc IPP đều có các yêu cầu riêng dựa trên loại tài sản, ưu tiên hoạt động và cấu trúc tổ chức.

Tuy nhiên, việc tùy chỉnh bất kỳ giải pháp nào cũng phải mở rộng ra ngoài triển khai ban đầu, lưu ý rằng các công ty điện lực liên tục điều chỉnh các hoạt động O&M của mình để thích ứng với những thách thức mới, ví dụ như tích hợp công nghệ cảm biến mới nhất, tối ưu hóa lịch trình bảo trì cho đội xe điện mới hoặc điều chỉnh quy trình làm việc của đội ngũ thực địa để tăng cường an toàn. Đồng thời, khả năng mở rộng là rất quan trọng, vì các công ty điện lực phải quản lý số lượng tài sản phân tán ngày càng tăng. Ngành này phải tìm kiếm các giải pháp có thể tích hợp liền mạch các địa điểm, dự án và lệnh làm việc mới mà không làm tăng thêm chi phí hành chính đáng kể.

Cảnh quan rộng lớn của các công cụ

Hiện tại, bộ công cụ hiện có của ngành điện rất đa dạng.

Học máy và Bảo trì tiên đoán. Các thuật toán học máy (ML) đã bắt đầu chuyển đổi O&M bằng cách cho phép bảo trì tiên đoán, chủ yếu bằng cách giúp phân tích lượng lớn dữ liệu cảm biến để tiên đoán sự cố thiết bị trước khi chúng xảy ra. Ví dụ, Công ty ENGIE Digital (Pháp) đã báo cáo việc triển khai các mô hình bảo trì tiên đoán bằng Amazon SageMaker, một dịch vụ học máy dựa trên đám mây, trên toàn bộ các nhà máy điện toàn cầu. Công ty cho biết họ đã tiết kiệm được khoảng 800.000 euro mỗi năm bằng cách theo dõi gần 10.000 thiết bị. Riêng Công ty First Solar (Mỹ) đã phát huy lợi thế phân tích tiên đoán để theo dõi từ xa các trang trại năng lượng mặt trời của mình để giải quyết các vấn đề như tích tụ bụi bẩn và che bóng một cách chủ động.

Bản sao số để theo dõi thời gian thực. Bản sao số, một công nghệ chuyển đổi khác định hình lại O&M, là bản sao ảo của các tài sản vật lý có thể cho phép người vận hành theo dõi thiết bị theo thời gian thực, thử nghiệm các tình huống và tối ưu hóa tính năng mà không làm gián đoạn hoạt động. Ví dụ, nhóm Dịch vụ đo lường của Công ty Duke Energy (Mỹ) đã sử dụng các máy quét laser để tạo các mô hình 3D chính xác của các tổ máy lò phản ứng hạt nhân kể từ năm 2023 để cho phép lập kế hoạch ảo và thực hiện các nhiệm vụ bảo trì an toàn hơn, nhanh hơn. Một dự án thay thế động cơ gần đây, theo truyền thống đòi hỏi một ca làm việc đầy đủ, đã hoàn thành chỉ trong 2,5 giờ.

IoT và Công nghệ cảm biến. Các cảm biến kết nối Internet vạn vật (IoT) kích hoạt và cung cấp dữ liệu thời gian thực về tính năng thiết bị, các điều kiện môi trường và mức tiêu thụ năng lượng, giúp người vận hành đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng. Công ty Ørsted (Đan Mạch), hợp tác với Công ty Vodafone (Australia) và Tập đoàn Microsoft (Mỹ), đã tích hợp các nền tảng IoT vào các trang trại gió ngoài khơi của mình tại Scotland. Hệ thống này thu thập và phân tích dữ liệu từ 1.300 tuabin, cho phép bảo trì tiên đoán và giảm chi phí vận hành.

Máy bay không người lái. Tại Ấn Độ, Công ty Tata Power (Ấn Độ) sử dụng máy bay không người lái trang bị cảm biến IoT để lập bản đồ hệ thống thông tin địa lý (GIS) và thanh tra tài sản, báo cáo rằng nỗ lực này đã cắt giảm thời gian lập bản đồ từ 10 ngày xuống chỉ còn ba ngày. Một công ty Ấn Độ khác là Renew Power, đã triển khai máy bay không người lái có các camera hình ảnh nhiệt để thanh tra các tấm pin mặt trời và các tuabin gió. Công ty Heimdall Power ở Na Uy đã tiến thêm một bước nữa bằng cách triển khai máy bay không người lái tự động để lắp đặt các cảm biến IoT trên đường dây điện đang hoạt động, giúp nâng cao độ tin cậy của lưới điện mà không làm gián đoạn hoạt động.

Hình 2. Chương trình máy bay không người lái của Công ty Southern California Edison (SCE) (Mỹ) đang cách mạng hóa các nỗ lực giảm thiểu cháy rừng, thực hiện 75% các cuộc thanh tra trên không ở các khu vực có nguy cơ cháy rừng cao trong khi tích hợp trí tuệ nhân tạo hoặc đánh giá cơ sở hạ tầng nhanh hơn, an toàn hơn và chính xác hơn (Ảnh st).

Máy bay không người lái cũng đang trở nên không thể thiếu trong các môi trường khó tiếp cận hoặc nguy hiểm. Ví dụ, Southern California Edison sử dụng máy bay không người lái có trang bị công nghệ phân tích hình ảnh do trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp để thanh tra các khu vực có nguy cơ cao trên phạm vi dịch vụ rộng 130.000km² của mình (Hình 2). Và tại Vương quốc Anh, Công ty National Grid đã thử nghiệm máy bay không người lái để thanh tra các đường dây truyền tải và trạm biến áp, cắt giảm thời gian thanh tra và nâng cao độ chính xác.

Thực tế tăng cường và thực tế ảo (AR/VR). Các công nghệ thực tế tăng cường và thực tế ảo đang định hình lại cách thức tiến hành bảo trì và đào tạo. Các kỹ thuật viên của Công ty Siemens Energy (Đức) hiện sử dụng kính AR phủ các hướng dẫn trực quan lên máy móc trong quá trình sửa chữa, cho phép truy cập rảnh tay vào thông tin quan trọng. Tương tự như vậy, Công ty EDF Energy (Pháp) đã áp dụng mô phỏng đào tạo VR cho các nhân viên vận hành nhà máy điện hạt nhân của mình để thực hành các quy trình khẩn cấp và các nhiệm vụ bảo trì phức tạp.

Hình 3. Một máy bay không người lái dưới nước với tùy chỉnh độc đáo, do ORCA Hub hợp tác với EDF phát triển, đã tiến hành đợt thanh tra tự động đầu tiên đối với nền móng tuabin tại Trang trại điện gió ngoài khơi Blyth ở ngoài khơi bờ biển Northumberland, Vương quốc Anh vào năm 2022 (Ảnh st)

Robot và Tự động hóa. Robot và tự động hóa đang đưa O&M lên tầm cao mới bằng cách cho phép thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc nặng nhọc đối với người lao động. Công ty Sarcos Robotics (Mỹ) đã phát triển robot Guardian S, thực hiện các cuộc thanh tra từ xa ở những khu vực nguy hiểm, giúp giảm thiểu rủi ro cho nhân viên. Giống như một số công ty điện lực khác, National Grid đã triển khai robot Spot của Công ty Boston Dynamics (Mỹ) để tự động hóa các cuộc thanh tra tại các trạm biến đổi điện cao áp, sử dụng cảm biến hình ảnh nhiệt để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn. Trong một ví dụ khác, Công ty EDF Renewable Energy (Mỹ) đã thử nghiệm các phương tiện robot dưới nước tự động (ROV) để thanh tra các trang trại gió ngoài khơi (Hình 3). Các robot tạo ra các mô hình 3D chi tiết về các tài sản dưới nước để cho phép theo dõi thường xuyên và kỹ lưỡng mà không cần thợ lặn.

Điện toán biên. Điện toán biên cho phép xử lý và phân tích dữ liệu gần hơn với nguồn, tăng cường đáng kể khả năng phản hồi của hệ thống và giảm độ trễ. Đối với các công ty điện lực, công nghệ này hứa hẹn sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc theo dõi phân phối năng lượng theo thời gian thực, bảo trì tiên đoán và quản lý lưới điện, đồng thời giảm thiểu sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Mặc dù tương đối mới, LLM - các công cụ do AI hỗ trợ thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên - mang lại tiềm năng to lớn trong việc thúc đẩy O&M ngành điện. Các mô hình này rất tuyệt vời trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu dạng văn bản, chẳng hạn như các hướng dẫn sử dụng thiết bị và các tài liệu quy định, để hợp lý hóa quy trình làm việc. Ví dụ, Công ty ComEd (Mỹ) đang nghiên cứu LLM để cải thiện việc quản lý mất điện bằng cách phân loại tin nhắn, xử lý báo cáo sự cố và trích xuất các chi tiết có thể thực hiện được như vị trí và dấu thời gian. LLM cũng đang thử nghiệm việc tóm tắt các hướng dẫn kỹ thuật dài dòng và báo cáo sự cố, giúp người dùng truy cập nhanh hơn các thông tin quan trọng. Ngoài ra, ComEd đang nghiên cứu cách LLM có thể dân chủ hóa dữ liệu, cho phép những người không phải chuyên gia truy vấn số liệu vận hành bằng ngôn ngữ tự nhiên với kết quả trực quan. Tuy nhiên, LLM yêu cầu phải thử nghiệm nghiêm ngặt và theo dõi của con người để hạn chế sai sót nhằm đảm bảo chúng bổ sung chứ không phải thay thế các thực hành kỹ thuật truyền thống.

Rào cản trong việc áp dụng

Hình 4: Nhiều công ty điện lực gặp khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau (Ảnh st)

Mặc dù các lợi ích của các công cụ O&M sáng tạo là rõ ràng, nhưng việc triển khai chúng không phải là không có thách thức. Người ta viện dẫn nhiều nhất vấn đề liên quan đến tích hợp trong vận hành. Nhiều công ty điện lực gặp khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau và chuẩn hóa dữ liệu trên toàn bộ các hoạt động của các công ty, nhiều khi đi ngược với cơ sở hạ tầng cũ. Chi phí cũng là mối quan tâm lớn, đặc biệt là khi cạnh tranh về chi phí ngày càng phức tạp trong bối cảnh không gian điện thay đổi nhanh chóng. Một yếu tố ngăn cản khác mà nhiều người viện dẫn là các công ty phải chứng minh giá trị, bao gồm cả tiết kiệm dài hạn. Sự phản kháng với sự thay đổi trong các tổ chức cũng có thể cản trở việc áp dụng các công cụ O&M. Các vấn đề khác liên quan đến an ninh mạng và sự phức tạp của các quy định, cụ thể là liên quan đến tuân thủ môi trường và các tiêu chuẩn về độ tin cậy của lưới điện. Các vấn đề về chuỗi cung ứng và khả năng thích ứng của lực lượng lao động cũng là yếu tố quan trọng. Mặc dù các sự kiện toàn cầu gần đây đã làm nổi bật các lỗ hổng trong chuỗi cung ứng đối với các thành phần quan trọng, nhưng việc đảm bảo nhân tài có kỹ năng để triển khai và bảo trì các công cụ có thể rất cồng kềnh.

Để giảm bớt những lo ngại này, các công ty ngày càng điều chỉnh các phương pháp tiếp cận của mình để đáp ứng những thách thức có một không hai của ngành điện. Nhiều công ty đã tập trung vào các nền tảng linh hoạt, có khả năng tương tác như Sitetracker. Sitetracker có thể tích hợp liền mạch với cơ sở hạ tầng cũ, giảm bớt gánh nặng tích hợp hoạt động. Để giải quyết các lo ngại về chi phí, các nhà cung cấp đang nhấn mạnh vào khoản tiết kiệm dài hạn mà các công cụ O&M tiên tiến có thể mang lại thông qua bảo trì phòng ngừa, tối ưu hóa quy trình làm việc và giảm thời gian ngừng hoạt động. Cuối cùng, giao diện thân thiện với người dùng và các chương trình đào tạo mạnh mẽ đang giúp khắc phục sự phản kháng nội bộ bằng cách trao quyền cho nhân viên thích nghi với các công nghệ mới một cách dễ dàng và tập trung vào phát triển lực lượng lao động, bao gồm các chương trình nâng cao kỹ năng.

Đầu tư vào tương lai của O&M

Hình 5: Tương lai của O&M sẽ phụ thuộc vào các công cụ giúp người lao động làm việc tốt hơn, thông minh hơn và nhanh hơn (Ảnh st)

Về lâu dài, Obenauer tiên đoán rằng các công ty sẽ đầu tư nhiều hơn vào "các hệ thống giúp củng cố quan điểm của họ về thế giới." Bà cho biết tương lai của O&M sẽ phụ thuộc vào "các công cụ giúp họ làm việc tốt hơn, thông minh hơn và nhanh hơn."

Trọng tâm chính cho khoản đầu tư tương lai nhiều khả năng sẽ dựa vào phân tích nâng cao và AI. Các công cụ này có hai khả năng quan trọng. Đầu tiên, chúng giúp các công ty điện lực tối đa hóa thời gian hoạt động và hiệu quả của tài sản, đồng thời giảm thiểu các vụ mất điện tốn kém và chi phí bảo trì. Thứ hai, chúng nâng cao năng suất và bảo đảm an toàn cho các đội thực địa bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để định hướng công việc của họ.

Biên dịch: Hồ Văn Minh

Theo “Power magazine”, tháng 5/2025