Các công ty điện lực cần các dự báo thời tiết chính xác vì nhiều lý do. Một số công ty chuyên cung cấp các loại thông tin thời tiết mà các công ty điện lực cần để tiên đoán chính xác nguồn lực sẵn có và quản lý các hoạt động.

Rõ ràng là thời tiết có thể có tác động lớn đến các hệ thống điện và các hoạt động của nhà máy. Do đó, các nhà khí tượng học đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo cung cấp cho các công ty điện lực các thông tin về mức độ ảnh hưởng lên phụ tải và sản xuất, cũng như thời gian và địa điểm có thể xảy ra tình trạng mất điện.

Các công ty điện lực yêu cầu thông tin thời tiết chi tiết chứ không chỉ là dự báo nhiệt độ cao và thấp cho một ngày bất kỳ. Các nhà tiếp thị năng lượng cần các tiên đoán chính xác từng phút về độ che phủ của mây để hiểu rõ hơn về tác động đến sản lượng điện mặt trời. Họ cũng yêu cầu những dự báo chính xác về gió để đảm bảo có sẵn nguồn lực dự phòng nhằm duy trì lưới điện ổn định suốt ngày đêm. Biết bão sẽ tấn công khi nào và tại địa điểm nào có thể cho phép chuẩn bị các đội sửa chữa và vật tư theo cách chiến lược để việc sửa chữa có thể được hoàn thành theo những phương cách nhanh nhất và hiệu quả nhất nhằm khôi phục nguồn điện và đưa các hệ thống trở lại bình thường. Nói cách khác, lợi ích của việc tiên đoán thời tiết chính xác đối với những người chuyên ngành điện vượt xa yêu cầu chỉ đơn giản là biết có nên mang theo ô khi ra khỏi cửa hay không.

Cách các công ty điện lực sử dụng dữ liệu thời tiết

Nhiều công ty điện lực lớn có đội ngũ nhân viên khí tượng học riêng. Tuy nhiên, hầu hết các công ty đều thấy giá trị khi có sự hỗ trợ từ bên ngoài có thể bổ sung hoặc xác nhận những gì các chuyên gia nội bộ của họ đang tiên đoán. Đó là lý do tại sao một số công ty, chẳng hạn như DTN (Mỹ), Meteomatics (Thuỵ Sĩ) và Vaisala (Phần Lan), chuyên cung cấp loại thông tin thời tiết chi tiết mà các công ty năng lượng cần.

Pascal Storck, trưởng Bộ phận Năng lượng tái tạo của Vaisala phát biểu trên Tạp chí POWER: “Không còn nghi ngờ gì nữa, năng lượng là một ngành công nghiệp chịu ảnh hưởng rất lớn của thời tiết. Hiểu được tác động của thời tiết đến việc phát điện, nhu cầu điện cũng như các hệ thống truyền tải và phân phối là rất quan trọng đối với tất cả các công ty điện lực.”

Tháng 9 năm 2022, Vaisala đã ra mắt Xweather, một bộ các dịch vụ cung cấp dữ liệu thời tiết và môi trường theo thời gian thực siêu địa phương để tiên đoán và giải quyết các thách thức, từ cháy rừng do sét gây ra cho đến các tai nạn xe hơi liên quan tới thời tiết. Công ty này cho biết các mô hình học máy tiên tiến và các cảm biến thông minh của Xweather hỗ trợ một dải rộng các ngành công nghiệp, bao gồm cả ngành năng lượng và các lĩnh vực điện bằng cách cung cấp các mức độ chính xác dữ liệu mới và thông tin chi tiết về môi trường có thể hành động.

Storck cho biết: “Về phía cung, tác động rõ ràng nhất của thời tiết là đến sản lượng năng lượng tái tạo, nhưng thông tin này cũng có nhiều ứng dụng khác. Một số khách hàng sử dụng dự báo thời tiết để lên lịch ngừng hoạt động nhằm bảo trì, tránh những ngày nhiều gió hoặc nhiều nắng khi họ muốn sản xuất điện. Những khách hàng khác cần cảnh báo về các tình trạng thời tiết cực đoan để bảo vệ các tài sản trong trường hợp có sét, gió mạnh hoặc mưa đá — tất cả các yếu tố này đều có thể tác động tiêu cực đến sản lượng điện gió cũng như điện mặt trời.”

Storck nói tiếp: “Các công ty điện lực sử dụng các dự báo ngắn hạn rất chính xác về sản lượng năng lượng, chẳng hạn như các dự báo cách nhau khoảng 5 phút trong hai giờ tiếp theo, để tối ưu hóa các hệ thống tích trữ năng lượng và tham gia các thị trường mất cân bằng năng lượng. Tham gia các thị trường năng lượng trước ngày là một trường hợp sử dụng quan trọng khác đối với dữ liệu thời tiết và dự báo năng lượng.”

Nic Wilson, Giám đốc quản lý sản phẩm về rủi ro thời tiết và khí hậu của DTN phát biểu trên Tạp chí POWER: “Một trong những trọng tâm của DTN là làm việc với các nhóm sẵn sàng khẩn cấp của công ty điện lực để giúp họ hiểu rõ hơn và dự báo các mối nguy về môi trường thời tiết có rủi ro sắp ảnh hưởng đến các hoạt động phân phối qua đường dây trên không, cũng như hiểu và truyền thông một cách thích hợp các rủi ro tác động mất điện.” DTN là công ty dữ liệu, phân tích và công nghệ toàn cầu với đội ngũ nhân viên gồm các nhà khí tượng học, các nhà khí hậu học và các nhà phân tích dữ liệu được đào tạo bài bản.

Wilson cho biết: “Một ứng dụng khác là thanh tra tài sản. Sau khi cơn bão đi qua, công ty điện lực cần ưu tiên như thế nào để tiến hành thanh tra dọc theo các đường dây nhằm phát hiện các hư hại tiềm ẩn?” Một cách có thể là sử dụng các công cụ của DTN. Wilson đề xuất, ví dụ, một công ty chịu trách nhiệm vận hành và bảo trì các trang trại gió có thể sử dụng dữ liệu DTN để nhận dạng các tuabin gió có thể bị hỏng cánh quạt trong một sự kiện thời tiết. Với hiểu biết chi tiết đó, công ty này có thể chủ động thanh tra các hư hại đối với cánh bằng sợi thủy tinh trước khi hư hỏng này trở thành thảm hoạ.

Nhiệt độ cực đoan có thể gây căng thẳng cho cơ sở hạ tầng và thiết bị được sử dụng trong các nhà máy điện nhiên liệu hóa thạch và điện hạt nhân. Các đợt nắng nóng và hạn hán có thể ảnh hưởng đến việc cấp nước và làm mát, trong khi các cơn bão nghiêm trọng (Hình 1) và lũ lụt có thể gây hư hại cơ sở hạ tầng quan trọng và các hệ thống an toàn, làm tăng nguy cơ xảy ra tai nạn.

1. Gió bão đã gây hư hại các tấm pin mặt trời mái nhà lắp trên tòa nhà công nghiệp này (Ảnh st)

“Thời tiết cũng là yếu tố chính thúc đẩy nhu cầu điện. Nhu cầu điện đỉnh cực đoan luôn là do các điều kiện thời tiết cực đoan dẫn đến nhu cầu sưởi ấm hoặc làm mát cực đoan. Dự báo chính xác sẽ giúp các công ty điện lực lường trước được các nhu cầu đỉnh này”, Storck giải thích.

Storck lưu ý: “Đối với truyền tải và phân phối điện, thời tiết có thể mang lại cả lợi ích và thiệt hại lớn. Vào những ngày lạnh và nhiều gió, các đường dây điện có thể chuyên tải nhiều điện hơn nhờ tác dụng làm mát của gió. Nhưng gió quá lớn có thể khiến cây cối và thảm thực vật va chạm với các đường dây điện, đây là nguyên nhân hàng đầu gây ra những vụ cháy rừng thảm khốc, đặc biệt là trong điều kiện nắng khô và nhiều gió.”

Xây dựng và cải thiện các mô hình thời tiết

Trong khi đó, Meteomatics là công ty do Martin Fengler thành lập. Ông có bằng tiến sĩ toán học ứng dụng và đã sử dụng kiến thức chuyên môn của mình để phát triển một số quy chuẩn tiên đoán thời tiết bằng số. Meteomatics khai trương vào năm 2012 và có trụ sở chính tại St. Gallen, Thụy Sĩ. Meteomatics có khoảng 700 khách hàng trên khắp thế giới. Tháng 4/2023, Meteomatics đã thành lập một bộ phận mới ở Bắc Mỹ và bổ nhiệm Paul Walsh, cựu giám đốc điều hành của The Weather Company (Mỹ), làm Giám đốc điều hành của bộ phận này.

“Chúng tôi có mặt tại đây, trên đất Mỹ và chúng tôi đang trong quá trình mở rộng quy mô,” Walsh nói với Tạp chí POWER trong một cuộc phỏng vấn vào cuối tháng 9. Meteomatics chuyên dự báo thời tiết thương mại có độ phân giải cao; dự báo sản lượng điện gió, điện mặt trời và thủy điện; thu thập dữ liệu thời tiết từ tầng khí quyển thấp hơn bằng các Meteodrone (máy bay không người lái khí tượng); và phân phối dữ liệu thời tiết qua Weather API.

Walsh giải thích: “Một trong những điều độc đáo mà chúng tôi mang đến là nền tảng dữ liệu thời tiết cho phép khách hàng của chúng tôi - nhiều người trong số họ là các nhà khí tượng học - truy cập rất nhanh chóng mọi mô hình thời tiết toàn cầu sẵn có trên thị trường. Họ có thể truy cập dữ liệu thời tiết lịch sử và thậm chí cả dữ liệu thời tiết ở quy mô khí hậu thông qua nền tảng của chúng tôi.”

“Một trong những lợi thế lớn là họ có thể tải dữ liệu xuống một cách dễ dàng và hiệu quả thông qua công nghệ của chúng tôi. Bên trong nền tảng này, ngoài thời tiết lịch sử, họ có thể truy cập dữ liệu thời tiết tầm ngắn, tầm trung và tầm xa. Và họ có thể làm điều đó theo cách rất đơn giản, bằng cách sử dụng công nghệ bộ nhớ đệm trung bình, cho phép mọi người nhập rất nhanh loại dữ liệu mà họ cần để tạo ra các mô hình của riêng họ,” Walsh nói.

Trong các mô hình thời tiết toàn cầu, kích cỡ mắt lưới từ 10km đến 50km là phổ biến. Ví dụ, Hệ thống Dự báo Toàn cầu (GFS) của Mỹ có độ phân giải khoảng 25km và mô hình dự báo của Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm Trung Châu Âu (ECMWF) có độ phân giải khoảng 10km. Tuy nhiên, để có những dự báo chính xác, dữ liệu thời tiết chi tiết là rất quan trọng. Đáng chú ý là Meteomatics đã phát triển một mô hình thời tiết có độ phân giải cực cao cho toàn bộ châu Âu có tên EURO1k. EURO1k được nhóm chuyên gia của công ty tính toán cho độ phân giải 1km, một vấn đề có một không hai đối với một mô hình thời tiết.

“Nó rất, rất chính xác,” Walsh nói. Mặc dù công ty không có mức độ chi tiết như vậy ở Mỹ vào thời điểm này nhưng Walsh cho biết đó là một mục tiêu. Ông nói: “Có thể chúng tôi sẽ đưa mô hình 1km đó đến Mỹ trong vòng 18 tháng tới.”

Khí cầu thời tiết vẫn chỉ là một vật (cho đến giờ)

Kể từ cuối những năm 1930, Cơ quan Thời tiết Quốc gia (NWS) của Cục Quản lý Đại dương và Khí quyển Quốc gia (NOAA) đã thực hiện các quan sát trên không bằng máy dò sóng rađiô. Máy dò sóng rađiô là một gói nhỏ thiết bị đo lường không cần thu hồi treo bên dưới một khí cầu lớn bơm khí hydro hoặc khí hêli. Khi máy dò sóng rađiô bay lên cao với tốc độ khoảng 300 mét/phút, các cảm biến trên máy dò sóng rađiô này sẽ truyền dữ liệu về áp suất, nhiệt độ, độ ẩm tương đối và dữ liệu vị trí hệ thống định vị toàn cầu (GPS) mỗi giây một lần. Các cảm biến này được kết nối với một máy phát sóng rađiô để gửi các phép đo cảm biến đến ăng-ten nhạy cảm theo dõi trên mặt đất. Tốc độ và hướng gió trên không trung cũng có thể thu được bằng cách theo dõi vị trí của máy dò sóng rađiô trong khi bay bằng cách sử dụng GPS hoặc một ăng-ten tìm hướng sóng rađiô.

Dữ liệu do máy dò sóng rađiô thu thập được sử dụng để lập các dự báo thời tiết và các mô hình khí hậu cũng như nghiên cứu bầu khí quyển Trái đất. Trên toàn thế giới, hiện có hơn 800 trạm quan sát không khí tầng trên. Tất cả các quan sát được thực hiện hàng ngày vào cùng một thời điểm. Khi dự kiến có thời tiết khắc nghiệt, có thể thực hiện đo thêm tại một số trạm được chọn.

Mặc dù các máy dò sóng rađiô là các công cụ quan trọng để thu thập dữ liệu nhưng việc sử dụng chúng cũng có những nhược điểm - chủ yếu là chi phí và tác động đến môi trường. Với quá nhiều lần thả khí cầu, chi phí cho các máy dò sóng rađiô và khí cầu sẽ tăng lên. Hơn nữa, khí cầu và vật tư thăm dò sóng rađiô có thể rơi trở lại mặt đất ở hầu hết mọi nơi, có thể gây nguy hiểm cho động vật hoang dã. Vì vậy, tìm kiếm các giải pháp khả thi thay thế cho khí cầu thời tiết là điều hợp lý.

Meteomatics tin rằng máy bay không người lái cung cấp một giải pháp khả thi. Công ty này cho biết các Meteodrone của họ cung cấp cách thu thập dữ liệu thời tiết linh hoạt hơn và chính xác hơn. Walsh giải thích: “Meteodrone thực chất là một khí cầu thời tiết, chỉ có điều nó là một máy bay không người lái. Nó tự chủ. Nó được thiết kế để đi thẳng lên trên. Nó đo gió, nhiệt độ, độ ẩm và tất cả những thứ bạn nhận được từ khí cầu thời tiết, chỉ có điều nó là một máy bay không người lái.”

Đi kèm với Meteodrone là một Meteobase (Căn cứ khí tượng, Hình 2). Meteobase hỗ trợ tại chỗ cho hoạt động của máy bay không người lái. Nó hoạt động như một trung tâm truyền thông, tạo điều kiện cho sự tương tác liền mạch giữa phi công và máy bay không người lái, đồng thời đóng vai trò là trung tâm điều khiển cho các chuyến bay tự động. Meteobase bao gồm một trạm sạc cho Meteodrone và giám sát trực quan theo thời gian thực môi trường xung quanh trực tiếp của máy bay không người lái nhờ các camera được bố trí có chiến lược. Căn cứ này có khả năng chịu được thời tiết và có một hệ thống kiểm soát khí hậu bên trong với hệ thống sưởi và điều hòa không khí để đảm bảo các điều kiện môi trường tối ưu cho Meteodrone, các thành phần điện và pin của nó.

2. GrandSKY, TruWeather Solutions và Meteomatics đã lắp đặt một Meteobase được trang bị một Meteodrone tại Căn cứ Không quân Grand Forks ở bang North Dakota (Mỹ). Căn cứ được thể hiện ở đây với nhà chứa máy bay mở (Ảnh st)

Walsh giải thích: “Chúng tôi đã có bốn Meteobase trong số này được thiết đặt ở Thụy Sĩ. Chúng tôi có một phi công có thể ngồi trước máy tính trong nhà của mình. Anh ta sẽ kiểm tra với bộ kiểm soát không lưu và về cơ bản là nhấn nút. Những vật này sẽ bay lên khoảng 6km rồi quay trở lại. Mất khoảng 20 phút cho toàn bộ hành trình. Nó tự hạ cánh trong Meteobase. Meteobase đóng lại và sau đó dữ liệu ngay lập tức được đưa vào mô hình dự báo 1km của chúng tôi. Đây là chiếc máy bay không người lái duy nhất thuộc loại này hiện nay mua được trên thị trường.” Walsh cho biết công ty hiện đang nghiên cứu phiên bản tiếp theo của Meteodrone với mục tiêu đạt tới độ cao hơn 9km.

Các dự báo đang tiến triển: AI và học máy thu hút được sự chú ý

Storck lưu ý rằng nhiều kỹ thuật dự báo đã thay đổi kể từ khi ông làm việc với Vaisala. Ông cho biết các bộ dữ liệu dự báo thời tiết toàn cầu, chẳng hạn như các bộ dữ liệu do ECMWF và NOAA cung cấp, đã trở nên chính xác hơn và phong phú hơn nhiều về tổng thể với độ phân giải cao hơn, nhiều thông tin hơn nhiều và cập nhật thường xuyên hơn. Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy vốn từng là những công nghệ ngoài lề hiện đang trở thành xu hướng chủ đạo. Do đó, thông tin và dự báo theo xác suất giờ đây cũng được chấp nhận rộng rãi hơn để cải thiện việc ra quyết định trong những điều kiện không chắc chắn.

“AI và học máy đóng vai trò quan trọng trong phương pháp luận dự báo của chúng tôi. Chúng là một phần cốt lõi trong chiến lược tốt nhất trong ngành của chúng tôi,” Storck nói. “Chúng tôi kết hợp học máy và đào tạo/đào tạo lại mô hình, kết hợp với sự can thiệp của con người để thực hiện các hiệu chỉnh mô hình và dữ liệu đầu vào QC (kiểm soát chất lượng) theo cách thủ công. Đây là một quá trình liên tục diễn ra hàng ngày và đòi hỏi điểm tiếp xúc của con người cao hơn, tất cả đều hướng tới những kết quả tốt hơn.”

Storck gợi ý rằng sự cạnh tranh với các nhà cung cấp giải pháp khác đã mang lại lợi ích cho Vaisala, buộc hãng này phải cải tiến các sản phẩm và dịch vụ bằng cách áp dụng công nghệ mới. Công ty cũng coi việc cộng tác với người dùng cuối là một khía cạnh quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

“Sự cộng tác điển hình để chúng tôi với một công ty điện lực bắt đầu bằng việc hiểu trường hợp sử dụng và thách thức cụ thể của họ,” Storck giải thích. “Nhiều cuộc trò chuyện bắt đầu bằng: ‘Chúng tôi cần một dự báo sản lượng năng lượng tái tạo’, nhưng sau đó thông qua thảo luận, chúng tôi bắt đầu hiểu rằng, chẳng hạn như, công ty điện lực thực sự cần một dự báo sản lượng năng lượng mặt trời ngắn hạn được tối ưu hóa cho mỗi khoảng thời gian mỗi 5 phút, bắt đầu từ 60 phút đến 120 phút trong tương lai. Sau đó, chúng tôi nhận được tất cả các quan sát quan trọng từ khách hàng - không chỉ là dự án nằm ở đâu, mà là các phép đo thực tế về sản lượng điện gió/điện mặt trời từ dự án của họ. Tới điểm đó, điều kỳ diệu xảy ra. Chúng tôi sử dụng kho lưu trữ dữ liệu thời tiết và các dự báo thời tiết của chúng tôi để huấn luyện các mô hình tiên đoán bằng cách sử dụng học máy vào các quan sát mà khách hàng quan tâm nhằm giải quyết trường hợp sử dụng cụ thể của họ,” ông nói.

“Khách hàng cho chúng tôi biết rằng giá - chi phí sở hữu - và độ chính xác của dự báo rất quan trọng. Chúng tôi không phải là lựa chọn đắt nhất trên thị trường, cũng không phải là rẻ nhất. Tuy nhiên, chúng tôi cố gắng trở thành nhà cung cấp giải pháp toàn phần tốt nhất với độ chính xác cao nhất ở điểm giá cạnh tranh đối với các tổ chức nhỏ và mở rộng quy mô để tăng trưởng các tổ chức lớn có danh mục đầu tư lớn. Chúng tôi mong muốn được là nhà cung cấp được lựa chọn, rõ ràng và đơn giản của các khách hàng của chúng tôi,” Storck nói.

Tuy nhiên, ngay cả với những tiến bộ mới nhất, các mô hình không được làm ra để tiến triển. “Thật không may, mức độ chính xác hiện tại của các dự báo dài hạn hơn có lẽ nhỏ hơn một cấp so với những gì chúng ta có thể tiên đoán trong vài ngày tới, nhưng nhiều cải tiến vẫn luôn được thực hiện”, Storck lưu ý. “Trước đây vài thập kỷ, chúng ta chỉ có thể tiên đoán được thời tiết ngày mai. Bây giờ, chúng tôi đạt được độ chính xác tương tự trước vài ngày. Với việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển, chúng tôi rất có thể tiên đoán chính xác các hiện tượng thời tiết bất thường trước vài tháng.”

Hơn nữa, những tiến bộ trong dự báo ít có khả năng sẽ dừng lại ở đó. Các nhà nghiên cứu cũng tập trung vào việc hiểu rõ hơn về các hình mẫu thời tiết toàn cầu và thay đổi khí hậu đang và sẽ ảnh hưởng ra sao đến các khu vực trên thế giới trong tương lai. Rõ ràng đây là một thời điểm thú vị đối với ngành công nghiệp có nhiều công cụ mới và cải tiến đang trong quá trình phát triển và các công ty điện lực sẽ được hưởng lợi từ tất cả công việc này.