3 cách trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi ngành công nghiệp năng lượng

03/09/2020, 19:27
Chia sẻ:

Tác giả: Alex Kimani từ OilPrice.com

Trở lại năm 2017, Bill Gates đã viết một bài luận trực tuyến sâu sắc cho tất cả sinh viên đại học sắp tốt nghiệp trên khắp thế giới, trong đó ông đề cập đến trí tuệ nhân tạo (AI), năng lượng sạch và khoa học sinh học là ba lĩnh vực mà ông sẽ dành hết sức lực nếu có thể bắt đầu lại từ đầu, và muốn tạo ra một tác động lớn trên thế giới ngày nay.

Nó chỉ ra rằng người đồng sáng lập Microsoft đã đúng.

Ba năm trôi qua và chìm sâu trong cơn đại dịch tồi tệ nhất trong lịch sử hiện đại, AI và năng lượng tái tạo đã nổi lên như một trong những xu hướng lớn nhất trong thời đại của chúng ta. Một mặt, AI đang tạo ra sức mạnh cho cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và ngày càng được coi là chiến lược chính để vượt qua một số thách thức lớn nhất của thời đại, bao gồm cả biến đổi khí hậu và ô nhiễm. Mặt khác, có sự công nhận rộng rãi rằng các công nghệ không có carbon như năng lượng tái tạo sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc chống biến đổi khí hậu.

Do đó, cổ phiếu trong lĩnh vực AI, robot và tự động hóa cũng như các quỹ ETF năng lượng sạch gần đây đã trở thành tài sản nóng.

Từ các tiện ích sử dụng AI và học máy để dự đoán biến động điện năng và tối ưu hóa chi phí đến các công ty sử dụng cảm biến IoT để phát hiện lỗi sớm và giám sát đường dây / thiết bị cháy rừng, đây là các trường hợp thực tế về cách AI tiếp tục tạo ra cuộc cách mạng năng lượng ngay cả trong đại dịch .

Ứng dụng hàng đầu của AI trong lĩnh vực năng lượng

GIANG_HINH_1

1. Innowatts: Giám sát và quản lý năng lượng Cuộc khủng hoảng Covid-19 đã gây ra sự sụt giảm chưa từng có trong tiêu thụ điện năng. Không chỉ mức tiêu thụ nói chung bị ảnh hưởng, mà còn có những thay đổi đáng kể trong cách sử dụng điện, trong đó các doanh nghiệp và ngành công nghiệp giảm mạnh trong khi mức sử dụng hộ gia đình tăng do nhiều người làm việc tại nhà hơn.

Innowatts có trụ sở tại Houston, Texas, là một công ty khởi nghiệp đã phát triển một bộ công cụ tự động để giám sát và quản lý năng lượng. Nền tảng Tiện ích điện tử của công ty nhập dữ liệu từ hơn 34 triệu đồng hồ đo năng lượng thông minh trên 21 triệu khách hàng, bao gồm các công ty tiện ích lớn của Hoa Kỳ như Arizona Public Service Electric, Portland General Electric, Avangrid, Gexa Energy, WGL và Mega Energy. Innowatts cho biết các thuật toán học máy của họ có thể phân tích dữ liệu để dự báo một số điểm dữ liệu quan trọng, bao gồm tải trọng ngắn hạn và dài hạn, phương sai, độ nhạy thời tiết, v.v.

Innowatts ước tính rằng nếu không có mô hình học máy của nó, các tiện ích sẽ có mức độ sai lệch từ 20% trở lên trong các dự đoán của họ vào thời điểm đỉnh điểm của cuộc khủng hoảng, do đó gây căng thẳng rất lớn cho hoạt động của họ và cuối cùng là tăng chi phí cho người dùng cuối.

2. Google: Nâng cao giá trị của năng lượng gió

Một thời gian trước, chúng tôi đã báo cáo rằng những người ủng hộ năng lượng hạt nhân đang sử dụng đại dịch để làm nổi bật những điểm mạnh của nó so với điểm yếu của các nguồn năng lượng tái tạo. Nói một cách ngắn gọn, gió và mặt trời là những nguồn ít dự đoán và nhất quán nhất trong số các nguồn điện chính, trong khi hạt nhân và khí đốt tự nhiên có các yếu tố công suất cao nhất.

Đúng lúc, một gã khổng lồ công nghệ đã tìm ra cách sử dụng AI để khắc phục những điểm thắt nút đó.

Ba năm trước, Google thông báo rằng họ đã đạt 100% năng lượng tái tạo cho các hoạt động toàn cầu, bao gồm cả các trung tâm dữ liệu và văn phòng của mình. Ngày nay, Google là công ty mua năng lượng tái tạo lớn nhất, với cam kết tổng cộng 2,6 gigawatt (2.600 megawatt) năng lượng gió và năng lượng mặt trời.

Vào năm 2017, Google đã hợp tác với IBM để tìm kiếm giải pháp xử lý cho tính chất gián đoạn cao của năng lượng gió. Sử dụng nền tảng DeepMind AI của IBM, Google đã triển khai các thuật toán ML cho công suất điện gió 700 megawatt ở miền Trung Hoa Kỳ - đủ để cung cấp năng lượng cho một thành phố cỡ trung bình.

IBM cho biết bằng cách sử dụng mạng lưới thần kinh được huấn luyện dựa trên các dữ liệu dự báo thời tiết và dữ liệu tuabin lịch sử có sẵn được công bố rộng rãi, DeepMind hiện có thể dự đoán sản lượng điện gió trước 36 giờ so với sản lượng điện thực tế. Do đó, điều này đã tăng giá trị năng lượng gió của Google lên khoảng 20%.

Các nhà khai thác trang trại gió khác có thể sử dụng một mô hình tương tự để tối ưu hóa sản lượng điện thông minh hơn, nhanh hơn và theo hướng dữ liệu hơn để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

IBM’s DeepMind sử dụng mạng nơ-ron được huấn luyện để dự đoán sản lượng điện gió trước 36 giờ so với thế hệ thực tế

GIANG_HINH_2
GIANG_HINH_3

3. Giám sát đường dây điện và thiết bị cháy rừng

Vào tháng 6, công ty tiện ích lớn nhất của California, Pacific Gas & Electric, đã gặp khó khăn nghiêm trọng. Công ty đã nhận tội về vụ tai nạn cháy rừng bi thảm năm 2018 khiến 84 người chết và PG&E phải chịu hình phạt nặng 13,5 tỷ đô la như bồi thường cho những người mất nhà cửa và cơ sở kinh doanh cũng như khoản phạt 2 tỷ đô la khác của Ủy ban Tiện ích Công cộng California do sơ suất.

Nó sẽ là một chặng đường dài trở lại đỉnh cao đối với gã khổng lồ đã sa sút sau khi cổ phiếu của họ sụt giảm gần 90% sau thảm họa bất chấp việc công ty sắp phá sản vào tháng Bảy.

Có lẽ thiệt hại về người và sinh kế có thể được ngăn chặn nếu PG&E đầu tư vào một số hệ thống phát hiện sớm được hỗ trợ bởi AI.

GIANG_HINH_4

Một trong những hệ thống như vậy là của một công ty khởi nghiệp tên là VIA, có trụ sở tại Somerville, Massachusetts. VIA cho biết họ đã phát triển một ứng dụng dựa trên “Chuỗi khối” có thể dự đoán khi nào thiết bị truyền tải điện dễ bị tổn thương như máy biến áp có thể gặp rủi ro trong thảm họa. Ứng dụng của VIA giúp sử dụng hiệu quả hơn các nguồn dữ liệu năng lượng, bao gồm đồng hồ thông minh hoặc kiểm tra thiết bị.

Một sản phẩm có thể so sánh khác là của công ty Alchera của Hàn Quốc, sử dụng nhận dạng hình ảnh dựa trên AI kết hợp với camera nhiệt và tiêu chuẩn để giám sát đường dây điện và trạm biến áp theo thời gian thực. Hệ thống AI được huấn luyện để theo dõi cơ sở hạ tầng xem có bất kỳ sự kiện bất thường nào như cây đổ, khói, lửa và thậm chí cả những kẻ đột nhập.

Ngoài các tiện ích, các nhà sản xuất dầu khí cũng đã tích hợp AI vào hoạt động của họ. Bao gồm :

ExxonMobil - Exxon đã hợp tác với IBM để khám phá việc sử dụng AI và điện toán lượng tử để đẩy nhanh sự phát triển của các mô phỏng thực tế hơn và phát triển các tính toán hóa học để thu giữ carbon hiệu quả hơn

BP Plc. - sử dụng công nghệ AI để cải thiện hiệu suất của hệ thống ERP chất bôi trơn (nhớt) nhằm đạt được thời gian phản hồi nhanh hơn 40%

Royal Dutch Shell - một trong những công ty năng lượng sớm nhất áp dụng công nghệ này, Shell sử dụng trí tuệ nhân tạo, máy học, thị giác máy tính và học sâu cũng như các phương tiện tự hành và robot trong việc khoan và trong nỗ lực cải thiện sự an toàn cho khách hàng và nhân viên. Shell cũng đã triển khai AI trong bảo trì dự đoán trên hàng nghìn tài sản quan trọng trên toàn cầu

Biên dịch: Trà Giang

Biên tập và hiệu đính: TS Huỳnh Đức Trường

Nguồn: https://oilprice.com/Energy/Energy-General/3-Ways-Artificial-Intelligence-Is-Transforming-The-Energy-Industry.html

Ý kiến của bạn