Hệ thống năng lượng toàn cầu hiện nay đang chịu trách nhiệm cho khoảng 75% tổng lượng phát thải khí nhà kính trên toàn thế giới, chủ yếu đến từ việc đốt nhiên liệu hóa thạch để sản xuất điện và nhiệt. Mặc dù quá trình chuyển đổi sang năng lượng tái tạo đang diễn ra, nhưng tốc độ vẫn chưa đủ nhanh khi nhiên liệu hóa thạch vẫn chiếm gần 80% tổng nguồn cung năng lượng toàn cầu.
Trong bối cảnh đó, một yếu tố đang nổi lên như “chất xúc tác” quan trọng cho chuyển đổi năng lượng chính là trí tuệ công nghiệp (Industrial Intelligence) – sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu công nghiệp.
I/Ứng dụng dữ liệu công nghiệp trong sản xuất năng lượng tái tạo
Khác với các nhà máy nhiệt điện truyền thống, năng lượng tái tạo như điện gió hay điện mặt trời mang tính biến động cao, phụ thuộc lớn vào điều kiện thời tiết và yếu tố tự nhiên. Điều này khiến việc tích hợp chúng vào lưới điện trở nên phức tạp hơn rất nhiều.
Chính vì vậy, quá trình sản xuất và quản lý năng lượng bền vững không thể chỉ dựa vào kinh nghiệm vận hành thủ công, mà cần một cách tiếp cận mới – dựa trên dữ liệu số (industrial data). Khả năng nhận thức tình hình theo thời gian thực (real-time situational awareness), giám sát từ xa và phân tích dự đoán (predictive analytics) đang trở thành nền tảng giúp các tổ chức năng lượng thích ứng nhanh, giảm rủi ro và tối ưu hiệu suất vận hành.
Và dựa trên chính nhu cầu đó, các nền tảng dữ liệu công nghiệp như AVEVA PI System đã được phát triển nhằm giúp doanh nghiệp năng lượng biến dữ liệu vận hành rời rạc thành một hệ sinh thái dữ liệu thống nhất, “sống” và có giá trị. Các giải pháp của AVEVA cho phép thu thập, chuẩn hóa và phân tích dữ liệu từ hàng trăm nghìn đến hàng triệu điểm đo – từ tuabin gió, pin lưu trữ, trạm biến áp cho đến dữ liệu thời tiết và thị trường điện. Khi dữ liệu được kết nối và cập nhật liên tục, các quyết định vận hành không chỉ nhanh hơn, mà còn chính xác và có cơ sở hơn.
Dù bạn là doanh nghiệp sản xuất năng lượng, đơn vị vận hành lưới điện, hay một tổ chức đang hướng tới mô hình prosumer (vừa sản xuất vừa tiêu thụ năng lượng tái tạo), các giải pháp dữ liệu công nghiệp có thể giúp bạn kiểm soát sự phức tạp của hệ thống năng lượng hiện đại. Thông qua sự kết hợp của IoT, machine learning, phân tích nâng cao và trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu không còn là “thông tin thô” mà trở thành công cụ ra quyết định chiến lược.
Cụ thể, dữ liệu công nghiệp giúp doanh nghiệp:
-
Quản lý lưới điện thông minh hơn: Bằng cách phân tích dữ liệu thời tiết, sản lượng điện và trạng thái lưới trong quá khứ lẫn hiện tại, các nhà vận hành có thể dự báo biến động cung – cầu, chủ động ứng phó với tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa năng lượng.
-
Tối ưu hóa tài sản vận hành: Việc giám sát thiết bị theo thời gian thực thông qua cảm biến và hệ thống IoT cho phép phát hiện sớm sự cố, điều chỉnh công suất linh hoạt và giảm thiểu thời gian dừng máy ngoài kế hoạch.
-
Tối ưu quy trình sản xuất năng lượng: Các mô hình mô phỏng quy trình giúp doanh nghiệp thiết kế và vận hành hệ thống năng lượng phức tạp hiệu quả hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực mới như hydro xanh, nơi các phản ứng nhiệt – hóa học cần được kiểm soát chặt chẽ.
-
Nâng cấp lưu trữ năng lượng thành tài sản thông minh: Khi năng lượng tái tạo tạo ra sản lượng dư thừa, các hệ thống lưu trữ – đặc biệt là pin – không còn đóng vai trò thụ động. Nhờ dữ liệu và AI, lưu trữ năng lượng có thể được điều phối thông minh, xác định thời điểm nạp – xả tối ưu để cân bằng cung cầu và bảo vệ tuổi thọ pin.
Từ giám sát tài sản theo thời gian thực đến việc ứng dụng AI tạo sinh (Generative AI) trong điều phối lưới điện, nhiều tổ chức trên thế giới đang chứng minh rằng dữ liệu công nghiệp chính là chìa khóa để tăng tốc quá trình chuyển đổi sang năng lượng tái tạo – hiệu quả hơn, linh hoạt hơn và bền vững hơn.
II/Case study: Khi dữ liệu công nghiệp tạo ra giá trị thực
Nền tảng AVEVA PI System đang chứng minh giá trị thực tế trong việc giúp các tập đoàn năng lượng tối ưu hóa vận hành và giảm phát thải.
1/Brazil: Tránh tổn thất 11,4 triệu USD nhờ vận hành dựa trên dữ liệu
Công ty vận hành hệ thống điện quốc gia Brazil (ONS) hiện cung cấp điện với 92% đến từ năng lượng tái tạo. Trước đây, việc điều phối năng lượng gió và mặt trời phụ thuộc nhiều vào quy trình thủ công, gây lãng phí đáng kể.
Bằng cách tích hợp AVEVA PI System với nền tảng quản lý năng lượng, ONS đã xây dựng hệ thống giám sát và ra quyết định dựa trên dữ liệu vận hành tức thời. Kết quả là hiệu quả giao tiếp vận hành tăng 98%, tiết kiệm 211 GWh năng lượng tái tạo và tránh được khoản lỗ 11,4 triệu USD chỉ trong một năm.
2/Ormat: Tăng sản lượng địa nhiệt nhờ phân tích dự đoán
Là công ty địa nhiệt lớn nhất thế giới, Ormat tận dụng AVEVA PI System, AVEVA Plant SCADA và AVEVA Historian để chuẩn hóa mô hình tài sản và giám sát thiết bị theo thời gian thực. Nhờ phân tích nâng cao và bảo trì dự đoán, Ormat đã phát hiện thêm khoảng 1 MW công suất tiềm năng từ việc tối ưu tháp giải nhiệt, mang lại trung bình 1 triệu USD doanh thu bổ sung mỗi nhà máy mỗi năm.
Hệ thống AVEVA cho phép Ormat dễ dàng so sánh hiệu suất dự kiến với hiệu suất thực tế của thiết bị
3/Qair: Quản lý dữ liệu thông minh trên toàn chuỗi giá trị năng lượng tái tạo
Qair – tập đoàn năng lượng tái tạo độc lập tại châu Âu – sử dụng mô phỏng quy trình AVEVA để tối ưu thiết kế nhà máy, kết hợp hệ thống AVEVA PI và AVEVA HMI để trực quan hóa dữ liệu sản xuất tức thời. Theo Qair, giao tiếp dựa trên dữ liệu chính xác và đáng tin cậy giữa nhà sản xuất và người tiêu dùng chính là chìa khóa của quá trình chuyển đổi năng lượng.
III/AI và tương lai của lưới điện thông minh
Các công nghệ như AI, digital twin và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành năng lượng. Dự án eGridGPT của Phòng thí nghiệm Năng lượng Tái tạo Quốc gia Mỹ (NREL) cho thấy tiềm năng của trợ lý AI trong vận hành lưới điện, nơi người vận hành có thể đặt câu hỏi “what-if” và nhận đề xuất hành động dựa trên mô phỏng dữ liệu.
Diễn đàn Kinh tế Thế giới ước tính các công nghệ số có thể giúp giảm tới 20% lượng khí thải toàn cầu vào năm 2050. Điều này cho thấy trí tuệ công nghiệp không chỉ hỗ trợ chuyển đổi năng lượng – mà còn là chìa khóa để đạt được mục tiêu Net Zero.
Ứng dụng cho phép xem xét sự kết hợp lý tưởng giữa các nguồn năng lượng tái tạo trong điều kiện nhật thực.
IV/Tương lai năng lượng xanh sẽ là tương lai của dữ liệu
Quá trình chuyển đổi năng lượng tái tạo không chỉ phụ thuộc vào việc xây thêm nhà máy điện gió hay điện mặt trời, mà còn nằm ở cách chúng ta quản lý, phân tích và khai thác dữ liệu. Trí tuệ công nghiệp chính là cầu nối biến sự biến động thành cơ hội, biến dữ liệu thành giá trị và biến năng lượng tái tạo thành trụ cột bền vững cho tương lai.
Tương lai của năng lượng không chỉ xanh hơn – mà còn thông minh hơn.
CRE: AVEVA
