Làm thế nào để Năng lượng lai gió-mặt trời trở nên thông minh hơn? Ứng dụng thực tế của AI trong tối ưu hóa và điều khiển hệ thống
Sử dụng Trí tuệ nhân tạo để Điều khiển Thông minh Hệ thống Năng lượng Tái tạo Hybrid Gió-Nắng
Hệ thống năng lượng tái tạo hybrid gió-nắng tận dụng tính bền vững và tính bổ sung của nguồn gió và năng lượng mặt trời. Tuy nhiên, tính gián đoạn và biến động của các nguồn năng lượng này dẫn đến công suất đầu ra không ổn định, ảnh hưởng tiêu cực đến độ tin cậy cung cấp điện và chất lượng điện. Tối ưu hóa điều khiển hệ thống thông qua công nghệ tiên tiến để tăng cường sự ổn định và hiệu quả trong việc sản xuất điện đã trở thành thách thức quan trọng - là chìa khóa để mở rộng việc sử dụng năng lượng sạch và đạt được sự phát triển năng lượng bền vững.
1. Bối cảnh Nghiên cứu: Thách thức trong Điều khiển Hệ thống
Hệ thống hybrid gió-nắng chịu ảnh hưởng nặng nề bởi điều kiện tự nhiên, gây ra những thách thức đáng kể trong việc điều khiển. Sự gián đoạn và biến động của năng lượng gió và năng lượng mặt trời làm suy giảm sự ổn định trong sản xuất điện. Ở các vùng ven biển, điều kiện thời tiết biển ảnh hưởng đến hướng và tốc độ gió. Trong quá trình bão đi qua, tốc độ gió có thể tăng từ phạm vi hoạt động bình thường 5–7 m/s lên hơn 15 m/s chỉ trong vài phút - vượt quá giới hạn an toàn của tua bin gió và buộc phải ngừng hoạt động, dẫn đến sự ngắt quãng nguồn điện.
Ở các vùng cao nguyên, sự chênh lệch nhiệt độ lớn giữa ngày và đêm làm giảm hiệu suất của các tấm pin mặt trời vào ban đêm, giảm hiệu suất quang điện (PV) từ 30%–40%. Trong những ngày nhiều mây hoặc sương mù, cường độ bức xạ mặt trời giảm mạnh, giảm công suất PV từ 60%–70% so với ngày nắng. Điều này gây ra sự dao động lớn trong công suất đầu ra của hệ thống, khiến việc cung cấp điện ổn định trở nên khó khăn.
Các chiến lược phân phối điện truyền thống có những hạn chế rõ ràng. Dựa trên các tham số kinh nghiệm cố định và quy tắc ngưỡng đơn giản, chúng không thể thích ứng với sự thay đổi theo thời gian về khả năng cung cấp năng lượng. Ví dụ, tại một trạm điện hybrid ở vùng ngoại ô, vào buổi sáng sớm với gió nhẹ và ánh sáng mặt trời dần tăng, điều khiển truyền thống giữ công suất tua bin gió chỉ ở 30%–40% công suất định mức do không đáp ứng ngưỡng tốc độ gió, lãng phí nguồn gió dồi dào. Trong khi đó, do cấu hình ban đầu của PV không tối ưu, sản lượng điện mặt trời vượt quá nhu cầu tải ngay khi bức xạ tăng, lãng phí khoảng 25% năng lượng sinh ra. Khi thời tiết thay đổi đột ngột - như gió chuyển nhanh từ sấm sét hoặc mây che đột ngột - các chiến lược truyền thống không thể phản ứng nhanh chóng, làm suy giảm sự ổn định của nguồn điện và không đáp ứng được yêu cầu nghiêm ngặt về chất lượng điện của thiết bị công nghiệp hiện đại và điện tử chính xác, ngăn cản việc áp dụng rộng rãi hệ thống hybrid.
2. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo
2.1 Dự báo Năng lượng
Các thuật toán học máy, với khả năng xử lý dữ liệu và nhận dạng mẫu mạnh mẽ, đặt nền móng cho hoạt động ổn định của hệ thống. Một trang trại gió-nắng ven biển lớn, đối mặt với các điều kiện khí tượng phức tạp và biến động tài nguyên cao, đã thu thập dữ liệu lịch sử trong năm năm - bao gồm tốc độ gió, hướng gió, bức xạ mặt trời, độ dày mây, và công suất tương ứng. Bằng cách huấn luyện mạng LSTM (Long Short-Term Memory) trên dữ liệu này, một mô hình dự báo năng lượng mạnh mẽ đã được phát triển. Kiểm chứng cho thấy, trong mùa bão mùa hè, sai số dự đoán năng lượng gió giảm xuống còn 10%–15% cho dự báo 6 giờ - cải thiện 30%–40% so với phương pháp truyền thống. Trong điều kiện nhiều mây, sai số dự đoán bức xạ mặt trời vẫn nằm trong khoảng 15%–20%, cho phép lập kế hoạch điện chủ động và điều chỉnh thiết bị động để giảm thiểu rủi ro bất ổn.
2.2 Tối ưu Hóa Phân phối Điện
Tối ưu hóa phân phối điện là yếu tố quan trọng để cải thiện hiệu quả hệ thống, nơi mà các thuật toán thông minh đóng vai trò trung tâm. Thuật toán PSO (Particle Swarm Optimization), lấy cảm hứng từ hành vi đàn chim, tìm kiếm không gian giải pháp phức tạp để tìm ra phân phối điện tối ưu giữa nguồn gió và nguồn năng lượng mặt trời. Tại một trạm hybrid ở vùng núi với ánh sáng mặt trời dồi dào ban ngày nhưng gió biến đổi nhiều do địa hình, điều khiển truyền thống gặp khó khăn. Sau khi triển khai PSO, hệ thống liên tục theo dõi dự báo năng lượng và nhu cầu tải. Khi nó phát hiện tốc độ gió thung lũng sắp tăng và bức xạ mặt trời giảm do di chuyển mây, PSO điều chỉnh động tỷ lệ năng lượng - tăng công suất gió từ 30%–40% trong khi giảm tỷ lệ năng lượng mặt trời. Kiểm tra thực tế cho thấy cải thiện 20%–30% trong việc sử dụng năng lượng dưới điều kiện thời tiết phức tạp, giảm thiểu lãng phí và đảm bảo nguồn điện ổn định cho các làng và ngành công nghiệp nhỏ.
2.3 Giám sát Thiết bị và Chẩn đoán Sự cố
Mạng nơ-ron tích chập (CNN) nổi bật trong giám sát tình trạng thiết bị và chẩn đoán sự cố. Ở các trang trại gió lớn với môi trường hoạt động khắc nghiệt, mài mòn cánh và hỏng hộp số là phổ biến. Giám sát truyền thống thường không phát hiện kịp thời các vấn đề này. Bằng cách áp dụng CNN để phân tích dữ liệu rung, nhiệt độ và dòng điện từ các cảm biến trên các bộ phận quan trọng, đã đạt được những cải thiện đáng kể. Đối với tín hiệu rung, mô hình CNN có thể phát hiện mài mòn cánh ở giai đoạn đầu trước 1 tuần, với độ chính xác 90%–95%. Tại một trạm điện mặt trời, cùng mô hình đã xác định được phần bóng và lỗi điểm nóng với độ chính xác 92%–96%. Điều này giảm đáng kể thời gian phát hiện sự cố, giảm thời gian ngừng hoạt động, giảm chi phí bảo dưỡng và nâng cao độ tin cậy và hiệu quả tổng thể của hệ thống.
3. Đánh giá Kết quả Ứng dụng
Tối ưu hóa bằng trí tuệ nhân tạo đã mang lại kết quả đáng chú ý trong các dự án thực tế. Trong một dự án độc lập lưới ở vùng núi phía tây - nơi mở rộng lưới điện truyền thống tốn kém và khó khăn - nguồn gió và năng lượng mặt trời dồi dào trước đây bị ảnh hưởng bởi địa hình gồ ghề và thời tiết biến động. Trước khi tích hợp AI, nguồn cung cấp điện rất không ổn định, cư dân trải qua trung bình 35 giờ mất điện mỗi tháng, làm gián đoạn cuộc sống hàng ngày và dừng hoạt động của các doanh nghiệp chế biến nông sản nhỏ.
Sau khi triển khai công nghệ AI:
Mô hình LSTM dự đoán chính xác các mô hình thời tiết địa phương với tỷ lệ lỗi thấp.
PSO tối ưu hóa động phân phối điện dựa trên dự báo và tải thực tế.
Mô hình CNN cung cấp giám sát sức khỏe thiết bị theo thời gian thực và cảnh báo sớm.
Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể: số lần mất điện hàng tháng giảm xuống dưới ba lần, tổng cộng khoảng 3 giờ. Hiệu quả sử dụng năng lượng tăng 30%, và sự hài lòng của cư dân tăng từ 35% lên 90%. Các ngành công nghiệp địa phương ổn định, thương mại điện tử xuất hiện, và hơn 30 việc làm mới được tạo ra, thúc đẩy đáng kể sự tăng trưởng kinh tế khu vực.
Từ góc độ toàn ngành, việc áp dụng AI trong hệ thống năng lượng tái tạo hybrid gió-nắng đang làm thay đổi ngành. Trong ba năm qua, số lượng dự án được tối ưu hóa bằng AI đã tăng 45%. Các dự án này đã đạt được hiệu suất sản xuất điện cao hơn 25%–35% và chi phí bảo dưỡng thấp hơn 20%–30%. Ở các trạm hybrid lớn, lịch trình thông minh và dự báo chính xác đã giảm tỷ lệ cắt giảm từ 20%–25% và cải thiện khả năng tích hợp lưới cho năng lượng tái tạo khoảng 20%.
Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức. Chi phí đầu tư ban đầu cao cho phần cứng và đào tạo mô hình khiến việc triển khai khó khăn cho các khu vực kinh tế kém phát triển. Sự cập nhật công nghệ nhanh chóng và thiếu hụt nhân lực kỹ thuật càng làm chậm việc áp dụng rộng rãi. Các nỗ lực trong tương lai cần tập trung vào nghiên cứu và phát triển để giảm chi phí, tăng cường phát triển nhân lực thông qua hợp tác giữa trường học và doanh nghiệp, và khai thác đầy đủ tiềm năng của AI để thúc đẩy sự tăng trưởng chất lượng trong lĩnh vực năng lượng sạch.
4. Kết luận
Tương lai của AI trong hệ thống năng lượng tái tạo hybrid gió-nắng rất hứa hẹn. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, các mô hình và thuật toán AI hiệu quả và tiết kiệm năng lượng hơn sẽ xuất hiện. Những đổi mới này không chỉ tinh chỉnh dự báo năng lượng và phân phối điện mà còn vượt qua các điểm nghẽn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu, cho phép AI hoạt động hiệu quả trong các môi trường đa dạng và phức tạp. Sự tiến bộ này sẽ nâng tầm các hệ thống năng lượng sạch lên tầm cao mới, cung cấp sự hỗ trợ mạnh mẽ cho sự phát triển năng lượng bền vững toàn cầu.
