Khóa học của IEEE hướng dẫn cách sử dụng AI để hiện đại hóa lưới điện

Hệ thống lưới điện của Hoa Kỳ hiện nay, một trong những hệ thống lớn nhất và phức tạp nhất từng được xây dựng, đang hoạt động hết công suất. Theo Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, sự kết hợp giữa tăng trưởng công nghiệp nhanh chóng, thời tiết khắc nghiệt thường xuyên hơn và mức sử dụng điện tăng kỷ lục đã đẩy lưới điện đến giới hạn chịu đựng. Được xây dựng từ nhiều thập kỷ trước cho một thế giới dễ dự đoán hơn, nơi điện chủ yếu đến từ các nhà máy than hoặc khí đốt tập trung và mức sử dụng điện tăng đều đặn, lưới điện đang phải đối mặt với áp lực không lường trước được, một phần do nhu cầu ngày càng tăng từ các trung tâm dữ liệu. Công việc của các chuyên gia quản lý cơ sở hạ tầng đã phát triển từ các nhiệm vụ kỹ thuật truyền thống sang các thách thức phức tạp, thay đổi nhanh chóng. Các báo cáo ngành cho thấy hàng triệu cảm biến kỹ thuật số hiện đại, đồng hồ thông minh và thiết bị giám sát lưới điện đang tạo ra những làn sóng thông tin không ngừng. Khối lượng dữ liệu khổng lồ này đòi hỏi phân tích tự động, tức thời bằng máy tính vì các nhà vận hành con người không thể xử lý đủ nhanh. Áp lực lên các công ty điện lực xuất phát từ hai nguồn: sự gia tăng đột biến về nhu cầu điện và sự thay đổi trong cách sản xuất điện. Một ví dụ về áp lực vận hành có thể thấy ở cấp độ khu vực. Với việc triển khai gần đây các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán hiệu năng cao, các trung tâm dữ liệu đòi hỏi lượng năng lượng khổng lồ để hoạt động. Công ty truyền tải điện lớn nhất Texas gần đây đã báo cáo một con số đáng kinh ngạc là 220 gigawatt yêu cầu kết nối mới, phần lớn do sự gia tăng của các cơ sở AI và điện toán đám mây, theo một báo cáo của CNBC. Cùng với sự gia tăng nhu cầu khu vực, các mạng lưới năng lượng toàn cầu đang hấp thụ một loạt các nguồn năng lượng tái tạo phụ thuộc vào thời tiết không thể đoán trước như gió và mặt trời. Sự chuyển đổi này tạo ra một môi trường vận hành biến động, trong đó cung và cầu được cân bằng từng giây để ngăn chặn mất điện. Những thách thức này càng trở nên phức tạp hơn bởi tính dễ bị tổn thương của khung vật lý và kỹ thuật số của lưới điện. Các sự kiện thời tiết khắc nghiệt thường xuyên hơn gây ra những gián đoạn tốn kém, chẳng hạn như đợt đóng băng mùa đông tàn khốc đã làm tê liệt lưới điện Texas và các đợt nắng nóng kỷ lục đã làm quá tải các máy biến áp. Đồng thời, kiến trúc kỹ thuật số của các mạng lưới năng lượng phải đối mặt với các mối đe dọa. Khi các công ty điện lực thay thế thiết bị analog lỗi thời bằng đồng hồ thông minh và hệ thống điều khiển, chúng ngày càng dễ bị tấn công mạng. Để khắc phục các lỗ hổng vật lý và kỹ thuật số, các tổ chức đảm bảo độ tin cậy của lưới điện, chẳng hạn như những tổ chức thực hiện các mô phỏng an ninh ở Bắc Mỹ như GridEx, nhấn mạnh rằng lưới điện phải trở nên thông minh hơn, linh hoạt hơn và hoàn toàn tự động. Các nhà nghiên cứu năng lượng đang lưu ý rằng chìa khóa cho sự thay đổi này nằm ở việc tích hợp AI vào mọi lớp hoạt động của các công ty điện lực. Sự cần thiết của AI Theo các chuyên gia ngành năng lượng, việc sử dụng AI để quản lý hệ thống điện không còn là một dự án nghiên cứu tương lai; nó đã trở thành một nhu cầu vận hành cơ bản. Các nhà phân tích lưới điện nhấn mạnh rằng các phương pháp lập kế hoạch lưới điện truyền thống quá chậm để xử lý động lực năng lượng nhanh chóng hoặc để cân bằng năng lượng tái tạo biến động trong thời gian thực trong các hệ thống điện phi tập trung như lưới điện siêu nhỏ (microgrids). AI có thể lấp đầy khoảng trống bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu ngay lập tức. Các thuật toán học máy (machine learning) có thể nhanh chóng phân tích thông tin từ hàng nghìn cảm biến, các mẫu sử dụng trong quá khứ và dự báo thời tiết để dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Một nghiên cứu về số hóa công nghiệp do McKinsey & Co. thực hiện chỉ ra rằng việc tích hợp dữ liệu và tự động hóa tiên tiến trên các mạng lưới cơ sở hạ tầng có thể giảm lỗi thiết kế hệ thống, giảm thiết bị. thời gian ngừng hoạt động lên tới 50% thông qua bảo trì dự đoán và kéo dài tuổi thọ của máy móc điện lên tới 40%. Các chuyên gia cho biết, từ việc dự báo các đợt tăng đột biến năng lượng đến tự động khắc phục tình trạng sụt áp cục bộ, AI đóng vai trò là xương sống kỹ thuật số của một lưới điện tự phục hồi. Việc triển khai các hệ thống phức tạp này đòi hỏi một lực lượng lao động mới: các kỹ sư điện hiểu về khoa học dữ liệu, cũng như các nhà khoa học dữ liệu hiểu về điện. Nâng cấp lực lượng lao động Để thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu AI đột phá và triển khai thực tế, IEEE Educational Activities, hợp tác với IEEE Power & Energy Society, đã ra mắt chương trình khóa học trực tuyến Artificial Intelligence for Power and Energy Systems. Chương trình khám phá các thách thức cốt lõi đe dọa các tiện ích hiện đại. Thay vì coi AI là một hộp đen chưa được xác minh hoạt động mà không có sự giám sát của con người, chương trình giảng dạy tập trung vào an toàn, bảo tồn tài sản và các tiêu chuẩn độ tin cậy nghiêm ngặt. Chương trình giảng dạy được thiết kế để đào tạo các kỹ sư hệ thống điện, quản lý tiện ích và nhà khoa học dữ liệu được giao nhiệm vụ hiện đại hóa lưới điện. Chương trình được phát triển bởi Fangxing “Fran” Li, giáo sư kỹ thuật điện và khoa học máy tính tại Đại học Tennessee ở Knoxville và là chủ tịch Nhóm công tác IEEE về Học máy cho Hệ thống điện. Năm mô-đun học tập Chương trình chia quá trình chuyển đổi kỹ thuật thành năm mô-đun kết nối lý thuyết cấp cao với các giải pháp trong thế giới thực: Nguyên tắc cơ bản của AI. Mô-đun này dạy các kỹ sư cách các mô hình học máy cơ bản áp dụng cho lưới điện. Nó thảo luận về cách các mạng thần kinh chuyên biệt giải quyết các phép tính dòng điện phức tạp và cách các mô hình AI có thể chuyển đổi an toàn từ mô phỏng máy tính sang thiết bị vật lý, điện áp cao. Tăng tốc kiểm soát lưới điện. Người học được dạy cách tận dụng học tăng cường sâu, một phương pháp AI sử dụng thử và sai, để tăng tốc điều chỉnh lưới điện tự động trong các sự kiện điện khẩn cấp. Dự báo và phân tích dữ liệu. Sử dụng mô hình dự đoán, các kỹ sư học cách dự đoán các đợt tăng nhu cầu đột ngột, sản lượng gió và mặt trời thay đổi, và giá thị trường điện bán buôn biến động để giữ cho điện có giá cả phải chăng và sẵn có. AI dựa trên vật lý và an toàn. Để giải quyết vấn đề tin cậy—một rào cản đối với việc áp dụng AI tiện ích—khóa học này bao gồm các mô hình AI được mã hóa cứng để tuân thủ các định luật vật lý. Cách tiếp cận này được thiết kế để đảm bảo rằng các thuật toán tự động không bao giờ đưa ra các lựa chọn thất thường làm hỏng thiết bị lưới điện. AI tạo sinh và thế hệ tiếp theo