Hiện nay việc sử dụng những công nghệ tiên tiến nhất như drones (thiết bị bay không người lái), máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tiết kiệm nhiều chi phí và thời gian trong quá trình thực hiện dự án. Cụ thể, công việc hỗ trợ từ việc khảo sát, theo dõi tiến độ xây dựng tới việc kiểm tra xác định những nguyên nhân làm giảm hiệu suất của nhà máy điện trong khi vận hành.

Thiết bị không người lái (drone)

Ở Việt Nam, khi nhắc đến thiết bị không người lái (drone) thường mọi người sẽ đơn thuần nghĩ đến thiết bị Flycam, tuy nhiên, trong thực tế các drone được sử dụng trong khảo sát điện mặt trời là những thiết bị chuyên dụng có gắn camera chụp ảnh nhiệt với độ phân giải cao và chất lượng ảnh luôn ổn định.

Trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời

Đối với bất thường cần phải xác định bằng máy ghi nhiệt và không thể xác định bằng mắt thường, thiết bị bay với camera nhiệt có thể tìm ra các bất thường về nhiệt như tấm pin quá nóng và đo được nhiệt độ chính xác của các tấm pin lỗi này. Dữ liệu này cho phép biết mô – đun nào đang hoạt động không hiệu quả.

Dữ liệu được thu thập bằng thiết bị bay nhiệt cũng cho phép bạn xác định vị trí các lỗi trong nhà máy điện mặt trời ở các mô – đun. Thiết bị bay tuân theo tiêu chuẩn IEC 62446-3 cho phép đo nhiệt độ trên không của nhà máy điện mặt trời, chụp ảnh với độ phân giải 3-3,5cm/Px giúp đưa ra các chi tiết cụ thể trong báo cáo. Độ phân giải hình ảnh nhiệt càng cao thì độ chính xác của lỗi càng lớn.

Máy học (Machine clearning) và công nghệ Trí tuệ nhận tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ sẽ đưa ra và thực hiện các quyết định dựa trên dữ liệu thông tin một cách độc lập liên quan đến các mục tiêu đề ra. Trí tuệ nhân tạo AI sử dụng công cụ là Machine clearning và khả năng tự động hóa hành vi thông minh để phân tích và đưa ra quyết định có độ chính xác cao.

Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời. Có thể thấy, nếu những phát hiện nhờ ảnh nhiệt của một drone được xem là phần nổi của vấn đề thì gốc rễ của vấn đề sẽ được tìm ra nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo AI.

Bằng cách thu thập thông tin sơ đồ khu vực nhà máy, tạo phần mềm để tiếp nhận lượng dữ liệu dòng điện từ hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu của một hoặc nhiều tháng kết hợp với ảnh nhiệt chụp bằng drone, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích, tổng hợp giúp tìm ra được các lỗi một các chính xác nhất, các bất thường không chỉ nằm ở module, string mà có thể nằm ở inverter, cáp. Từ đó các chuyên gia phân tích sẽ đưa ra cách khắc phục hiệu quả cho nhà máy.

Việt Nam có tiềm năng về nguồn năng lượng mặt trời, có thể khai thác sử dụng cho các mục đích như: Đun nước nóng; Phát điện; Các ứng dụng khác như sấy, nấu ăn… Với tổng số giờ nắng trung bình của cả nước lên đến trên 2.500 giờ/năm và cường độ bức xạ trung bình 4,6 kWh/m2/ngày, theo hướng tăng dần về phía Nam là cơ sở tốt cho phát triển các công nghệ năng lượng mặt trời.

Theo kết quả nghiên cứu đánh giá sơ bộ của cơ quan Trợ giúp năng lượng MOIT/GIZ thì tổng tiềm năng kinh tế của các dự án điện mặt trời trên mặt đất, nối lưới tại Việt Nam khoảng 20.000 MW, trên mái nhà từ 2000 đến 5000 MW. Theo Quy hoạch điện VIII, công suất nguồn điện mặt trời sẽ đạt 850 MW vào năm 2020, 4000 MW năm 2025 và 12.000 MW năm 2030.

Đ.M

Sắp diễn ra Tuần lễ Năng lượng tái tạo 2020

Cần đặc biệt chú trọng thu hút dòng vốn FDI chảy vào năng lượng tái tạo

Điện gió sẽ dẫn đầu ngành năng lượng toàn cầu