Ứng dụng AI và IoT để ổn định hệ thống sản xuất năng lượng tái tạo

Giải pháp kết hợp hệ thống dữ liệu SCADA với AI và IoT hướng đến giải quyết các vấn đề hiện tại của nhà máy và cơ sở sản xuất điện mặt trời, qua đó cải thiện hiệu suất hệ thống điện mặt trời.

Trong hệ thống điện truyền thống, các nguồn như nhiệt điện, thủy điện, tuabin khí có tuabin là các khối quay lớn, đều đóng góp cho quán tính hệ thống điện. Quán tính hệ thống điện là khả năng của một hệ thống điện chống lại sự thay đổi tần số hệ thống nhờ sự phản kháng được cung cấp bởi động năng của các khối quay trong mỗi máy phát điện – tua-bin đồng bộ. Quán tính càng lớn đồng nghĩa với việc tốc độ thay đổi của tần số giảm đi, từ đó có thêm thời gian để các hệ thống như điều tần sơ cấp làm việc, tránh tần số đi vào các ngưỡng cắt nguồn, tải tự động hoặc mất ổn định tần số. Khi hệ thống điện càng mở rộng, quán tính trở nên càng lớn, đồng nghĩa với khả năng chống chịu các nhiễu động về tần số cao hơn.

Tuy nhiên, với tỷ lệ xâm nhập lớn và nhanh của các nguồn năng lượng tái tạo như hiện nay, quán tính hệ thống điện có xu hướng giảm do các nguồn năng lượng với công nghệ inverter không đóng góp vào quán tính quay. Do vậy, tần số hệ thống điện tiềm ẩn nguy cơ thay đổi nhanh hơn với các sự cố, trong trường hợp các sự cố lớn dễ dẫn tới việc cắt tải, cắt nguồn sớm.

Ví dụ như hiện trạng sự cố trong hệ thống điện mặt trời xảy ra do một số thiếu sót trong quá trình lắp đặt, vận hành các hệ thống năng lượng, hiện tại vẫn đang gây ra sự hao hụt đáng kể. Thêm vào đó, các nhà đầu tư vừa và nhỏ chưa có đủ chuyên môn để vận hành, quản lý và tối ưu năng suất của hệ thống cho phù hợp với những điều kiện phát sinh bên ngoài. Vì thế, các sự cố về điện vẫn chưa được giám sát và xử lý kịp thời, gây ra thất thoát lớn.

Theo dõi và bảo trì hệ thống điện mặt trời. (Ảnh minh họa)

Một trong những giải pháp được PGS.TSKH. Ngô Đăng Lưu (ĐHQG TP.HCM) đề nghị là thu thập, giám sát và khai thác dữ liệu, tiến hành phân tích số liệu và cảnh báo sự cố kịp thời cho bộ phận bảo trì hệ thống. Đây là giải pháp kết hợp hệ thống dữ liệu SCADA (điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu) hiện tại ở nhà máy, xây dựng thêm hệ thống IoT giám sát môi trường, các giải pháp phần mềm và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện khả năng vận hành hệ thống điện.

Không chỉ vậy, giải pháp kết hợp hệ thống dữ liệu SCADA với AI và IoT cũng có khả năng phân tích tác hại của sóng hài trong hệ thống điện mặt trời mái nhà nối lưới như: thiết bị điện sinh ra nhiệt cao gây hư hỏng thiết bị, hỏa hoạn và có nguy cơ cháy nổ; làm cho tụ điện bị quá nhiệt và trong nhiều trường hợp có thể dẫn tới phá hủy chất điện môi. Nguy hại hơn, các sóng điều hòa bậc cao còn có thể sinh ra momen xoắn trục động cơ hoặc gây ra dao động cộng hưởng cơ khí làm hỏng các bộ phận cơ khí trong động cơ. Nếu phải thay thế thiết bị hư hỏng gây ra do sóng hài, có thể làm tăng kinh phí đầu tư đến 15% và kinh phí vận hành đến 10%.

Theo đó, dữ liệu từ hệ thống SCADA sẽ thông qua bộ phận xử lý truyền nhận cho IoT trước khi được đưa trực tiếp vào hệ thống thông qua cơ chế ghi nhận dữ liệu bất đồng bộ. Dữ liệu từ SCADA được đồng bộ theo thời gian thực, được xử lý, làm sạch nhằm mục đích tối ưu hóa khả năng lưu trữ và chi phí cho hạ tầng dữ liệu. Hệ thống điều khiển đảm bảo được thông tin dữ liệu từ các thiết bị được toàn vẹn và ở trong độ trễ chấp nhận được khi xử lý dữ liệu về dòng điện.

Áp dụng công nghệ Big Data, hệ thống có thể tối ưu hóa chi phí vận hành mà vẫn đảm bảo được tính nhất quán, hiệu suất và tỷ lệ đáp ứng yêu cầu hệ thống. Dữ liệu sau đó do nhân viên bảo trì thu thập sẽ được thông qua ứng dụng di động để gửi lên hệ thống riêng, với lượng tải ở mức vừa phải để lưu trữ các thông tin về trạng thái, tình trạng của các tấm pin mặt trời.

Kỹ thuật viên vận hành có thể truy cập vào ứng dụng quản trị và phân tích dữ liệu để xem thông tin các thiết bị điện từ cơ sở dữ liệu trung tâm gửi về. Qua đó, kỹ thuật viên vận hành theo dõi số liệu một cách trực quan dưới dạng các biểu đồ, chi tiết từng thời điểm dữ liệu trả về, đưa ra các cảnh báo qua tin nhắn, email hoặc cảnh báo bằng thiết bị tại chỗ nếu cần. Từ việc theo dõi, phân tích và cảnh báo dữ liệu vận hành các thiết bị điện, kỹ thuật viên bảo trì hệ thống sẽ dễ dàng tra cứu được tình trạng vận hành và hiện trạng thiết bị, để từ đó có thể đưa ra phương án giải quyết thích hợp nhất cho hệ thống điện mặt trời.

Hoàng Kim (CESTI)