Ngày nay nhiều nhà máy điện đã bắt đầu thực hiện quá trình chuyển đổi số thông qua các giải pháp như mô hình dữ liệu, giúp tối ưu hóa các điểm lắp đặt, từ đó hỗ trợ ra quyết định điều hành tốt hơn và hỗ trợ chiến lược bảo trì cũng như lựa chọn chế độ vận hành (Phương pháp bảo trì bảo dưỡng theo độ tin cậy RCM).
Tuy nhiên, những công ty tiên tiến gần đây đã bắt đầu sử dụng các công cụ trực quan để quản lý hiệu suất theo thời gian thực và phần mềm điều khiển số để chuyển dữ liệu dự đoán đến trung tâm điều khiển (Mô hình Digital Twin). Dữ liệu là một trong những tài sản quý giá nhất của một tổ chức. Và một trong những bước đầu tiên của mọi công ty là xây dựng một văn hóa dựa trên dữ liệu, dựa trên thực tế và hiểu cách những tiến bộ gần đây trong phân tích có thể biến dữ liệu thành thông tin chi tiết hữu ích. Mức cao hơn là khai thác được giá trị từ các nguồn dữ liệu mang lại thông qua các công cụ phân tích dữ liệu đã xuất hiện, kèm theo các công nghệ hiện đại như máy học, học sâu và trí tuệ nhân tạo. Các phương pháp tiếp cận như vậy cố gắng vượt ra khỏi những phương pháp phân tích hồi quy đa biến truyền thống bằng cách tiết lộ các mẫu ẩn và mối quan hệ phức tạp giữa chúng. Hình 1, ứng dụng chuyển đổi số (CĐS) giúp nâng cao hiệu quả trong các quá trình vận hành.
Ví dụ, một nhà máy điện thế trong tương lại theo có thể sử dụng máy học để tính toán dựa trên nhiều thông số đầu vào hơn, từ đó giúp mô hình hóa chính xác hơn các chức năng vận hành chính của nhà máy so với những gì đã được thực hiện trước đây. Chỉ trong vài năm trước, việc tăng cường hiệu suất dựa trên mô hình nhiệt động lực và các thông số OEM được xem là một phương pháp phù hợp để tối ưu hóa tốc độ nhiệt của nhà máy – tức là lượng năng lượng cần thiết để sản xuất một kilowatt giờ (kWh). (Ví dụ hình 2). Ngày nay máy học có thể tối ưu hóa tỷ lệ nhiệt với hiệu quả cao hơn rất nhiều trong thời gian ngắn.
Các nền tảng cho các công cụ trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn đã nhanh chóng được tiếp cận và khai thác trong các bài toán dự báo, hỗ trợ ra quyết định với nhiều đối tượng, hàm mục tiêu như trong mô hình dự báo dựa trên dữ liệu lớn để vận hành hệ thống năng lượng CCHP (Hình 3).
Trước đây, các nhà máy điện chủ yếu dựa vào các hệ thống đã được thiết lập lâu đời, dựa trên các tiêu chuẩn kỹ thuật và các nguyên tắc, mô hình toán học cơ bản để giải quyết vấn đề. Chúng tập trung vào việc giám sát trực tiếp các tham số như nhiệt độ hay áp suất mà không cần sử dụng thuật toán dự đoán hoặc nhận dạng mẫu. Tuy nhiên, những chương trình này đòi hỏi các hệ thống đắt tiền chỉ theo dõi một số loại dữ liệu và dựa vào kiến thức kỹ thuật độc quyền từ mỗi hãng cung cấp khác nhau để đưa ra cảnh báo và điều chỉnh hoạt động. Các chương trình ứng dụng để tối ưu hóa một hoạt động cụ thể hoặc hỗ trợ quyết định đã được phát triển nhanh chóng và các mức đặc tả kỹ thuật phát triển cao hơn, chính xác hơn đã tạo ra một hệ sinh thái công nghệ cho phép các nhà máy điện áp dụng kỹ thuật chuyển đổi số để gia tăng giá trị và đạt được mục tiêu (Hình 4).
Dữ liệu được thu thập từ các nhà máy điện có thể trở thành một nguồn thông tin để tối ưu hóa hoạt động và tăng cường giá trị trong vận hành. Một số phương pháp phân tích dựa trên dữ liệu có thể áp dụng để tìm ra các yếu tố dự đoán liên quan đến hiệu suất của nhà máy. Bằng cách sử dụng các thuật toán, máy học, học sâu có thể xác định các tham số tối ưu để tăng hiệu suất sản lượng và hiệu quả nhiệt của các thiết bị như tuabin khí chu trình hỗn hợp. Các công nghệ nhận dạng mẫu nâng cao có thể phân tích và dự đoán nhu cầu sửa chữa và đề xuất các biện pháp bảo trì phòng ngừa. Bằng cách áp dụng các mô hình tối ưu hóa, những người vận hành có thể đạt được hiệu quả, tính linh hoạt và khả năng vận hành tối đa cho các thiết bị của họ. Kết quả có thể là cải thiện lợi nhuận thông qua việc tăng khả năng cung cấp điện và giảm tiêu thụ nhiên liệu, từ đó giảm lượng khí thải carbon.
Việc sử dụng các công cụ phân tích nâng cao và kỹ thuật số cho phép nhà máy điện tận dụng toàn bộ tiềm năng của dữ liệu và tối ưu hóa hoạt động của nhà máy. Điều này không chỉ mang lại lợi ích tài chính mà còn giúp giảm tác động môi trường và duy trì sự cạnh tranh trong ngành công nghiệp năng lượng toàn cầu. Để phát triển phân tích nâng cao trong nhà máy điện, có thể tiếp cận theo bốn bước sau (Hình 5).
Thu thập và lưu trữ dữ liệu: Đầu tiên, cần thu thập và lưu trữ dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống khác trong nhà máy điện. Dữ liệu này bao gồm thông tin về hiệu suất, nhiệt độ, áp suất, dòng điện, và các thông số khác. Việc xây dựng một hệ thống lưu trữ dữ liệu đáng tin cậy và an toàn là cần thiết để đảm bảo sẵn sàng cho việc phân tích và sử dụng sau này.
Do đó song hành cùng với sự phát triển khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin, vấn đề số hóa và xây dựng dữ liệu lớn trong các nhà máy điện vẫn còn tiềm năng lớn để các nhà máy điện khai thác. Các hoạt động chuyển đổi số hiệu quả và linh hoạt được coi là chìa khóa để thành công trong tương lai. Các nhà máy điện cần tận dụng tối đa dữ liệu của họ để không bị tụt lại phía sau, ngay cả trong môi trường kinh tế ổn định.
Tuy hiện tại việc sản xuất điện từ nhiên liệu hóa thạch vẫn là tiêu chuẩn chính, quá trình chuyển đổi sang các nguồn năng lượng tái tạo là một quá trình phức tạp. Tuy nhiên, các nhà máy điện từ nhiên liệu hóa thạch có thể đóng vai trò trong việc hỗ trợ quá trình chuyển đổi này bằng cách liên tục cải thiện hoạt động của mình. Sau khi sử dụng hết các đòn bẩy để cải thiện hiệu suất truyền thống, các giải pháp kỹ thuật số tiếp theo có thể trở thành biên giới mới để đạt được sự phát triển và cải thiện hiệu suất.
Nguyễn Tùng Linh
Đại học Điện Lực
![[E-Magazine] Khi robot cầm dao mổ, cách mạng phẫu thuật bắt đầu!](https://tudonghoangaynay.vn/stores/news_dataimages/2025/062025/21/07/croped/120250621075813.jpg?250621075152)
