Năng lượng gió là một hình thức gián tiếp của năng lượng mặt trời, rất dồi dào và sạch giúp giảm sự lệ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch. Để duy trì sản xuất năng lượng gió ổn định, tại Anh hiện đang áp dụng công nghệ mới, dùng trí tuệ nhân tạo (AI) và robot tự động để vệ sinh thiết bị gió ngoài khơi. Tại Việt Nam, điện gió và các nguồn điện năng lượng tái tạo khác cũng đang được ưu tiên phát triển, thể hiện rõ trong chiến lược phát triển năng lượng quốc gia (Nghị quyết 55 của Bộ Chính trị) cũng như trong dự thảo Quy hoạch điện VIII. Chính vì vậy, thị trường vận hành và bảo dưỡng (O&M) điện gió tại Việt Nam cũng được dự báo sẽ phát triển mạnh trong thời gian tới.
Năm 2020 ngành năng lượng Anh xếp thứ 2 về phát thải khí nhà kính:
Theo Brian Allen – người sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Công ty chế tạo robot hàng hải Vaarst của Anh: Năm 2020, lĩnh vực cung ứng năng lượng xếp thứ 2 về tổng lượng phát thải khí nhà kính, chiếm 26% tổng lượng phát thải của Anh. Vì vậy, để giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch phải đẩy nhanh tiến độ phát triển và ứng dụng điện gió ngoài khơi.
Chính phủ Anh đã cam kết mức phát thải ròng bằng 0 vào năm 2050. Điều này sẽ đòi hỏi ngành năng lượng phải đi tiên phong, trong đó năng lượng gió (NLG) xếp vị trí quan trọng. Mặc dù gió là một nguồn năng lượng tái tạo, nhưng quá trình giám sát và bảo trì các thiết bị ngoài khơi như tua bin, cáp ngầm hay đường ống… không được như ý và thân thiện với môi trường.
Để triển khai các tua bin gió ngoài khơi, các công ty năng lượng phải cần đến các tàu lớn, chở kỹ thuật viên, chuyên gia điều khiển các phương tiện điều khiển từ xa (ROV), cũng như hỗ trợ hậu cần, thiết bị… nên phải tiêu hao một lượng lớn nhiên liệu, chưa kể các chi phí đi kèm. Trong suốt thời gian tồn tại của tua bin, những con tàu này thải ra tới 275.000 tấn khí carbon (CO2) vào không khí.
Dự kiến tới năm 2026, công suất lắp đặt gió ngoài khơi của Anh sẽ tăng lên 27,5 GW, so với 10,5 GW của năm 2020, nên các công ty năng lượng bắt buộc phải thực hiện giải pháp khác để giải quyết lượng khí thải do các hoạt động ngoài khơi tạo ra. May mắn thay, rất nhiều thách thức trong lĩnh vực điện gió có thể giải quyết được bằng công nghệ tiên tiến, trong đó là robot và trí tuệ nhân tạo.
Giảm phát thải và tăng hiệu quả nhờ robot:
Việc sử dụng robot hàng hải trong ngành năng lượng đã tăng lên đáng kể kể từ khi phương tiện không người lái ra đời vào những năm 1970, nhưng các hoạt động vẫn do ROV thống trị. Việc đánh giá các vấn đề diễn ra dưới biển đều do ROV tiến hành, do hai phi công kiểm soát, dành hàng giờ đồng hồ để thu thập dữ liệu video và được một nhóm khác đánh giá bằng thủ công. Việc qua lại giữa các đội thường góp phần tạo ra thời gian nhàn rỗi trên biển, làm tăng chi phí và tạo ra lượng khí thải không cần thiết.
Để giảm thiểu rủi ro khi làm việc trên các tài sản ngoài khơi, nhiều công ty đang chuyển sang sử dụng các công nghệ như bản địa hóa và lập bản đồ đồng thời (SLAM), học máy (Machine Learning-ML), cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể và tự chủ. Việc thử nghiệm một ROV đòi hỏi kỹ năng và sự kiên nhẫn, nhưng bằng cách thêm các khả năng tự chủ, quá trình này sẽ trở nên hiệu quả hơn.
Ví dụ, thử nghiệm một ROV dọc theo tuyến cáp ngầm dưới nước kết nối trang trại điện gió ngoài khơi với đất liền, trong khi quay video độ nét cao, điều chỉnh dòng điện và tránh chướng ngại vật, là một nhiệm vụ lâu dài, khó khăn. Một ROV tự trị có thể hoàn thành công việc với sự can thiệp tối thiểu của con người. Bằng cách cho phép mức độ tự chủ cao, ít nhân lực hơn và vẫn có thể được bố trí trên bờ với vai trò giám sát thuần túy, do đó giảm thiểu việc sử dụng các tàu lớn.
Một dự án ở Anh đã chứng minh sự thành công của việc dùng robot để sửa chữa, bảo dưỡng các trang trại gió ngoài khơi, mở đường các giải pháp dùng robot để thay thế con người trong bảo dưỡng vào năm 2050.
Dự án MIMRee trị giá 4 triệu Bảng Anh do hãng Innovate UK tài trợ vừa kết thúc giai đoạn thử nghiệm (tháng 7/2021). Mục tiêu dự án là phát triển một nhóm robot tự động dùng để kiểm tra và sửa chữa các trang trại gió ngoài khơi. Theo kịch bản MIMRee, một tàu mẹ tự hành của hãng Thales sẽ phát hiện các sự cố trên các cánh quạt trang trại gió bằng hệ thống kiểm tra tích hợp, có thể quét cấu trúc các cánh quạt trong khi chúng vẫn quay, thậm chí cả ở tốc độ 200 dặm/giờ. Sau đó, tàu mẹ ra hiệu cho các cánh quạt dừng lại và phóng một máy bay không người lái được điều chỉnh đặc biệt có thể vận chuyển một ‘bánh xích lưỡi’ sáu chân lên chúng để sửa chữa.
Theo các chuyên gia dự án MIMRee: Đến năm 2050, một hệ thống như vậy có thể đảm nhận việc lập kế hoạch và tự chủ tại giám sát, bảo dưỡng các trang trại gió tương lai thông qua các robot thường trú. Theo tính toán, dùng robot để sửa chữa các trang trại gió ngoài khơi sẽ giảm 10% chi phí năng lượng, trong đó có 27% chi phí hoạt động.
Tăng hiệu quả hoạt động nhờ AI:
Với mỗi giờ thuê tàu trên biển, các công ty năng lượng phải trả một khoản chi phí lớn. Thực tế, một số tàu không hoạt động trong khi dữ liệu video do ROV thu thập được đánh giá. Dữ liệu video có thể dài hàng trăm giờ, bao phủ hàng chục dặm cáp dưới nước. Việc đánh giá dữ liệu này thường được hoàn thành bằng cách đặt hàng chục người ngoài khơi trên mỗi tàu để làm theo kiểu thủ công. Để giải quyết bất hợp lý trên, một số công ty đang chuyển sang các nền tảng phân tích ML để đẩy nhanh tiến độ.
Bằng cách cắt nguồn cấp dữ liệu video thành các khung rời và chạy chúng thông qua một nền tảng phân tích ML, người ta có thể nhận biết, phân loại các tính năng chính và những điểm bất thường, các nhà phân tích có thể hợp lý hóa quy trình và xác định cụ thể khung hiển thị các tính năng tương tự. Nó hoạt động như một công cụ tìm kiếm cho các nhà điều hành con người, cho phép tìm thấy chính xác những gì họ đang mong muốn, chẳng hạn như thiệt hại và các mối đe dọa tiềm ẩn, mà không cần phải xem hàng giờ qua video. Bằng cách giảm thêm thời gian dành cho việc phân tích các cảnh quay, nền tảng ML còn cắt giảm thời gian trên biển, giảm chi phí cho công ty năng lượng và những tác động bất lợi đến môi trường do hoạt động của con người, cũng như thiết bị gây ra.
Những công ty đã làm việc với sự kết hợp của nền tảng phân tích ML và robot tự động đang nhận thấy những lợi ích rất lớn về chi phí cũng như nhận ra những bất hợp lý khi thuê tàu hoạt động ngoài khơi, giảm tổng lượng khí thải và cải thiện hiệu suất khả dụng cho các tua bin gió ngoài khơi.
Đôi nét về thị trường vận hành và bảo dưỡng điện gió ở Việt Nam:
Điện gió toàn cầu tiếp tục đà tăng trưởng ấn tượng, kéo theo sự phát triển của thị trường O&M điện gió. Trong đó, nhiều cơ hội mới được mở ra cho lĩnh vực đang bối cảnh sơ khai, đó là điện gió ngoài khơi.
Cùng với năng lượng mặt trời, điện gió là nguồn năng lượng tái tạo đang tăng trưởng mạnh ở nhiều quốc gia trên thế giới, trong đó có Việt Nam. Tổng công suất điện gió năm 2020 là gần 743 GW, tăng 93 GW so với năm 2019. Với mức tăng 53% so với cùng kỳ năm trước, năm 2020 ghi nhận mức tăng trưởng kỷ lục, cao nhất trong lịch sử của ngành công nghiệp điện gió toàn cầu.
Với cơ chế khuyến khích nguồn NLG theo Quyết định 39 của Chính phủ, tính đến ngày 1/11/2021, Việt Nam đã có tổng công suất trên 4.100 MW điện gió vào vận hành thương mại, trong đó có tới 86 nhà máy với tổng 3.980 MW được xây dựng trong năm 2021.
Điện gió và các nguồn điện năng lượng tái tạo khác cũng đang được ưu tiên phát triển, thể hiện rõ trong chiến lược phát triển năng lượng quốc gia (Nghị quyết 55 của Bộ Chính trị) cũng như trong dự thảo Quy hoạch điện VIII. Chính vì vậy, thị trường O&M điện gió tại Việt Nam cũng được dự báo sẽ phát triển mạnh trong thời gian tới.
Theo trang tin của Vũ Phong Energy Group: Để phục vụ thị trường, góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành năng lượng sạch này tại Việt Nam, Vũ Phong Energy Group đã ký kết với STEAG Energy Services GmbH (CHLB Đức) – Tập đoàn năng lượng cung cấp dịch vụ điện hàng đầu thế giới – để trở thành đối tác cùng nhau cung cấp dịch vụ kỹ thuật, vận hành bảo dưỡng và hơn hết là gói dịch vụ Value Driven Asset Management bao gồm Asset Monitor, Asset Guide, cũng như Asset Pilot cho các chủ đầu tư điện gió./.
Nguồn: Tạp chí Năng lượng Việt Nam