Trí tuệ nhân tạo và bài toán chuyển đổi năng lượng xanh

Các ngành sử dụng nhiều năng lượng bao gồm điện, giao thông, công nghiệp nặng và các tòa nhà đang ở giai đoạn đầu của quá trình khử cacbon độc hại, được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng của chính phủ và người tiêu dùng về việc giảm nhanh lượng khí thải CO2 ra môi trường. Thực tế, quy mô của những quá trình chuyển đổi này là rất lớn.

Khi điện cung cấp cho nhiều lĩnh vực và ứng dụng hơn, ngành điện đang trở thành trụ cột cốt lõi của nguồn cung năng lượng toàn cầu. Tăng cường triển khai năng lượng tái tạo để khử cacbon cho ngành điện đang mở rộng trên toàn cầu sẽ có nghĩa là nhiều điện hơn được cung cấp bởi các nguồn không liên tục (như năng lượng mặt trời và gió), tạo ra nhu cầu mới về dự báo, điều phối và tiêu thụ linh hoạt để đảm bảo rằng lưới điện có thể được vận hành an toàn và đáng tin cậy.

Quá trình chuyển đổi sang các hệ thống năng lượng carbon thấp đang thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của sản xuất điện phân tán, lưu trữ phân tán và khả năng đáp ứng nhu cầu tiên tiến, cần được điều phối và tích hợp thông qua các mạng lưới điện giao dịch được kết nối nhiều hơn.

Điều hướng những xu hướng này đặt ra những thách thức lớn về chiến lược và vận hành đối với hệ thống năng lượng và các ngành sử dụng nhiều năng lượng. Đây là lúc AI xuất hiện: bằng cách tạo ra một lớp điều phối thông minh trong quá trình tạo, truyền và sử dụng năng lượng, AI có thể giúp các bên liên quan đến hệ thống năng lượng xác định các mẫu và hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, học hỏi kinh nghiệm và cải thiện hiệu suất hệ thống theo thời gian, đồng thời dự đoán và mô hình hóa các kết quả có thể có của các tình huống phức tạp, đa dạng.

Chia sẻ sâu sắc hơn về vấn đề này, Sidney Lim- giám đốc điều hành Singapore và Đông Nam Á của nhà phát triển phần mềm doanh nghiệp Beyond Limits nhận định, các thị trường năng động của Đông Nam Á đã chuyển hướng sang thúc đẩy quá trình chuyển đổi năng lượng của họ hướng tới một tương lai không carbon với năng lượng xanh.

Quá trình chuyển đổi này không chỉ là giúp giải cứu hành tinh. Trong "Báo cáo về nền kinh tế xanh của Đông Nam Á năm 2022", Bain & Co ước tính rằng việc sản xuất năng lượng mặt trời và năng lượng gió sẽ tạo ra doanh thu 30 tỷ USD mỗi năm trong khu vực này vào năm 2030. Thật vậy, cam kết của khu vực đối với năng lượng xanh đã đạt được động lực chưa từng có ở cả khu vực công và khu vực tư nhân.

Đồng thời, các chính phủ châu Á-Thái Bình Dương đang đặt ra các mục tiêu đầy tham vọng về năng lượng tái tạo, và những nỗ lực giúp các nước đang phát triển chuyển sang sử dụng năng lượng sạch đã đạt được sức hút kể từ Hội nghị Biến đổi Khí hậu của Liên Hợp Quốc vào tháng 11 năm ngoái tại Sharm el-Sheikh, Ai Cập. Indonesia, quốc gia phát thải khí nhà kính lớn thứ năm thế giới, đã ký một thỏa thuận trị giá 20 tỷ USD với Nhóm các nước G7 để loại bỏ dần các nhà máy nhiệt điện than và tăng cường đầu tư vào năng lượng tái tạo.

Việc khuyến khích sử dụng hydro vẫn còn mới ở Đông Nam Á. Chiến lược phát triển công nghệ phát thải thấp dài hạn của Singapore, được công bố vào năm 2020, đã đề cập đến hydro như một giải pháp thay thế carbon thấp. Trong khi đó, Singapore đang hợp tác với Australia về các công nghệ phát thải thấp và bắt tay với Chile và New Zealand về hydro "xanh" carbon thấp.

Tại Indonesia, Pertamina và Mitsubishi Corp đã bắt tay vào các dự án thí điểm để phát triển hydro xanh, chuỗi giá trị amoniac "xanh" cũng như sử dụng và lưu trữ thu hồi carbon. Trong khi đó, công ty BP của Anh sẽ lãnh đạo và vận hành một trong những trung tâm năng lượng hydro xanh lớn nhất thế giới ở Tây Australia.

Tuy nhiên, bất chấp các cam kết gia tăng nhằm hướng tới mức phát thải ròng bằng không, các nỗ lực khử cacbon của Đông Nam Á vẫn chưa đạt được các mục tiêu đề ra. Vẫn còn những trở ngại đối với việc mở rộng quy mô nền kinh tế xanh, mặc dù lĩnh vực năng lượng tái tạo của khu vực đang phát triển với sự trợ giúp từ các công nghệ trưởng thành và lợi nhuận hấp dẫn.

Trí tuệ nhân tạo (AI) có vai trò trong việc khắc phục một số trở ngại này thông qua các giải pháp cơ sở hạ tầng thông minh cho ngành năng lượng có thể giúp tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu quả, tăng năng suất, giảm rủi ro và tăng cường tính bền vững.

Bất chấp đà tăng trưởng, cơ sở hạ tầng kém hiệu quả đang cản trở việc sản xuất năng lượng tái tạo ở Đông Nam Á. Ví dụ, theo báo cáo, có tới 80% điện năng được tạo ra tại một số dự án năng lượng mặt trời ở Việt Nam bị lãng phí do lưới điện của đất nước không thể theo kịp sự biến đổi của các hình thức nguồn cung năng lượng mới.

Khi việc tạo ra năng lượng tái tạo trở nên hiệu quả hơn, các mạng lưới điện phải được nâng cấp để phù hợp với mức độ phức tạp cao hơn, và đối phó với cả các nguồn điện có thể truyền đi dễ dàng và các nguồn thay đổi nhiều hơn như năng lượng mặt trời và gió.

Đây chính là nơi AI có thể tham gia để cung cấp các khả năng giá trị gia tăng. Công nghệ này có khả năng học hỏi từ các mô hình sử dụng và đưa ra dự đoán chính xác về nhu cầu trong tương lai. Lãng phí năng lượng có thể được giảm phần lớn bằng cách cung cấp điện phù hợp với nhu cầu điện, tương quan với cơ sở vật chất hạ tầng được nâng cao đồng bộ.

Nhu cầu năng lượng ở Đông Nam Á đã tăng trung bình 3% mỗi năm trong hai thập kỷ qua. Khoảng ba phần tư nhu cầu mới này đã được đáp ứng bằng nhiên liệu hóa thạch, bất chấp những nỗ lực hướng tới năng lượng xanh hơn.

Những thiếu sót trong việc đáp ứng các mục tiêu chuyển đổi carbon thấp cũng là kết quả của các chính sách của chính phủ đã ngăn cản các công ty chuyển sang môi trường xanh. Ngay cả một số thỏa thuận xuất hiện từ hội nghị của Liên Hợp Quốc ở Ai Cập cũng bị chỉ trích vì không mang lại mức giảm đủ lớn về lượng khí thải độc hại.

Thông qua việc giảm thiểu cả chất thải và lượng khí thải carbon, AI có thể góp phần đáp ứng các mục tiêu xanh. Sau đó, các nhà quản lý lưới điện có thể biết khi nào nên lưu trữ năng lượng và khi nào kích hoạt lưới điện siêu nhỏ để đạt được dòng năng lượng ổn định và đáp ứng nhu cầu tiêu thụ.

AI cũng có thể thúc đẩy quá trình chuyển đổi của ngành sang năng lượng tái tạo bằng cách dự đoán khả năng cung cấp năng lượng được tạo ra tự nhiên, bằng cách dự đoán các điều kiện khí tượng sử dụng dữ liệu lịch sử và các kiểu thời tiết sắp xảy ra.

Ngoài ra, AI có thể giúp tối ưu hóa toàn bộ quy trình sản xuất trong các nhà máy hydro. Với lĩnh vực dầu khí, AI đã cho phép các nhà máy lọc dầu tuân thủ các kế hoạch vận hành thương mại, nắm bắt và vận hành kiến thức chuyên môn, giảm chi phí nguyên liệu sản xuất, tối đa hóa hiệu quả hoạt động, đẩy nhanh thời gian đưa ra thị trường và giảm lãng phí trong các hoạt động hạ nguồn quan trọng.

AI đã và đang chứng minh giá trị của nó đối với quá trình chuyển đổi năng lượng trong nhiều lĩnh vực, thúc đẩy những cải tiến có thể đo lường được trong dự báo năng lượng tái tạo, vận hành và tối ưu hóa lưới điện, điều phối các tài sản năng lượng phân tán và quản lý theo nhu cầu cũng như đổi mới và khám phá vật liệu. Nhưng trong khi ứng dụng của AI trong lĩnh vực năng lượng cho đến nay đã được chứng minh là đầy hứa hẹn, thì sự đổi mới và áp dụng vẫn còn hạn chế. Điều đó cũng vô tình mang đến một cơ hội to lớn để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi sang hệ thống năng lượng không phát thải, hiệu quả cao và liên kết với nhau mà chúng ta cần vào ngày mai.

AI nắm giữ tiềm năng lớn hơn nhiều để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu, nhưng nó sẽ chỉ được hiện thực hóa nếu có sự đổi mới, áp dụng và cộng tác AI lớn hơn trong toàn ngành.

Với lời hứa về những lợi ích đã được chứng minh trong các ngành công nghiệp phức tạp, ngành năng lượng tái tạo có thể tin tưởng vào AI. Phát triển năng lượng xanh có thể vẫn đang ở giai đoạn sơ khai ở Đông Nam Á, nhưng ngày nay nó đã dần tạo nên những làn sóng lớn. Để đạt được mục tiêu này, trí tuệ nhân tạo có thể mang lại sự thúc đẩy rất cần thiết mà khu vực và các doanh nghiệp của Đông Nam Á cần tiến tới các mục tiêu trung hòa carbon.