Hình ảnh Công nghệ AI được sử dụng trong phân tích SCADA và ảnh nhiệt

Chúng ta có thể hiểu khái quát rằng, 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 đã đề ra. AI sử dụng công cụ là Machine Learning (Máy học) và khả năng tự động hoá hành vi thông minh để phân tích và đưa ra quyết định có độ chính xác cao.

Theo thời gian, do vận hành liên tục, một nhà máy điện mặt trời sẽ có những giai đoạn không đạt được hiệu suất như mong muốn bởi các vấn đề về tấm pin, chuỗi (string), hộp gom chuỗi (string combiner box), dây cáp…Trong 1-2 năm đầu khi nhà máy mới đi vào hoạt động, các lỗi có thể chưa xuất hiện và hiệu suất của nhà máy vẫn được đảm bảo. Tuy nhiên giống như bất kỳ một loại máy móc nào, sự vận hành liên tục sẽ làm cho nhà máy phát sinh các lỗi mà mắt thường và cảm quan của con người không thể phát hiện được.

Hàng ngày các chuyên viên kỹ thuật của nhà máy sẽ theo dõi dữ liệu dòng điện, hoạt động của các chuỗi, họ có thể tìm ra được những chuỗi không còn hoạt động. Hàng tuần đội kỹ thuật sẽ đi kiểm tra các tấm pin bằng mắt thường để phát hiện các lỗi cơ bản nhất như: vết nứt trên tấm pin, lá cây và bụi phủ trên tấm pin. Nhưng một nhà máy mặt trời có đến hàng trăm, hàng nghìn tấm pin, module mặt trời, dữ liệu ra hàng ngày vào của hệ thống SCADA là một con số không hề nhỏ, con người nếu không có sự trợ giúp của máy móc liệu có thể xử lý hết được?

Lúc này một trong những giải pháp mà các chủ nhà máy, các chuyên viên kỹ thuật nghĩ tới là sử dụng thiết bị bay không người lái kết hợp với camera chụp ảnh nhiệt để phát hiện ra các bất thường như điểm nóng, chuỗi hiệu suất kém; tuy nhiên những phát hiện về nhiệt này chỉ là phần nổi về lỗi, gốc rễ của vấn đề có thể nằm ở những chỗ khác. Nếu không tìm ra được giải pháp đúng để khắc phục các lỗi, hiệu suất của nhà máy sẽ bị ảnh hưởng.

Sử dụng công nghệ AI chính là điểm cộng lớn trong việc cải thiện hiệu suất nhà máy. 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 SCADA 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 gốc rễ của vấn đề. Từ đó các chuyên gia phân tích sẽ đưa ra cách khắc phục hiệu quả cho nhà máy.