Theo một bài báo trên tạp chí Nature Energy của các nhà nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm Năng lượng tái tạo quốc gia (NREL) của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, ngành công nghiệp gió có thể được hưởng lợi từ việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thiết kế và triển khai các nhà máy điện gió.
Mô hình hóa toàn quốc về tiềm năng tác động của đổi mới năng lượng gió. Nguồn: Năng lượng thiên nhiên (2024). DOI: 10.1038/s41560-024-01516-8
Các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình thay thế dựa trên AI có tên là Mạng thần kinh đồ thị nhà máy gió (WPGNN), được đào tạo trên mô phỏng của hơn 250.000 bố cục nhà máy gió được tạo ngẫu nhiên trong các điều kiện khí quyển, thiết kế nhà máy và vận hành tuabin khác nhau. Dữ liệu mô phỏng được tạo bởi một mô hình khác do NREL phát triển, công cụ Chuyển hướng và cảm ứng FLOw ở trạng thái ổn định (FLORIS).
AI sau đó lấy thông tin đó để xác định thiết kế tối ưu của nhà máy điện gió. AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc tính toán bố trí và vận hành nhà máy lý tưởng để đạt được các kết quả khác nhau, chẳng hạn như giảm yêu cầu về đất đai hoặc tăng doanh thu.
Nghiên cứu tập trung vào một chiến lược gọi là điều khiển dòng xoáy, giúp tối ưu hóa lượng năng lượng mà nhà máy có thể tạo ra bằng cách kiểm soát dòng đuôi di chuyển từ tuabin ở thượng nguồn ra khỏi tuabin ở hạ nguồn.
Việc sử dụng AI cho phép các nhà nghiên cứu xác định tác động của việc điều khiển dòng nhiễu đối với ba mục tiêu khác nhau: sử dụng đất, chi phí và doanh thu.
Lợi ích của việc điều khiển dòng nhiễu trước đây đã được chứng minh ở cấp độ nhà máy, nhưng hầu hết các nghiên cứu đều bị giới hạn ở quy mô không gian và phạm vi các mục tiêu tối ưu hóa được xem xét. WPGNN được nhóm NREL sử dụng thể hiện một cách hiệu quả các tương tác dòng nhiễu dưới dạng biểu đồ có hướng, cho phép điều tra toàn diện về cài đặt tối ưu cho cả vị trí tuabin và độ lệch của vỏ bọc trong danh mục năng lượng gió trên toàn quốc.
Ryan King, đồng tác giả của cuốn sách cho biết: “Trước đây, các nghiên cứu tối ưu hóa chỉ đạo đánh thức theo từng địa điểm cụ thể là rất khó khăn, nhưng việc biểu diễn biểu đồ trong WPGNN đã cải thiện đáng kể khả năng thể hiện bố cục linh hoạt, thay đổi hướng gió và thực hiện tối ưu hóa dựa trên độ dốc của chúng tôi”. bài báo "Tối ưu hóa nhà máy gió với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo để đánh giá việc sử dụng đất trên toàn quốc và lợi ích kinh tế của việc điều khiển sóng."
Nỗ lực xuyên suốt có sự tham gia của các nhà nghiên cứu từ Trung tâm Phân tích Năng lượng Chiến lược của phòng thí nghiệm, Trung tâm Khoa học Tính toán và Trung tâm Công nghệ Gió Quốc gia.
King là nhà khoa học cấp cao tại Trung tâm Khoa học Tính toán, trong khi đồng tác giả Andrew Glaws là nhà nghiên cứu toán ứng dụng ở đó. Họ viết bài báo này cùng với hai đồng nghiệp đã rời NREL, Dylan Harrison-Atlas và Eric Lantz. Trước đây là giám đốc nghiên cứu nhóm tại NREL, Lantz hiện là giám đốc Văn phòng Công nghệ Năng lượng Gió của Bộ Năng lượng.
Việc sử dụng gió làm nguồn năng lượng tái tạo dự kiến sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc khử cacbon trong ngành điện của quốc gia, nhưng vẫn còn trở ngại do một số cộng đồng đã hạn chế nơi có thể lắp đặt tuabin gió. Kịch bản do AI hướng dẫn đã xem xét việc triển khai trên toàn quốc 6.862 công trình xây dựng nhà máy với tổng công suất tạo ra là 721 gigawatt, với mục tiêu giảm 95% lượng khí thải carbon từ ngành năng lượng vào năm 2050.
Việc áp dụng các chiến lược điều khiển dòng nhiễu có thể giảm trung bình 18% nhu cầu về đất đai cho các nhà máy điện gió trong tương lai và tới 60% trong một số trường hợp. Trên toàn quốc, tổng diện tích đất tiết kiệm được khoảng 13.000 km2, tương đương 28% lượng tiêu thụ năng lượng gió ở Hoa Kỳ.
Điều khiển dòng nhiễu rất có giá trị vì chỉ dàn rộng các tua-bin thường không đủ để tránh tổn thất dòng nhiễu và một số nhà máy điện gió thiếu không gian cần thiết để mở rộng hơn nữa. Ngoài ra, các nhà máy điện gió được tối ưu hóa để điều khiển dòng xoáy sẽ cho phép tập trung nhiều tua-bin hơn, qua đó đáp ứng mong muốn của một số cộng đồng địa phương về việc hạn chế diện tích đất mà ngành công nghiệp được phép sử dụng. Việc lắp đặt nhiều tua-bin hơn với diện tích nhỏ hơn sẽ mang lại sự linh hoạt cao hơn từ góc độ quy hoạch địa điểm, có khả năng cho phép các nhà phát triển khai thác lợi thế kinh tế nhờ quy mô cho các dự án lớn hơn.
Các nhà nghiên cứu cũng nhận thấy việc sử dụng hệ thống điều khiển luồng gió luôn giúp giảm chi phí năng lượng cho việc triển khai gió. AI cho phép các nhà nghiên cứu khám phá những khác biệt trong khu vực nơi chiến lược sẽ được áp dụng tốt nhất.
Glaws cho biết: “Chúng tôi nhận thấy rằng các khu vực khác nhau của đất nước ít nhiều có thể chấp nhận được lợi ích của việc điều khiển luồng sóng và kết quả của những lợi ích đó có thể được hiện thực hóa theo những cách khác nhau”. "Điều này có thể quan trọng để giúp hiểu cách thức và nơi chúng ta nên đầu tư vào công nghệ mới này."
Tài nguyên điện toán hiệu suất cao của NREL cho phép các nhà nghiên cứu đào tạo WPGNN.
Mời đối tác xem hoạt động của Công ty TNHH Pacific Group.
FanPage: https://www.facebook.com/Pacific-Group
YouTube: https://www.youtube.com/@PacificGroupCoLt
