Nhóm đề xuất phương pháp tiếp cận sử dụng AI để thiết lập 'thành phố năng lượng trung hòa carbon'
của Hội đồng nghiên cứu khoa học và công nghệ quốc gia
Dữ liệu hoạt động được sử dụng trong nghiên cứu trình diễn. Tín dụng: Viện nghiên cứu năng lượng Hàn Quốc
Một nhóm nghiên cứu chung đã phát triển các công nghệ chính để hiện thực hóa "Điện khí hóa đô thị" bằng trí tuệ nhân tạo (AI). Những phát hiện của họ đã được công bố trên tạp chí Thành phố và xã hội bền vững. Nhóm bao gồm các nhà nghiên cứu từ Phòng thí nghiệm hệ thống năng lượng tái tạo và Bộ phận nghiên cứu ICT năng lượng tại Viện nghiên cứu năng lượng Hàn Quốc (KIER)
Điện khí hóa đô thị nhằm mục đích giảm việc sử dụng nhiên liệu hóa thạch và giới thiệu các nguồn năng lượng tái tạo, chẳng hạn như công nghệ năng lượng mặt trời tích hợp trong tòa nhà, để chuyển đổi hệ thống năng lượng đô thị. Mặc dù khái niệm này tương đối xa lạ ở Hàn Quốc, nhưng nó đang được thúc đẩy như một chiến lược quan trọng ở Hoa Kỳ và Châu Âu để đạt được mục tiêu trung hòa carbon và tạo ra môi trường đô thị bền vững.
Trong các mô hình đô thị truyền thống, nguồn cung cấp năng lượng có thể dễ dàng điều chỉnh bằng cách sử dụng nhiên liệu hóa thạch để đáp ứng nhu cầu điện. Tuy nhiên, tại các thành phố có điện, sự phụ thuộc lớn vào năng lượng tái tạo dẫn đến sự biến động lớn hơn trong nguồn cung cấp năng lượng do thời tiết thay đổi. Điều này gây ra sự không phù hợp trong nhu cầu điện giữa các tòa nhà và khiến hoạt động ổn định của lưới điện trở nên khó khăn hơn.
Đặc biệt, các Sự kiện có tác động cao có xác suất thấp (LPHI), chẳng hạn như các đợt lạnh đột ngột hoặc các đợt nắng nóng khắc nghiệt, có thể gây ra sự gia tăng mạnh về nhu cầu năng lượng trong khi hạn chế sản xuất năng lượng. Những sự kiện này gây ra mối đe dọa đáng kể đến sự ổn định của lưới điện đô thị, có khả năng dẫn đến tình trạng mất điện trên diện rộng.
Nhóm nghiên cứu đã phát triển một thuật toán quản lý năng lượng dựa trên phân tích AI để giải quyết các vấn đề về tính ổn định của lưới điện và triển khai thuật toán này vào một hệ thống. Bản trình diễn của hệ thống đã phát triển cho thấy chi phí điện giảm 18% so với các phương pháp thông thường.
Đầu tiên, nhóm nghiên cứu sử dụng AI để phân tích các mô hình tiêu thụ năng lượng theo loại tòa nhà và mô hình sản xuất năng lượng tái tạo. Họ cũng làm sáng tỏ cách các biến số phức tạp, chẳng hạn như thời tiết, mô hình hành vi của con người và quy mô cũng như trạng thái hoạt động của các cơ sở năng lượng tái tạo, ảnh hưởng đến lưới điện.
Đáng chú ý, họ phát hiện ra rằng các Sự kiện có tác động cao có xác suất thấp, chỉ xảy ra trung bình 1,7 ngày mỗi năm (khoảng 0,5% thời gian), có tác động quyết định đến tính ổn định chung của lưới điện và chi phí vận hành của lưới điện.
Nội dung được phân tích được phát triển thành một thuật toán và một hệ thống. Thuật toán được phát triển tối ưu hóa việc chia sẻ năng lượng giữa các tòa nhà và quản lý hiệu quả nhu cầu cao điểm và sản lượng năng lượng cao điểm. Ngoài việc duy trì cân bằng năng lượng hàng ngày, hệ thống được thiết kế để ứng phó với các Sự kiện có tác động cao có xác suất thấp, đảm bảo tính ổn định của lưới điện ngay cả trong những tình huống khắc nghiệt.
Khi hệ thống được phát triển được áp dụng vào môi trường thực tế quy mô cộng đồng mô phỏng quá trình điện khí hóa đô thị, hệ thống đã đạt được tỷ lệ tự cung cấp năng lượng là 38% và tỷ lệ tự tiêu thụ là 58%. Đây là một cải tiến đáng kể so với tỷ lệ tự cung cấp là 20% và tỷ lệ tự tiêu thụ là 30% của các tòa nhà không có hệ thống. Ứng dụng này cũng giúp giảm 18% chi phí điện và cải thiện đáng kể tính ổn định của lưới điện.
Đặc biệt, mức tiêu thụ năng lượng hàng năm được áp dụng trong cuộc trình diễn là 107 megawatt-giờ (MWh), lớn hơn bảy lần so với các nghiên cứu dựa trên mô phỏng do các tổ chức quốc tế hàng đầu thực hiện. Điều này làm tăng đáng kể tiềm năng áp dụng hệ thống trong môi trường đô thị thực tế.
Tiến sĩ Gwangwoo Han, tác giả chính của bài báo và là nhà nghiên cứu tại Bộ phận nghiên cứu CNTT năng lượng, tuyên bố, "Kết quả của nghiên cứu này chứng minh rằng AI có thể nâng cao hiệu quả điện khí hóa đô thị và giải quyết các vấn đề về ổn định lưới điện, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc quản lý các Sự kiện có tác động cao có xác suất thấp".
Ông dự đoán thêm rằng "bằng cách áp dụng hệ thống này vào nhiều môi trường đô thị khác nhau trong tương lai, chúng ta có thể cải thiện hiệu quả năng lượng và tăng cường độ ổn định của lưới điện, cuối cùng đóng góp đáng kể vào việc đạt được mức trung hòa carbon".
