Công cụ lập kế hoạch khả năng chống chịu của lưới điện bằng AI sẽ bao phủ gần 8.000 km² lưới điện và tài sản tiện ích của nhà vận hành lưới điện tại New Zealand

Tư duy lại cách nâng cấp lưới điện

Ở cấp độ hệ thống, thách thức ngày càng rõ ràng: cơ sở hạ tầng vốn được thiết kế dựa trên điều kiện thời tiết trong quá khứ hiện đang phải đối mặt với các hiện tượng cực đoan xảy ra thường xuyên và nghiêm trọng hơn. Điều này buộc các đơn vị vận hành phải xem xét lại cách ưu tiên nâng cấp và phân bổ nguồn lực hạn chế.

Theo Rhizome, nền tảng gridADAPT giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp nhiều lớp dữ liệu – từ cấu trúc lưới điện, tình trạng các tài sản, dữ liệu mất điện trong quá khứ đến các yếu tố môi trường – vào một khung phân tích thống nhất.

Dữ liệu này sau đó được kết hợp với các yếu tố như dữ liệu thời tiết độ phân giải cao, thảm thực vật và địa hình. Các mô hình học máy sử dụng bộ dữ liệu tổng hợp này để xác định mối liên hệ giữa thời tiết cực đoan và sự cố hạ tầng. Từ đó các mô hình AI có thể dự đoán những khu vực có khả năng xảy ra sự cố trong các sự kiện thời tiết tiếp theo.

Không chỉ dừng lại ở phân tích quá khứ, nền tảng này còn tích hợp các mô hình khí hậu toàn cầu để đánh giá sự thay đổi mức độ rủi ro theo nhiều kịch bản khí hậu khác nhau, từ đó hỗ trợ việc lập kế hoạch dài hạn.

Phân tích chi tiết đến từng tài sản

Đối với các tài sản điện lực, gridADAPT đánh giá xác suất hỏng hóc dựa trên các yếu tố như loại tài sản, tuổi thọ, nhà sản xuất, tình trạng và cường độ rủi ro (ví dụ: gió mạnh). Ví dụ, hệ thống có thể định lượng xác suất xảy ra sự cố của một cột điện 50 năm tuổi so với một tài sản mới hơn trong điều kiện gió mạnh. 

Cách tiếp cận này kết hợp mô hình độ dễ bị tổn thương vật lý và dữ liệu sự cố thực tế, giúp nâng cao độ chính xác dự báo.

Hỗ trợ ra quyết định đầu tư

Với Horizon, nền tảng này còn giúp đưa ra các quyết định đầu tư chính xác hơn.

Nền tảng cho phép xác định khu vực nào của lưới điện dễ bị tổn thương nhất trước thời tiết cực đoan. Từ đó gán đánh giá và xếp hạng rủi ro cho các loại tài sản khác nhau để cung cấp cái nhìn có cấu trúc hơn về rủi ro và giúp đưa ra các quyết định đầu tư sáng suốt dựa trên bằng chứng xác thực.

GridADAPT cũng đánh giá hiệu quả chi phí của từng phương án đầu tư – từ thay thế thiết bị đến triển khai công nghệ bảo vệ – nhằm tối ưu hóa tỷ lệ chi phí/lợi ích.

Ngoài ra, hệ thống này còn cho phép mô phỏng nhiều chiến lược đầu tư khác nhau theo các mục tiêu như tăng độ tin cậy hay là giảm rủi ro.

Tăng khả năng tiếp cận và ứng dụng

Một yếu tố quan trọng là nền tảng này cũng có khả năng trình bày các kết quả phân tích phức tạp theo cách dễ hiểu đối với kỹ sư và nhà hoạch định – những người không chuyên sâu về khoa học khí hậu.

Việc cải thiện khả năng tiếp cận này đã giúp rút ngắn thời gian triển khai tới 80% trong các dự án gần đây.

Liên kết giữa lập kế hoạch và vận hành

Dù hiện tại tập trung vào lập kế hoạch dài hạn, nền tảng cũng có tiềm năng hỗ trợ vận hành thực tế, đặc biệt trong việc chuẩn bị và ứng phó với các sự kiện thời tiết cực đoan.

Trong tương lai, các phân tích dự đoán có thể không chỉ hỗ trợ việc đầu tư mà còn giúp ra quyết định vận hành theo thời gian thực.

Sự hỗ trợ từ cơ quan quản lý và triển vọng mở rộng

Việc được cơ quan quản lý New Zealand phê duyệt cho thấy sự công nhận ngày càng lớn đối với các phương pháp quản lý lưới điện mới.

Nếu dự án thí điểm này thành công, Horizon Networks có thể mở rộng áp dụng nền tảng gridADAPT trên toàn hệ thống như một phần cốt lõi trong chiến lược tăng cường khả năng chống chịu của hệ thống điện.