🔍
Chuyên mục: Công nghệ

'Lỗ hổng' hạ tầng sau làn sóng xe điện, AI và bài toán làm chủ năng lượng thông minh

3 giờ trước
Sự dịch chuyển mạnh mẽ sang xe điện hướng tới mục tiêu Net Zero cùng với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) đang đặt ra những yêu cầu mới đối với hệ thống lưới điện, đòi hỏi những giải pháp công nghệ để tối ưu hóa hạ tầng năng lượng...

Theo ước tính của Ngân hàng Thế giới (World Bank), Việt Nam đặt mục tiêu có 50% phương tiện đô thị và toàn bộ xe buýt, taxi chạy điện vào năm 2030, tiến tới chuyển đổi toàn bộ phương tiện giao thông sang chạy bằng điện hoặc năng lượng xanh vào năm 2050. Để thiết lập mạng lưới trạm sạc đáp ứng quy mô này, Việt Nam cần chi khoảng 2,2 tỷ USD vào năm 2030, tăng lên gần 14 tỷ USD vào năm 2040 và đạt mức 32,6 tỷ USD đến năm 2050.

Hiện tại, cả nước có khoảng 6,7 triệu ô tô, trong đó xe điện chiếm khoảng 3%, và 70 triệu xe máy với tỷ lệ xe điện đạt 4,3%. Phần lớn các phương tiện này tập trung tại các đô thị lớn và tiếp tục tăng nhanh, kéo theo nhu cầu cấp thiết về chỗ đỗ và hạ tầng sạc điện.

ÁP LỰC VÔ HÌNH ĐẰNG SAU SỰ PHÁT TRIỂN CỦA XE ĐIỆN VÀ TRUNG TÂM DỮ LIỆU AI

Sự bùng nổ thần tốc này đang tạo ra những áp lực chưa từng có đối với hệ thống năng lượng quốc gia. Chia sẻ tại The WISE Talk số 19 với chủ đề “Tương lai hạ tầng sạc xe điện tại Việt Nam: Từ trạm sạc đến hệ sinh thái năng lượng thông minh”, ông Tô Lãng, Nhà sáng lập kiêm Tổng Giám đốc Volterra, nhận định hệ thống điện Việt Nam có đặc thù rất riêng với đường dây 500 kV quý hiếm trên thế giới.

Tuy nhiên, trong nhiều năm qua, hệ thống luôn vận hành ở ngưỡng khá tiệm cận với quá tải. Khi nhu cầu sử dụng điện cho sản xuất, tăng trưởng kinh tế và làn sóng xe điện cùng gia tăng, việc thiếu hụt điện hoặc cần có các dòng nguồn điện thay thế, năng lượng tái tạo là điều gần như bắt buộc để đảm bảo hạ tầng ổn định và phát triển bền vững. Đây là xu hướng không thể đi ngược, đã được cụ thể hóa trong Quy hoạch điện VIII cũng như các chỉ thị kinh tế của Chính phủ, mà gần đây nhất là lời kêu gọi người dân và các tổ chức cắt giảm tối thiểu 3% điện năng sử dụng để đảm bảo an toàn năng lượng.

Ông Tô Lãng phân tích cụ thể, một trạm sạc trung bình khoảng 5 trụ sạc, với lượng xe phủ trung bình từ 50-60%, có thể tiêu thụ từ 40.000 kWh đến 100.000 kWh điện mỗi tháng, tương đương lượng điện của một nhà máy may quy mô 30 đến 40 công nhân. Việc đặt 5 đến 7 trạm sạc gần nhau trong một cụm dân cư để đáp ứng nhu cầu đồng nghĩa với việc đưa cùng lúc 5 đến 7 xí nghiệp nhỏ vào lõi đô thị. Hệ thống đường dây, vị trí và tải điện dân dụng vốn không được thiết kế cho hoạt động tiểu công nghiệp này, dẫn tới áp lực rất lớn cho mạng lưới điện khu vực. Theo ông Tô Lãng, nếu tốc độ tăng trưởng này tiếp diễn, những rủi ro nhất định về hạ tầng điện sẽ xuất hiện rõ ràng trong vòng 1 đến 2 năm tới.

Dưới góc nhìn của một chuyên gia toàn cầu, Giáo sư Laurent El Ghaoui, Nguyên Giáo sư chính thức Đại học UC Berkeley (Mỹ), thuộc top 0,14% nhà nghiên cứu AI được trích dẫn nhiều nhất thế giới, khẳng định tính tất yếu nhưng cũng đầy thách thức của làn sóng dịch chuyển xanh này. Giáo sư nhận định làn sóng Net Zero mang tính chất nền tảng, không chỉ thay đổi cách chúng ta lái xe hay tiêu thụ năng lượng, mà còn mang lại tác dụng phụ tích cực là giúp không khí sạch hơn và cuộc sống bền vững hơn.

Tuy nhiên, Giáo sư Laurent cũng thẳng thắn chỉ ra rằng sự chuyển đổi này sẽ gây áp lực lớn lên lưới điện ở khắp mọi nơi, và bài toán làm sao để duy trì làn sóng này nhưng vẫn đảm bảo tính khả thi chính là điểm mấu chốt.

“Trên quy mô toàn cầu, truyền thông nói rất nhiều về xe điện ở nơi này nơi kia, nhưng hạ tầng phía sau mới là điều quan trọng. Nếu được phép, tôi cũng muốn đề cập rằng câu chuyện không chỉ dừng lại ở xe điện. Ngay cả khi nói về AI, chúng ta cần các trung tâm dữ liệu và chúng tiêu tốn rất nhiều năng lượng. Đó cũng chính là nơi cuộc chiến AI đang diễn ra”, Giáo sư Laurent nhấn mạnh.

BA "NỖI ĐAU" LỚN CỦA NHÀ ĐẦU TƯ TRẠM SẠC TẠI VIỆT NAM

Sự bất cập về mặt hạ tầng điện lưới và mô hình vận hành nhanh chóng chuyển hóa thành các rào cản kinh tế trực tiếp đối với các doanh nghiệp. Từ kinh nghiệm làm việc thực tế, ông Tô Lãng đúc kết ba thách thức lớn nhất mà các chủ đầu tư trạm sạc tại Việt Nam đang đối mặt.

Nỗi đau mang tính chất đầu tiên là các nhà đầu tư trạm sạc đang phải đối mặt với bài toán kinh tế khắc nghiệt khi đầu tư tiền tỷ nhưng nguồn thu về hàng tháng có khi chỉ là tiền triệu. Hiệu suất hoàn vốn (ROI) trung bình hiện nay kéo dài từ 5 đến 7 năm. Tại các địa phương hoặc thành phố xa trung tâm, nơi lượng xe điện ít hơn, thời gian hoàn vốn còn kéo dài hơn nữa, gây áp lực lớn lên hoạt động tái đầu tư vốn nhanh.

Thách thức lớn thứ hai liên quan đến giới hạn vật lý của lưới điện. Nhiều chủ đầu tư sở hữu sẵn giấy phép hợp pháp và quỹ bất động sản đủ lớn để xây dựng quy mô trạm sạc lớn hơn. Tuy nhiên, do lưới điện khu vực không đủ đáp ứng, họ buộc phải bó hẹp quy mô và chỉ triển khai được những trạm sạc nhỏ, gây khó khăn trực tiếp cho việc tăng trưởng và mở rộng quy mô kinh doanh.

Nỗi đau thứ ba xuất hiện khi nhu cầu sạc tăng cao, chủ trạm muốn lắp đặt thêm trụ sạc để tối ưu vận hành nhưng không thể thực hiện vì EVN hoặc các đơn vị cung cấp điện sẽ phát cảnh báo về việc quá tải hệ thống. Việc thiếu hụt các giải pháp điều phối năng lượng khiến các chủ đầu tư rơi vào thế tiến thoái lưỡng nan, đồng thời luôn đối mặt với rủi ro gây ảnh hưởng tiêu cực đến lưới điện dân sinh của cộng đồng cư dân xung quanh vào giờ cao điểm.

TÌM LỜI GIẢI CHO "NGHỊCH LÝ TẢI ĐIỆN"

Để hóa giải các thách thức trên, một trong những giải pháp bắt buộc là phải giải được "nghịch lý tải điện" – hiện tượng hệ thống điện rơi vào trạng thái nhu cầu xuống rất thấp vào giữa đêm khi người dân không sử dụng nhiều, nhưng lại căng thẳng vào các khung giờ cao điểm ban ngày và đầu buổi tối.

Giáo sư Laurent El Ghaoui khẳng định, AI chính là công cụ cốt lõi để xử lý bài toán này. Tuy nhiên, nếu chỉ sạc xe một cách thụ động, thô sơ thì chi phí sẽ không giảm đáng kể. Cuộc cách mạng thực sự nằm ở sự kết hợp giữa AI, toán học tối ưu và các hệ thống phần cứng như pin lưu trữ (BESS), năng lượng mặt trời hoặc năng lượng gió để tích trữ năng lượng lúc giá rẻ, sau đó sử dụng nguồn năng lượng lưu trữ đó thay thế cho điện lưới vào các khung giờ cần thiết.

Theo Giáo sư Laurent, việc ứng dụng thuật toán AI để dự báo chính xác nhu cầu của ngày mai, bao gồm việc tính toán bao nhiêu người sẽ sạc và lượng điện cần thiết tại từng vị trí, chính là yếu tố quyết định thành bại.

Thực tế tại châu Âu, nhiều tập đoàn điện lực lớn đã triển khai thành công giải pháp này ở quy mô lớn. Một ví dụ điển hình tại Mỹ là đội xe tải của Amazon Delivery đã cắt giảm được từ 30% đến 40% chi phí sạc nhờ ứng dụng các thuật toán dự báo thông minh."Đối với Việt Nam, điều này có ý nghĩa rất lớn. Nếu giảm được 30–40% chi phí, rất nhiều mô hình kinh doanh sẽ trở nên khả thi", Giáo sư Laurent nhấn mạnh.

Song hành với đó, xu hướng công nghệ tương lai sẽ hướng mạnh tới việc cá nhân hóa hành vi tiêu dùng năng lượng nhưng theo cơ chế vận hành ngầm. Giáo sư Laurent bày tỏ một góc nhìn thực tế rằng, đối với lĩnh vực năng lượng, người tiêu dùng thường không chủ động lựa chọn hay can thiệp sâu như khi đọc tin tức hay khám bác sĩ, mà có xu hướng để hệ thống tự vận hành ở phía sau. Các hệ thống thông minh trong tương lai sẽ đóng vai trò thấu hiểu nhu cầu của người dùng để tự động đề xuất giải pháp tối ưu nhất, vừa mang lại lợi ích kinh tế cho cá nhân, vừa đóng góp vào sự phát triển bền vững và bảo vệ môi trường quốc gia.

Hoàng An

TIN LIÊN QUAN




























Home Icon VỀ TRANG CHỦ