Đứng trước cơn khát năng lượng khổng lồ từ sự bùng nổ của Trí tuệ Nhân tạo (AI), mọi nền kinh tế lớn trên thế giới đều đang phải đối mặt với một bài toán nan giải: Lưới điện quốc gia không được thiết kế để gánh vác mức tải khổng lồ này.
Tại Mỹ, giá thị trường công suất tại PJM - nhà điều hành lưới điện lớn nhất nước - đã tăng vọt hơn 10 lần chỉ trong hai năm, với nguyên nhân chính là sự mở rộng của các trung tâm dữ liệu. Tại châu Âu, các công ty điện lực cũng đang phải chạy đua nâng cấp hạ tầng truyền tải. Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) dự báo tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu có thể chạm mốc 1.000 TWh vào cuối thập kỷ này.
Năng lượng tái tạo chính là chìa khóa. Tuy nhiên, khả năng điều phối mạng lưới này ở quy mô quốc gia thông qua AI lại là điều mà hầu hết các nước chưa làm được. Nhưng Trung Quốc thì vừa hoàn thành!
Bước đột phá mang tên "Bản đồ AI Năng lượng"
Trong một nghiên cứu đột phá vừa được công bố trên tạp chí Nature, các nhà nghiên cứu từ Đại học Bắc Kinh và Học viện DAMO của tập đoàn Alibaba đã tạo ra một kỳ tích chưa quốc gia nào đạt được: Một kho dữ liệu khổng lồ, độ phân giải cao do AI tạo ra, lập bản đồ toàn bộ cơ sở hạ tầng năng lượng mặt trời và năng lượng gió của cả một quốc gia, đi kèm với khung phân tích để điều phối chúng như một hệ thống thống nhất.
Sự hợp tác này không có gì đáng ngạc nhiên khi Alibaba liên tục có những bước tiến lớn về công nghệ lõi, điển hình như việc Alibaba ra mắt chip AI Agent thay đổi cục diện thị trường trong thời gian gần đây.
Sử dụng mô hình học sâu (deep-learning) được huấn luyện từ hình ảnh vệ tinh có độ phân giải dưới 1 mét, nhóm nghiên cứu đã xác định chính xác:
- 319.972 cơ sở điện mặt trời
- 91.609 tuabin gió
Để làm được điều này, hệ thống đã phải xử lý tới 7,56 terabyte dữ liệu hình ảnh phức tạp.
Sức mạnh của sự "Bổ trợ Gió - Mặt trời"
Trước đây, khái niệm "bổ trợ gió - mặt trời" (khi nguồn này yếu thì nguồn kia mạnh, bù trừ cho nhau theo thời gian và địa lý) chủ yếu dựa trên các mô hình lý thuyết. Nghiên cứu của Trung Quốc đã chứng minh hiệu quả thực tế: Sự phối hợp này giúp giảm đáng kể sự biến động của sản lượng điện, và hiệu quả càng cao khi phạm vi địa lý càng mở rộng.
Hiểu đơn giản: Việc phối hợp các cơ sở ở càng xa nhau thì sự cân bằng càng ổn định. Một đám mây che khuất các trang trại mặt trời ở Cam Túc sẽ không thể làm dịu đi những luồng gió mạnh ở Nội Mông.
Nghiên cứu cũng chỉ ra một điểm yếu trong hệ thống hiện tại của Trung Quốc: Việc điều phối hiện đang bị giới hạn ở cấp tỉnh. Nếu chuyển sang quy mô quốc gia thống nhất, lưới điện sẽ ổn định hơn, đồng thời giải quyết triệt để vấn đề "cắt giảm" (curtailment) – tình trạng lãng phí điện năng lượng tái tạo vốn là bài toán gây đau đầu và tốn kém nhất của nước này.
GS. Liu Yu từ Đại học Bắc Kinh ví von rằng, bản đồ này giúp Trung Quốc nhìn nhận toàn cảnh hệ thống năng lượng mới dưới "Góc nhìn của Thượng đế". Rõ ràng, các nhà điều hành không thể tối ưu hóa những gì họ không thể nhìn thấy.
Bài học cho thế giới và góc nhìn từ Việt Nam
Thành tựu kỹ thuật này là một minh chứng rõ nét về sức mạnh của AI không gian địa lý (geospatial AI). Bộ dữ liệu bao phủ 1.915 quận huyện của Trung Quốc, từ những tấm pin mặt trời mái nhà ở thành phố ven biển đến những cánh đồng quạt gió khổng lồ trên cao nguyên Mông Cổ.
Đối với một quốc gia có tốc độ phát triển năng lượng tái tạo nhanh như Việt Nam – đặc biệt là sự bùng nổ của điện mặt trời và điện gió tại khu vực Nam Trung Bộ (Ninh Thuận, Bình Thuận), đây là một bài học vô giá. Việc ứng dụng AI để lập bản đồ và điều phối lưới điện quốc gia có thể là lời giải cho tình trạng quá tải cục bộ và lãng phí công suất điện tái tạo mà chúng ta từng phải đối mặt.
Năm ngoái, lĩnh vực năng lượng sạch của Trung Quốc tạo ra giá trị kinh tế ước tính 15,4 nghìn tỷ nhân dân tệ (khoảng 2,26 nghìn tỷ USD), tương đương toàn bộ GDP của Brazil. Việc quản lý một khối tài sản khổng lồ như vậy đã không còn là rào cản nhờ có AI. Dữ liệu của nghiên cứu hiện đã được công khai trên Zenodo để thế giới cùng học hỏi.