Trong một tòa nhà văn phòng, điều hòa có thể tiếp tục hoạt động ở những khu vực không có người. Tại nhà máy, động cơ và máy nén khí đôi khi tiêu thụ điện nhiều hơn mức cần thiết nhưng không được phát hiện. Trên lưới điện, sai lệch giữa dự báo và nhu cầu thực tế có thể buộc đơn vị vận hành phải duy trì thêm nguồn điện dự phòng. Những tổn thất nhỏ ở từng thiết bị, khi cộng lại trên quy mô hàng triệu tòa nhà và cơ sở sản xuất, trở thành một lượng năng lượng khổng lồ. Trí tuệ nhân tạo đang mở ra một cách tiếp cận mới: thay vì chỉ ghi nhận điện năng đã tiêu thụ, hệ thống có thể dự báo nhu cầu, nhận diện dấu hiệu lãng phí và tự động điều chỉnh hoạt động theo thời gian thực.
AI phân tích dữ liệu từ cảm biến và dự báo nhu cầu sử dụng điện để tự động tối ưu vận hành tòa nhà, góp phần giảm lãng phí năng lượng. Công nghệ này đang được triển khai ở nhiều quốc gia, mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc cắt giảm chi phí và bảo vệ môi trường.
Tòa nhà biết khi nào cần dùng điện
Các tòa nhà hiện chiếm khoảng 30% nhu cầu năng lượng toàn cầu. Riêng trong năm 2024, lượng điện tiêu thụ tại các tòa nhà trên thế giới tăng hơn 600 TWh, đóng góp gần 60% mức tăng nhu cầu điện toàn cầu. Điều hòa không khí, hệ thống thông gió, chiếu sáng và các trung tâm dữ liệu là những nguyên nhân quan trọng. Hệ thống quản lý tòa nhà truyền thống thường vận hành theo lịch cố định, không phản ánh số người sử dụng hay điều kiện thời tiết. AI khắc phục hạn chế này bằng cách phân tích dữ liệu từ cảm biến nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí, lượng người ra vào, dự báo thời tiết và giá điện.
Nhờ đó, hệ thống có thể dự báo nhu cầu làm mát, tự động điều chỉnh điều hòa, chiếu sáng và chuyển tiêu thụ sang giờ thấp điểm. AI không chỉ giúp giảm điện năng, mà còn cân bằng chi phí vận hành với sự thoải mái của người dùng. Ví dụ, tại một tòa nhà văn phòng tại Singapore, AI đã giúp giảm 15% lượng điện tiêu thụ cho hệ thống điều hòa mà vẫn duy trì nhiệt độ ổn định.
Nhà máy tìm ra những “điểm rò” vô hình
AI giúp nhận diện bất thường của thiết bị, tối ưu tiêu thụ điện và giảm chi phí vận hành. Công nghiệp hiện là khu vực tiêu thụ năng lượng lớn nhất, chiếm gần 40% tổng nhu cầu năng lượng cuối cùng của thế giới. Các ngành sử dụng nhiều năng lượng như thép, xi măng, hóa chất và chế biến vật liệu chiếm phần lớn mức tiêu thụ này. Trong nhà máy, lãng phí năng lượng có thể bắt nguồn từ vòng bi mài mòn, bộ lọc tắc, đường ống khí nén rò rỉ hoặc động cơ chạy quá lâu. AI phân tích dòng điện, nhiệt độ, độ rung, áp suất và tốc độ để phát hiện bất thường. Khi thiết bị tiêu thụ điện tăng nhưng sản lượng không đổi, hệ thống sẽ cảnh báo kiểm tra.
Nhờ bảo trì dự báo, doanh nghiệp can thiệp đúng lúc, giảm thời gian dừng máy và chi phí điện. AI còn tối ưu dây chuyền, lịch sản xuất và thời điểm sử dụng điện. Một nghiên cứu từ Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) cho thấy, ứng dụng AI trong công nghiệp có thể giảm tới 10% lượng điện tiêu thụ mà không ảnh hưởng đến sản lượng.
Lưới điện dự báo trước thay vì chạy theo nhu cầu
Nhu cầu điện thay đổi theo thời tiết, sản xuất và hành vi tiêu dùng, trong khi điện gió, điện mặt trời phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên. AI kết hợp dữ liệu thời tiết, phụ tải, sản lượng tái tạo và kinh tế để dự báo nhu cầu. Nhờ đó, cơ quan điều độ huy động nguồn điện hợp lý, giảm công suất dự phòng và hạn chế cắt giảm điện sạch. AI còn giúp phát hiện sự cố, rút ngắn thời gian mất điện, tối ưu truyền tải và tăng khả năng chống chịu của lưới điện. Tại châu Âu, các nhà vận hành lưới điện đã sử dụng AI để dự báo sản lượng điện mặt trời với độ chính xác lên tới 95%, giúp giảm thiểu việc phải dừng tua-bin gió hoặc bật các nhà máy nhiệt điện dự phòng.
Nghịch lý năng lượng của AI
AI không phải một giải pháp hoàn toàn “xanh”. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình lớn cần nhiều trung tâm dữ liệu, máy chủ và hệ thống làm mát. IEA dự báo lượng điện tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu trên thế giới có thể tăng gấp đôi, đạt khoảng 945 TWh vào năm 2030. Trong giai đoạn 2024–2030, nhu cầu điện của lĩnh vực này có thể tăng khoảng 15% mỗi năm, nhanh hơn hơn bốn lần so với các ngành còn lại. Vì vậy, hiệu quả của AI trong cuộc chiến chống lãng phí năng lượng phải được đánh giá bằng lợi ích ròng. Một hệ thống AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi lượng điện tiết kiệm được lớn hơn năng lượng cần để thu thập dữ liệu, lưu trữ và vận hành thuật toán.
Điều này đòi hỏi doanh nghiệp lựa chọn mô hình phù hợp, ưu tiên xử lý dữ liệu tại chỗ khi có thể và đo lường rõ mức tiết kiệm trước và sau triển khai. Các chuyên gia khuyến nghị sử dụng các mô hình AI nhẹ, tối ưu hóa phần cứng và tận dụng năng lượng tái tạo cho các trung tâm dữ liệu để giảm thiểu tác động tiêu cực.
Cơ hội cho Việt Nam
Tại Việt Nam, AI đang được ứng dụng để dự báo phụ tải, sản lượng năng lượng tái tạo, tối ưu vận hành nhà máy điện và phát hiện nguy cơ mất điện. Tuy nhiên, hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, trong khi nhiều tòa nhà, nhà máy còn thiếu cảm biến, công tơ thông minh và hệ thống quản lý đồng bộ. Doanh nghiệp có thể bắt đầu từ các dự án nhỏ, như tối ưu một dây chuyền hoặc hệ thống điều hòa, rồi mở rộng khi chứng minh được hiệu quả. Giá trị lớn nhất của AI là giúp nhận diện và cắt giảm phần năng lượng bị sử dụng lãng phí.
Theo VLAB Innovation, Việt Nam có tiềm năng lớn trong việc áp dụng AI vào quản lý năng lượng, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu điện tăng nhanh và áp lực giảm phát thải. Chính phủ cũng đang khuyến khích các giải pháp số hóa và AI trong lĩnh vực năng lượng thông qua các chương trình hỗ trợ và chính sách ưu đãi.
