Bài viết

Ngành năng lượng mặt trời Mỹ hy vọng sự phục hồi thời gian tới

CNBC ngày 6/5/2021 đưa tin, theo báo cáo của Hiệp hội ngành năng lượng mặt trời, Hội đồng Năng lượng tái tạo giữa các bang, Quỹ Năng lượng Mặt trời được xuất bản hôm Thứ Năm, ngành năng lượng mặt trời Mỹ thu hút hơn 231.000 công nhân, giảm 6,7% so với năm 2019. Tuy giảm số lượng công việc, trong năm 2020, năng lượng mặt trời đạt mức kỷ lục 19.2 GW, năng suất lao động tăng 32% trong khuôn khổ công việc nhà máy, tăng 19% trong công việc hộ gia đình. Công việc lắp đặt và xây dựng chiếm 67% việc làm trong ngành năng lượng mặt trời.

Điều tra công việc năng lượng mặt trời quốc gia năm 2020 của Mỹ (the National Solar Jobs Census 2020), tính công nhân năng lượng mặt trời là những người “dành hơn 50% thời gian làm việc liên quan đến các hoạt động này”. Theo phân tích của Hiệp hội, ngành năng lượng mặt trời của Mỹ có thể thu hút hơn 900.000 công nhân trong năm 2035.

Lắp đặt các tấm pin mặt trời trên nóc nhà ở bang California, Mỹ.Ảnh: Adamkaz/Getty Images.

Báo cáo được đưa ra trong bối cảnh Chính quyền Tổng thống Biden đưa ra Kế hoạch việc làm nước Mỹ trị giá 2.000 tỷ USD và đặt mục tiêu “năng lượng điện 100% không ô nhiễm carbon” vào năm 2035. Tổng thống Biden tuyên bố rằng Kế hoạch việc làm nước Mỹ sẽ dẫn đến “một tiến bộ mang tính chuyển đổi” trong nỗ lực giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu.

Trong bối cảnh các nước trên thế giới nỗ lực giảm khí thải và thực hiện mục tiêu Thỏa thuận Paris về biến đổi khí hậu, số lượng công việc trong các ngành năng lượng tái tạo dự kiến tăng đáng kể trong mấy năm tới./.

Thanh Bình
https://petrotimes.vn/nganh-nang-luong-mat-troi-my-hy-vong-su-phuc-hoi-thoi-gian-toi-610115.html

Những công nghệ tiên tiến nào hỗ trợ đắc lực việc quản lý nhà máy điện mặt trời?

Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời.

Hiện nay việc sử dụng những công nghệ tiên tiến nhất như drones (thiết bị bay không người lái), máy học và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tiết kiệm nhiều chi phí và thời gian trong quá trình thực hiện dự án. Cụ thể, công việc hỗ trợ từ việc khảo sát, theo dõi tiến độ xây dựng tới việc kiểm tra xác định những nguyên nhân làm giảm hiệu suất của nhà máy điện trong khi vận hành.

Thiết bị không người lái (drone)

Ở Việt Nam, khi nhắc đến thiết bị không người lái (drone) thường mọi người sẽ đơn thuần nghĩ đến thiết bị Flycam, tuy nhiên, trong thực tế các drone được sử dụng trong khảo sát điện mặt trời là những thiết bị chuyên dụng có gắn camera chụp ảnh nhiệt với độ phân giải cao và chất lượng ảnh luôn ổn định.


Trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời

Đối với bất thường cần phải xác định bằng máy ghi nhiệt và không thể xác định bằng mắt thường, thiết bị bay với camera nhiệt có thể tìm ra các bất thường về nhiệt như tấm pin quá nóng và đo được nhiệt độ chính xác của các tấm pin lỗi này. Dữ liệu này cho phép biết mô – đun nào đang hoạt động không hiệu quả.

Dữ liệu được thu thập bằng thiết bị bay nhiệt cũng cho phép bạn xác định vị trí các lỗi trong nhà máy điện mặt trời ở các mô – đun. Thiết bị bay tuân theo tiêu chuẩn IEC 62446-3 cho phép đo nhiệt độ trên không của nhà máy điện mặt trời, chụp ảnh với độ phân giải 3-3,5cm/Px giúp đưa ra các chi tiết cụ thể trong báo cáo. Độ phân giải hình ảnh nhiệt càng cao thì độ chính xác của lỗi càng lớn.

Máy học (Machine clearning) và công nghệ Trí tuệ nhận tạo (AI)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ sẽ đưa ra và thực hiện các quyết định dựa trên dữ liệu thông tin một cách độc lập liên quan đến các mục tiêu đề ra. Trí tuệ nhân tạo AI sử dụng công cụ là Machine clearning và khả năng tự động hóa hành vi thông minh để phân tích và đưa ra quyết định có độ chính xác cao.

Trong ngành năng lượng tái tạo, cụ thể là trong lĩnh vực điện mặt trời, trí tuệ nhân tạo đã đóng góp một phần không nhỏ vào quá trình vận hành và quản lý nhà máy điện mặt trời. Có thể thấy, nếu những phát hiện nhờ ảnh nhiệt của một drone được xem là phần nổi của vấn đề thì gốc rễ của vấn đề sẽ được tìm ra nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo AI.

Bằng cách thu thập thông tin sơ đồ khu vực nhà máy, tạo phần mềm để tiếp nhận lượng dữ liệu dòng điện từ hệ thống điều khiển giám sát và thu thập dữ liệu của một hoặc nhiều tháng kết hợp với ảnh nhiệt chụp bằng drone, công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích, tổng hợp giúp tìm ra được các lỗi một các chính xác nhất, các bất thường không chỉ nằm ở module, string mà có thể nằm ở inverter, cáp. Từ đó các chuyên gia phân tích sẽ đưa ra cách khắc phục hiệu quả cho nhà máy.

Việt Nam có tiềm năng về nguồn năng lượng mặt trời, có thể khai thác sử dụng cho các mục đích như: Đun nước nóng; Phát điện; Các ứng dụng khác như sấy, nấu ăn… Với tổng số giờ nắng trung bình của cả nước lên đến trên 2.500 giờ/năm và cường độ bức xạ trung bình 4,6 kWh/m2/ngày, theo hướng tăng dần về phía Nam là cơ sở tốt cho phát triển các công nghệ năng lượng mặt trời.

Theo kết quả nghiên cứu đánh giá sơ bộ của cơ quan Trợ giúp năng lượng MOIT/GIZ thì tổng tiềm năng kinh tế của các dự án điện mặt trời trên mặt đất, nối lưới tại Việt Nam khoảng 20.000 MW, trên mái nhà từ 2000 đến 5000 MW. Theo Quy hoạch điện VIII, công suất nguồn điện mặt trời sẽ đạt 850 MW vào năm 2020, 4000 MW năm 2025 và 12.000 MW năm 2030.

Đ.M
https://petrotimes.vn/nhung-cong-nghe-tien-tien-nao-ho-tro-dac-luc-viec-quan-ly-nha-may-dien-mat-troi-576714.html