AI ngành điện: từ nhận diện nguy cơ đến cải thiện vận hành
AI trong ngành điện là việc dùng các công cụ phân tích dữ liệu và nhận diện bất thường để hỗ trợ giám sát thiết bị, cảnh báo rủi ro và cải thiện quyết định vận hành trên toàn hệ thống. Hai hướng triển khai tại Hà Nội và Nghi Sơn cho thấy công nghệ này không chỉ nằm trong phòng điều khiển: nó có thể theo dõi nhiệt độ ở trạm biến áp hoặc hỗ trợ quản lý, bảo trì và sản xuất tại nhà máy. Giá trị đáng chú ý là chuyển một phần công việc từ kiểm tra theo lịch sang phát hiện sớm dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, các mô tả hiện có chủ yếu xác nhận lợi ích về quy trình và an toàn, chưa đưa ra số liệu đủ để kết luận AI đã giảm sự cố hay tăng sản lượng bao nhiêu. Vì vậy, đây là những bước triển khai có ý nghĩa, nhưng chưa phải bằng chứng định lượng về hiệu quả đầu tư.
EVNHANOI đang triển khai camera giám sát nhiệt tích hợp AI tại các trạm biến áp để chủ động phát hiện dấu hiệu bất thường của thiết bị, phòng ngừa sự cố và góp phần duy trì cấp điện ổn định. Nhu cầu này xuất phát từ giới hạn của kiểm tra thủ công: nhiệt độ có thể biến động giữa hai lần đo định kỳ, khiến nguy cơ bị bỏ sót. Theo số liệu công bố tháng 6/2026, đơn vị quản lý 68 trạm biến áp 220/110kV, 159 máy biến áp 220/110kV, hơn 1.129 km đường dây 110kV và phục vụ gần 3 triệu khách hàng. Với quy mô ấy, giám sát nhiệt lưới điện liên tục là hướng đi hợp lý hơn việc chỉ trông vào những đợt kiểm tra rời rạc.
Camera nhiệt biến cảnh báo thành hành động sớm
Tại các trạm biến áp, camera hồng ngoại ghi nhận nhiệt độ ở những vị trí được theo dõi, truyền dữ liệu về phần mềm quản lý tập trung và tự động cảnh báo khi phát hiện dấu hiệu bất thường. Nhân viên có thể xem hình ảnh nhiệt, theo dõi diễn biến và đánh giá nguy cơ trước khi quyết định kiểm tra, xử lý theo quy trình. Cách làm này không loại bỏ vai trò của kỹ thuật viên; nó giúp họ biết nên chú ý ở đâu và vào lúc nào. Người vận hành tại Trạm biến áp 220kV Tây Hồ cho biết hệ thống giúp giảm thời gian kiểm tra thủ công và hạn chế phải tiếp cận trực tiếp khu vực thiết bị đang mang điện. Đây là lợi ích an toàn cụ thể, đồng thời dữ liệu được lưu trữ có thể hỗ trợ phân tích tình trạng thiết bị và lên kế hoạch bảo dưỡng.
Tác động với người dùng điện là gián tiếp nhưng thiết thực: phát hiện sớm nguy cơ có thể giúp đơn vị xử lý trước khi thiết bị hỏng và gây gián đoạn cung cấp. Dù vậy, nguồn thông tin chưa nêu số sự cố được ngăn chặn, thời gian khắc phục giảm bao nhiêu hay độ chính xác của cảnh báo. Không có các chỉ số đó, chưa thể định lượng mức cải thiện độ tin cậy của lưới điện. EVNHANOI cho biết sẽ tiếp tục ứng dụng khoa học, công nghệ và chuyển đổi số trong quản lý vận hành, hướng tới nâng chất lượng kỹ thuật và chủ động phòng ngừa nguy cơ mất an toàn.
Nghi Sơn đưa AI vào bài toán vận hành nhà máy điện
Ở Nhiệt điện Nghi Sơn, trọng tâm không chỉ là quan sát một điểm nóng mà là số hóa nhiều khâu của vận hành nhà máy điện, từ quản lý vật tư đến bảo trì và sản xuất. Công ty ứng dụng AI để hỗ trợ tối ưu hiệu suất, giám sát tình trạng thiết bị, nhận diện và phân tích sớm dấu hiệu bất thường. Song song, thiết bị cầm tay cập nhật dữ liệu kho theo thời gian thực; phiếu công tác và nhật ký vận hành điện tử giúp đơn giản hóa quy trình, rút ngắn thời gian xử lý và cải thiện phối hợp giữa các bộ phận. Những thay đổi này tạo điều kiện để nhân viên kỹ thuật dành nhiều thời gian hơn cho nhiệm vụ chuyên môn. Khác với camera nhiệt ở lưới điện, AI tại nhà máy được đặt trong một hệ thống quản lý rộng hơn, nơi dữ liệu thiết bị, vật tư và công việc có thể hỗ trợ độ sẵn sàng của tổ máy.
Điểm đáng chú ý là công ty phát triển bộ giải pháp “Made by Nghi Son TPC”, gồm phần cứng, trình điều khiển và lõi Nghi Son AI Core do đội ngũ nội bộ nghiên cứu. Hướng tự chủ này có ý nghĩa trong bối cảnh một số thiết bị công nghiệp nhập khẩu dùng công nghệ đóng, hạn chế khả năng tùy chỉnh và tích hợp. Các ứng dụng được nêu gồm hệ thống relay tại biên giám sát đánh lửa vành góp máy phát và DCS Maintenance Mobile. Đây là nền móng cho mục tiêu xây dựng nhà máy nhiệt điện thông minh, an toàn, hiện đại; tuy nhiên, thông tin hiện có chưa cho biết mức tiết kiệm nhiên liệu, cải thiện hiệu suất hay giảm thời gian dừng máy bằng con số cụ thể.
Hai lớp ứng dụng, một khoảng trống về số liệu
So sánh hai trường hợp cho thấy AI đang được dùng ở cả hạ tầng lưới điện lẫn bên trong nhà máy. EVNHANOI tập trung vào cảnh báo nhiệt độ bất thường tại trạm biến áp; Nhiệt điện Nghi Sơn kết hợp AI với nền tảng công nghệ tự phát triển để hỗ trợ giám sát thiết bị và quy trình sản xuất. Một bên nhấn mạnh phát hiện nguy cơ trước khi thành sự cố, bên kia hướng tới phối hợp dữ liệu để vận hành và bảo trì chủ động hơn. Lợi ích được xác nhận gồm giảm kiểm tra thủ công, hạn chế tiếp xúc với thiết bị mang điện, rút ngắn tra cứu vật tư và cải thiện phối hợp công việc. Đó là những kết quả quy trình đáng kể, nhưng chưa thể thay thế các thước đo như số sự cố giảm, độ sẵn sàng tổ máy, sản lượng tăng hay thời gian dừng máy được rút ngắn.
Đánh giá hiệu quả AI ngành điện cần minh bạch hơn về đường cơ sở và kết quả sau triển khai: tần suất cảnh báo đúng, số nguy cơ được xử lý trước khi gây hỏng hóc, chi phí bảo trì và thời gian gián đoạn. Khi chưa có các dữ liệu ấy, không nên đồng nhất việc triển khai công nghệ với hiệu quả đã được chứng minh. Dẫu vậy, hướng đi của hai đơn vị là hợp lý: tự động hóa giám sát để con người can thiệp đúng lúc, đồng thời số hóa quy trình để quyết định dựa trên dữ liệu. Nếu các kết quả vận hành được công bố bằng chỉ số so sánh rõ ràng, những thử nghiệm hiện nay sẽ có cơ sở vững hơn để mở rộng.
