bởi Alakh Srivastava, Rajesh Natesan, Siva Thangavel và Yogesh Chaturvedi vào ngày 19 tháng 3 năm 2025 trên Amazon DocumentDB, Amazon Elastic Container Registry, Amazon Elastic Container Service, Amazon Simple Storage Service (S3), AWS IoT Core, AWS Step Functions, Năng lượng, Năng lượng (Dầu khí), Industries Permalink  Bình luận  Chia sẻ

Tổng quan về giải pháp

Các công nghệ kỹ thuật số tiên tiến đang cách mạng hóa ngành năng lượng, cho phép các tổ chức đạt được các mục tiêu bền vững đồng thời giảm lượng khí thải và khí thải carbon. Theo McKinsey, chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực năng lượng có thể mở ra 1,6 nghìn tỷ USD giá trị vào năm 2035, giúp giảm 20-30% chi phí vận hành và giảm tới 5% lượng khí thải carbon. Khi ngành công nghiệp phát triển theo hướng các hệ thống phát điện phân tán với tích hợp năng lượng tái tạo, các tổ chức đang triển khai các giải pháp cấp doanh nghiệp như lưới điện thông minh, hệ thống quản lý dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và nền tảng giám sát thời gian thực để điều phối tài sản năng lượng của họ với độ chính xác đáng kể. Tác động đã rõ ràng: một nhà máy nhiệt điện 1000 MW ở Nhật Bản đã tiết kiệm chi phí 2,5 triệu đô la, trong khi một trang trại gió ngoài khơi ở Vương quốc Anh đã tăng doanh thu lên 6%, cho thấy các quyết định dựa trên dữ liệu có thể đồng thời tối ưu hóa hiệu suất kinh doanh và thúc đẩy các mục tiêu bền vững như thế nào.

Giải pháp Nhà máy điện thông minh TCS chuyển đổi quản lý phát điện phân tán thông qua một nền tảng tập trung, toàn diện được xây dựng cho bối cảnh năng lượng phức tạp ngày nay. Nó cung cấp cải thiện hiệu suất 0,5%, giảm 8% NOx (Nitơ oxit) cho các nhà máy nhiệt điện, và cắt giảm 1,5% và cải thiện 8-10% độ chính xác dự báo phát điện cho các hệ thống phát điện tái tạo. Được xây dựng trên cơ sở hạ tầng đám mây bảo mật và có thể mở rộng của Amazon Web Services (AWS), giải pháp sáng tạo này sử dụng các thuật toán AI/máy học (ML) tiên tiến để xử lý dữ liệu theo thời gian thực từ các nguồn năng lượng phân tán trên nhiều địa điểm. Giải pháp tích hợp các luồng dữ liệu từ các tài sản phát điện đa dạng, chẳng hạn như mảng năng lượng mặt trời, trang trại gió và hệ thống lưu trữ, cho phép giám sát toàn diện và ra quyết định thông minh trên quy mô lớn.

Trong bài đăng này, chúng tôi khám phá cách giải pháp mạnh mẽ này mang lại cả hoạt động xuất sắc và kết quả kinh doanh bền vững thông qua quản lý năng lượng thông minh.

Kiến trúc giải pháp và luồng dữ liệu

Kiến trúc tuân theo quy trình luồng dữ liệu có hệ thống, sử dụng các dịch vụ AWS trong suốt quy trình làm việc.

1. Nhập dữ liệu: Dữ liệu được nhập từ nhiều nguồn dữ liệu công nghiệp ở định dạng OPC-UA (dữ liệu thiết bị theo thời gian thực), hệ thống lịch sử tại chỗ (dữ liệu hiệu suất lịch sử) và hồ dữ liệu doanh nghiệp sử dụng Amazon S3 (bộ dữ liệu tổ chức). Có thể nhập tối đa 4.000 giá trị thẻ cảm biến mỗi phút từ một tổ máy điện duy nhất, với công suất từ 600 đến 900 MW.
2. Tiếp nhận và điều phối dữ liệu: AWS IoT Core xử lý an toàn các luồng dữ liệu đến, kích hoạt AWS Step Functions để điều phối quy trình xử lý dữ liệu tự động.
3. Xử lý dữ liệu: Nhiều hàm AWS Lambda được kích hoạt bởi Step Functions để thực hiện các tác vụ xử lý dữ liệu tự động, chẳng hạn như dọn dẹp dữ liệu, tạo cảnh báo và tính toán KPI theo thời gian thực.
4. Lưu trữ dữ liệu: Amazon DocumentDB quản lý dữ liệu hoạt động có cấu trúc (KPI, cảnh báo và giao dịch) và được bổ sung bởi Amazon S3, xử lý đầu vào cảm biến thô, dữ liệu được xử lý cũng như các bộ và mô hình đào tạo ML.
5. Đào tạo mô hình ML: Các thuật toán ML cho khả năng phân tích dự đoán được đào tạo bằng Amazon SageMaker và các mô hình trong bộ chứa được lưu trữ trong Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
6. Hoạt động ML: Các mô hình ML được đào tạo được triển khai cho TCS InTwin trực tuyến (công cụ phân tích thời gian chạy) chạy trên Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) để suy luận và dự đoán theo thời gian thực.
7. Triển khai ứng dụng: Ngăn xếp ứng dụng đầy đủ của giải pháp (front-end và back-end) chạy dưới dạng các dịch vụ trong bộ chứa trên Amazon ECS, đảm bảo các hoạt động nhất quán và có thể mở rộng.

Các chức năng chính

Giải pháp cung cấp bốn khả năng cốt lõi giúp chuyển đổi hoạt động của nhà máy điện.

• Bản sao kỹ thuật số AI tự học: Giải pháp của chúng tôi kết hợp dữ liệu và các mô hình AI dựa trên vật lý để tạo ra các bản sao kỹ thuật số lai liên tục học hỏi và thích ứng. Không giống như các mô hình nhiệt động lực học truyền thống, cặp song sinh này có thời gian thực, tiết kiệm chi phí và tự điều chỉnh theo các điều kiện hoạt động thay đổi. Khả năng tự học độc đáo cho phép liên tục thích ứng với dữ liệu mới, duy trì độ chính xác cao trong các tình huống vận hành khác nhau, ngay cả sau khi thay đổi hoặc tắt quy trình lớn.
• Giải pháp mở và có thể mở rộng: Một giải pháp mô-đun, có thể tùy chỉnh và có thể mở rộng có thể được tích hợp với phần mềm nhà máy hiện có và các mô hình AI / nhiệt động lực học do khách hàng xây dựng. Nó có kiến trúc mở và AI có thể giải thích được so với các sản phẩm OEM truyền thống.
• Bàn làm việc song sinh kỹ thuật số mã thấp: Bàn làm việc bản sao kỹ thuật số mã thấp để tạo, tùy chỉnh, nhập và quản lý các mô hình AI trong suốt vòng đời của chúng. Workbench để tạo KPI, FMEA và các trường hợp sử dụng.
• Nền tảng dựng sẵn: Nền tảng và trường hợp sử dụng được xây dựng sẵn có thể định cấu hình cho từng nhà máy, do đó rút ngắn thời gian triển khai và cho phép mở rộng quy mô nhanh chóng giữa các nhà máy cho các trường hợp sử dụng mới.

Các trường hợp sử dụng chính và triển khai

Trong phần này, chúng tôi trình bày cách các khả năng được đề cập trước đó đang hội tụ thành các trường hợp sử dụng có thể giải quyết các vấn đề công nghiệp phức tạp. Sau đây là một số nghiên cứu điển hình trong đó một vấn đề cụ thể được giải quyết và kết quả được cung cấp.

Dự báo phát điện mặt trời: Các mô hình ML và phân tích nâng cao của chúng tôi dự đoán chính xác việc sản xuất năng lượng tái tạo bằng cách phân tích các kiểu thời tiết và dữ liệu hiệu suất lịch sử. Trong quá trình triển khai thành công tại một trang trại gió ngoài khơi của Vương quốc Anh, các thuật toán độc quyền của chúng tôi đã cải thiện độ chính xác dự báo lên 3,2% đối với tốc độ gió và 15,1% đối với năng lượng gió, dẫn đến doanh thu tăng 6%. Những dự đoán nâng cao này cho phép lập kế hoạch tài nguyên tốt hơn, tăng cường cam kết lưới điện và cải thiện việc tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo vào hỗn hợp phát điện của họ.

Tối ưu hóa quá trình đốt cháy trong sản xuất nhiệt: Giải pháp của chúng tôi sử dụng dữ liệu lịch sử của nhà máy và giám sát thời gian thực để tối ưu hóa hoạt động nhiệt điện thông qua mô hình chức năng khách quan phức tạp. Tại một nhà máy nhiệt điện Nhật Bản, cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này đã mang lại kết quả đáng kể: cải thiện 0,5% hiệu suất, giảm 8% lượng khí thải NOx và giảm 1,6% carbon chưa cháy, giúp tiết kiệm 2,5 triệu đô la chi phí vận hành. Giải pháp liên tục cung cấp các khuyến nghị theo thời gian thực cho các điểm đặt tối ưu, cân bằng hiệu quả đạt được với kiểm soát khí thải trong khi đảm bảo tuân thủ môi trường.

Giải pháp bảo trì dự đoán các linh kiện tuabin khí: Công nghệ bản sao kỹ thuật số tài sản của chúng tôi phân tích dữ liệu vận hành và bảo trì lịch sử để dự đoán các hỏng hóc tiềm ẩn của các bộ phận quan trọng như vỏ đốt và cánh tuabin. Trong quá trình triển khai nhà máy điện Úc, giải pháp đã dự đoán thành công sự cố tuabin khí trước 8-12 tháng, cho phép chủ động lên lịch bảo trì và giảm đáng kể thời gian mất điện và chi phí dịch vụ. Cách tiếp cận dự đoán này tối ưu hóa chi phí bảo trì đồng thời kéo dài vòng đời thiết bị và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch.

Lợi ích kinh doanh

Giải pháp toàn diện này mang lại giá trị chuyển đổi trên nhiều khía cạnh của hoạt động phát điện. Thông qua phân tích mô tả low-code và thông tin chi tiết dựa trên AI, người vận hành hiểu sâu hơn về hiệu suất của nhà máy theo thời gian thực, cho phép tối ưu hóa các mục tiêu KPI trong các điều kiện vận hành đa dạng. Điều này dẫn đến giảm chi phí vận hành và lượng khí thải carbon đồng thời cải thiện cam kết lưới điện thông qua dự báo phát điện chính xác, điều này đặc biệt có lợi cho việc tối ưu hóa tài sản tái tạo ở cấp độ đội xe. Khả năng dự đoán của nền tảng thể hiện tác động đáng kể trong việc quản lý tài sản, giảm tới 20% chi phí bảo trì thông qua các chiến lược được tối ưu hóa và dự đoán lỗi tài sản với độ chính xác lên đến 85%.

Hơn nữa, công nghệ này giải quyết những thách thức quan trọng của lực lượng lao động bằng cách hỗ trợ lực lượng lao động già hóa bằng cách ra quyết định do AI hướng dẫn, tạo điều kiện chuyển đổi từ hoạt động lấy con người làm trung tâm sang lấy dữ liệu làm trung tâm. Tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp cho phép nó loại bỏ các silo dữ liệu truyền thống, do đó cho phép thực hành tiêu chuẩn hóa và nâng cao năng suất trong toàn tổ chức. Những lợi ích toàn diện này giúp các tổ chức cải thiện hoạt động ngay lập tức và thành công chiến lược lâu dài trong sản xuất điện bền vững.

Kết thúc

Nhà máy điện thông minh TCS được xây dựng trên AWS đang chuyển đổi hành trình hướng tới tính bền vững của ngành năng lượng thông qua các phân tích nâng cao và các giải pháp dựa trên AI. Cho phép tối ưu hóa hiệu suất chính xác, bảo trì dự đoán và tích hợp liền mạch các nguồn năng lượng tái tạo cho phép nền tảng toàn diện này giúp các tổ chức đạt được các mục tiêu hoạt động xuất sắc và bền vững đồng thời thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số trên quy mô lớn. Với chuyên môn sâu trong ngành và đội ngũ chuyên gia được AWS chứng nhận, TCS đã chứng minh thành công trong việc cung cấp các giải pháp sáng tạo giúp đẩy nhanh quá trình chuyển đổi năng lượng bền vững. Hồ sơ theo dõi đã được chứng minh của TCS trải dài trên các môi trường sản xuất điện đa dạng, từ các nhà máy nhiệt điện truyền thống đến lắp đặt năng lượng tái tạo.

Để tìm hiểu thêm về giải pháp Nhà máy điện thông minh, hãy đọc bài đăng này của TCS.

Về các tác giả

Alakh Srivastava

Alakh Srivastava là giám đốc sản phẩm toàn cầu về thực hành nhà máy điện thông minh của đơn vị IOT & Kỹ thuật số tại TCS với 20+ năm trong lĩnh vực chuyển đổi kỹ thuật số ngành điện. Ông chuyên về các nhà máy điện tái tạo và chu trình hỗn hợp, tập trung vào việc triển khai các giải pháp AI, IoT và phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả và đạt được các mục tiêu bền vững.

Rajesh Natesan

Rajesh Natesan là Trưởng nhóm Kỹ thuật Chính tại nhóm Nhà máy điện Thông minh của TCS với 20+ năm trong lĩnh vực xây dựng các giải pháp công nghiệp. Ông chuyên về IoT, đám mây, AI và quản lý vòng đời sản phẩm, tập trung vào kiến trúc kỹ thuật và phát triển AI/ML cho các nhà máy điện và các giải pháp năng lượng tái tạo.

Siva Thangavel

Siva Thangavel là kiến trúc sư giải pháp đối tác tại AWS làm việc với các nhà tích hợp hệ thống toàn cầu. Ông cung cấp hướng dẫn kiến trúc để xây dựng các ứng dụng Kiến trúc tối ưu cho các đối tác và khách hàng trong các ngành khác nhau.

Yogesh Chaturvedi

Yogesh Chaturvedi là Kiến trúc sư giải pháp chính tại AWS tập trung vào ngành Năng lượng và Tiện ích. Ông làm việc với khách hàng để giải quyết các thách thức kinh doanh của họ bằng cách sử dụng công nghệ đám mây. Ngoài công việc, anh ấy thích đi bộ đường dài, đi du lịch và xem thể thao.