Các nhà nghiên cứu tại UT Dallas, những người đã hợp tác với các kỹ sư tại Đại học Buffalo ở New York (Mỹ), đã trình diễn hệ thống tự động này trong một nghiên cứu được công bố trực tuyến trên tạp chí Nature.
Cách tiếp cận này là một ví dụ ban đầu về công nghệ "lưới điện tự phục hồi", sử dụng AI để phát hiện và sửa chữa các sự cố như mất điện một cách tự động và không có sự can thiệp của con người khi xảy ra sự cố, chẳng hạn như đường dây điện bị hư hỏng do bão.
 |
Cúp điện trong mùa hè luôn là một nỗi ám ảnh. |
Lưới điện ở các nước là một mạng lưới rộng lớn, phức tạp gồm các đường dây truyền tải và phân phối, cơ sở phát điện và máy biến áp phân phối điện từ nguồn điện đến người tiêu dùng.
Bằng cách sử dụng nhiều kịch bản khác nhau trong mạng thử nghiệm, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng giải pháp của họ có thể tự động xác định các tuyến đường thay thế để truyền điện cho người dùng trước khi xảy ra mất điện. AI có lợi thế về tốc độ, hệ thống có thể tự động định tuyến lại dòng điện trong một phần nghìn giây, trong khi các quy trình hiện tại do con người kiểm soát để xác định các đường đi thay thế có thể mất từ vài phút đến hàng giờ.
 |
Dùng tốc độ tính toán của AI, hệ thống điện có thể được tái định tuyến khi có sự cố trong tích tắc. |
Tiến sĩ Jie Zhang, phó giáo sư kỹ thuật cơ khí tại Trường Kỹ thuật và Khoa học Máy tính Erik Jonsson cho biết: “Mục tiêu của chúng tôi là tìm ra con đường tối ưu để truyền tải điện năng đến đa số người dùng càng nhanh càng tốt."
Zhang, đồng tác giả của nghiên cứu và các đồng nghiệp của ông đã sử dụng công nghệ áp dụng học máy vào biểu đồ để lập bản đồ các mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể tạo nên mạng lưới phân phối điện. Học máy bằng đồ thị liên quan đến việc mô tả cấu trúc liên kết của mạng, cách các thành phần khác nhau được sắp xếp trong mối quan hệ với nhau và cách điện di chuyển trong hệ thống.
Đồng tác giả nghiên cứu, Tiến sĩ Yulia Gel, giáo sư khoa học toán học tại Trường Khoa học Tự nhiên và Toán học, cho biết cấu trúc liên kết mạng cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc áp dụng AI để giải quyết các vấn đề trong các hệ thống phức tạp khác, chẳng hạn như cơ sở hạ tầng quan trọng và hệ sinh thái.
"Trong dự án liên ngành này, bằng cách tận dụng chuyên môn của nhóm chúng tôi về hệ thống điện, toán học và máy học, chúng tôi đã khám phá cách chúng tôi có thể mô tả một cách có hệ thống các mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau khác nhau trong hệ thống phân phối bằng cách sử dụng trừu tượng đồ thị".
Cách tiếp cận của các nhà nghiên cứu dựa vào việc học tăng cường đưa ra quyết định tốt nhất để đạt được kết quả tối ưu. Dưới sự chỉ đạo của đồng tác giả Tiến sĩ Souma Chowdhury, phó giáo sư kỹ thuật cơ khí và hàng không vũ trụ, các nhà nghiên cứu tại Đại học Buffalo tập trung vào khía cạnh học tăng cường của dự án.
Roshni Anna Jacob, một nhà nghiên cứu cho biết: Nếu điện bị chặn do lỗi đường dây, hệ thống có thể cấu hình lại bằng cách sử dụng các công tắc và lấy điện từ các nguồn có sẵn ở gần, chẳng hạn như từ các tấm pin mặt trời hoặc pin quy mô lớn trong khuôn viên trường đại học hoặc cơ sở kinh doanh. Nghiên cứu sinh tiến sĩ kỹ thuật điện của UTD và là đồng tác giả đầu tiên của bài báo.
Sau khi tập trung vào việc ngăn chặn tình trạng mất điện, các nhà nghiên cứu sẽ hướng tới phát triển công nghệ tương tự để sửa chữa và khôi phục lưới điện sau khi mất điện.
