AI giúp giải khủng hoảng năng lượng cho trung tâm dữ liệu

[Phi Vũ]

Sự bùng nổ AI và điện toán đám mây đang đẩy nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu lên mức kỷ lục, gây áp lực lớn lên lưới điện và kế hoạch năng lượng truyền thống. AI không chỉ là nguyên nhân mà còn là công cụ then chốt để cân bằng tải, tối ưu vận hành và giảm rủi ro gián đoạn.

Áp lực năng lượng từ trung tâm dữ liệu​

Trung tâm dữ liệu chuyên về AI có thể tiêu thụ lượng điện tương đương hàng chục nghìn đến trăm nghìn hộ gia đình. Nghiên cứu cho thấy nhu cầu điện toàn cầu từ trung tâm dữ liệu có thể đạt khoảng 700 TWh vào năm 2025 và lên tới 3.500 TWh vào năm 2050, ngang bằng nhu cầu hiện tại của nhiều khu vực lớn trên thế giới.

Những khối tải tập trung này không chỉ làm tăng tổng nhu cầu mà còn tạo ra các điểm nghẽn cục bộ trên lưới, ảnh hưởng tới tiến độ xây dựng nhà ở và các dự án hạ tầng khi điện năng sẵn có bị cạn kiệt tại một số khu vực.

Giới hạn của mô hình quy hoạch truyền thống​

Quy hoạch lưới truyền thống dựa trên mô hình tuyến tính và dữ liệu tĩnh từng hoạt động khi nhu cầu và nguồn phát tương đối ổn định. Tuy nhiên, khi nguồn tái tạo dao động, pin, xe điện và trung tâm dữ liệu biến động lớn, những công cụ dự báo cũ trở nên thiếu nhạy và thường chỉ phản ứng sau khi sự cố xảy ra.

Một sai sót dự báo nhỏ có thể gây hệ quả lan rộng, biến một sự cố cục bộ thành khủng hoảng khu vực hoặc quốc gia khi hệ thống ngày càng liên kết chặt chẽ.

AI như công cụ điều phối và tối ưu​

Chính công nghệ tạo ra nhu cầu lớn cũng có thể giải quyết nó: AI cho phép dự báo thông minh hơn, mô phỏng kịch bản phức tạp và cân bằng tải tự động. Hệ thống kết hợp mô hình kỹ thuật và máy học (hybrid intelligence) có thể tối ưu theo nhiều tiêu chí như biến động giá, dao động tải và tắc nghẽn lưới.

Thuật toán tiên tiến xử lý hàng triệu điểm dữ liệu mỗi giây, chuyển những biến động vi mô trong mạng lưới thành quyết định vận hành hữu ích. Knowledge Graphs giúp kết nối dữ liệu rời rạc từ dầu khí, điện lực và năng lượng tái tạo để AI hiểu được mối quan hệ nhân quả toàn hệ thống.

Ứng dụng thực tế đang triển khai​

Virtual power plants (VPP) gom lại pin, xe điện và hệ thống năng lượng mặt trời thành các đơn vị điều phối được, giúp cân bằng cung cầu và giảm áp lực lên lưới.

Các trung tâm dữ liệu quy mô lớn đang chủ động di dời các tác vụ tính toán không yêu cầu độ trễ giữa các vùng khi lưới bị áp lực, từ đó hỗ trợ ổn định thay vì chỉ tiêu thụ thụ động.

Cảm biến thời gian thực đặt gần đường truyền cung cấp tầm nhìn ngay lập tức về biến đổi dòng điện, dữ liệu này nuôi các mô hình AI để hướng dẫn vận hành và quyết định đầu tư hạ tầng.

Dân chủ hóa trí tuệ và tương lai vận hành​

Các công cụ AI sinh tạo và mã nguồn mở giúp nhiều tổ chức, kể cả những đơn vị nhỏ, tiếp cận khả năng mô phỏng hàng trăm kịch bản và hỏi đáp bằng ngôn ngữ tự nhiên để tìm chiến lược tối ưu. Kết quả là độ tin cậy và hiệu quả của hệ thống năng lượng được cải thiện trên quy mô toàn hệ thống.

AI agents đang tiến hóa từ tự động hóa tác vụ sang các hệ thống điều phối phức hợp, giúp lưới điện và chuỗi cung ứng năng lượng thích ứng nhanh hơn trước những thay đổi không lường trước được.

Nguồn: Techradar