Trong lĩnh vực năng lượng quang điện, hiệu quả vận hành và bảo trì trực tiếp ảnh hưởng đến sản lượng điện và lợi ích kinh tế. Giám đốc vận hành và bảo trì của một nhà máy điện quang điện đang phải đối mặt với một vấn đề nan giải: làm thế nào để hiệu quả đưa vào hệ thống vận hành và bảo trì AI, vừa có thể nâng cao độ chính xác dự đoán, vừa có thể tránh các khoản chi phí phát sinh do đánh giá sai.

Thời gian ngừng hoạt động mỗi giờ đồng nghĩa với việc mất khoảng 3000 độ điện, tương đương gần 2000 nhân dân tệ. Để giảm thiểu tổn thất này, việc áp dụng phân tích AI để theo dõi dữ liệu hoạt động của thiết bị và dự đoán các sự cố tiềm ẩn đã trở thành một lựa chọn hấp dẫn. Tuy nhiên, những thách thức trong thực tiễn phức tạp hơn nhiều so với dự kiến.

Trong những nỗ lực trước đây, hệ thống AI đã xảy ra 3 lần báo động sai trong vòng nửa năm, mỗi lần đều dẫn đến việc kiểm tra tại chỗ và chi phí đi lại không cần thiết. Nghiêm trọng hơn, hệ thống đã không dự đoán được vấn đề che khuất tấm pin quang điện, gây ra 8 giờ ngừng hoạt động và tổn thất 16.000 nhân dân tệ. Những trải nghiệm này đã gợi lên những suy nghĩ sâu sắc về độ tin cậy của AI và trách nhiệm thuộc về ai.

Trong quá trình tiếp xúc với nhiều nhà cung cấp dịch vụ AI, một số vấn đề then chốt đã nổi lên: Làm thế nào để xác định và xử lý các báo cáo sai lệch và thiếu sót của AI? Ai nên chịu trách nhiệm cho những sai lầm trong đánh giá của AI? Làm thế nào để đảm bảo quyền lưu trữ và truy cập dữ liệu được công bằng và công chính? Những vấn đề này không chỉ liên quan đến khía cạnh kỹ thuật mà còn liên quan đến việc xác định mô hình kinh doanh và trách nhiệm pháp lý.

Một trường hợp điển hình là AI đã nhầm lẫn phân chim bị che khuất là sự lão hóa của linh kiện, điều này làm nổi bật những hạn chế của AI trong các tình huống thực tế phức tạp. Điều này không chỉ phơi bày sự thiếu sót của các hệ thống AI hiện tại trong việc nhận diện các vấn đề đa yếu tố, mà còn nhắc nhở chúng ta rằng trí tuệ nhân tạo cần phải liên tục học hỏi và tối ưu hóa.

Vấn đề này trong ngành công nghiệp năng lượng mặt trời phản ánh những thách thức rộng lớn hơn trong việc ứng dụng AI. Trong việc theo đuổi hiệu quả, làm thế nào để cân bằng giữa đổi mới công nghệ và rủi ro trong thực tế, làm thế nào để tìm ra điểm cân bằng tốt nhất giữa quyết định hỗ trợ bởi AI và kinh nghiệm con người, đây đều là những câu hỏi cần được thảo luận sâu sắc.

Trong tương lai, ứng dụng AI trong lĩnh vực vận hành và bảo trì năng lượng mặt trời có thể cần nhiều hợp tác liên ngành hơn, kết hợp kiến thức chuyên môn từ nhiều lĩnh vực như năng lượng, CNTT, pháp luật, để xây dựng một hệ thống vận hành thông minh toàn diện và đáng tin cậy hơn. Đồng thời, cũng cần hoàn thiện các chính sách và quy định pháp lý để cung cấp sự xác định trách nhiệm rõ ràng và cơ chế giải quyết tranh chấp cho việc ứng dụng công nghệ mới.

Tổng thể mà nói, triển vọng ứng dụng AI trong vận hành và bảo trì năng lượng mặt trời là rất rộng lớn, nhưng để thực sự hiện thực hóa tiềm năng của nó, cần có sự tiến bộ công nghệ liên tục, đổi mới mô hình quản lý và sự hợp tác chặt chẽ giữa các bên.