Nâng cấp lưu trữ năng lượng truyền thông bằng AI: Kiến tạo hệ sinh thái năng lượng mới cho đa ngành

Trong bối cảnh nhu cầu điện năng toàn cầu tăng vọt, đặc biệt từ các trung tâm dữ liệu AI và hạ tầng viễn thông, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào quản lý và lưu trữ năng lượng tại các trạm BTS đang mở ra một hướng đi mới. Thay vì chỉ là tài sản dự phòng, hệ thống pin lưu trữ kết hợp AI có thể biến thành "nhà máy điện ảo", giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, tạo doanh thu từ chênh lệch giá điện và góp phần ổn định lưới điện quốc gia.

Bài viết này sẽ phân tích sâu về giải pháp hệ thống lưu trữ năng lượng tích hợp AI của ZTE, một xu hướng công nghệ đang được nhiều nhà mạng lớn tại châu Âu áp dụng, đồng thời đánh giá tiềm năng ứng dụng tại Việt Nam khi thị trường điện cạnh tranh và năng lượng tái tạo đang phát triển mạnh.

Nhu cầu điện năng tăng cao: Bài toán từ AI đến hạ tầng viễn thông

Các trung tâm dữ liệu AI đang trở thành động lực chính cho sự gia tăng tiêu thụ điện năng toàn cầu. Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), tổng mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu dự kiến sẽ tăng gấp đôi trong giai đoạn 2025-2030, đạt 950 TWh, tương đương 3% nhu cầu điện toàn cầu. Riêng mức tiêu thụ điện cho các trung tâm dữ liệu AI sẽ tăng gấp ba lần trong cùng kỳ.

Tuy nhiên, AI không chỉ tồn tại trong các trung tâm dữ liệu. Mạng lưới viễn thông kết nối các trung tâm này với doanh nghiệp và người tiêu dùng cũng là một "ông lớn" tiêu thụ điện. Công nghệ 5G và các thế hệ mạng tiếp theo đòi hỏi nhu cầu năng lượng ngày càng cao. Kiến trúc truyền thông mới cung cấp băng thông và dịch vụ phong phú hơn, nhưng cũng đòi hỏi mật độ trạm gốc dày hơn, và hạ tầng 5G như anten MIMO tiêu tốn nhiều điện năng hơn thiết bị cũ.

IEA ước tính mức tiêu thụ điện của mạng lưới viễn thông vào khoảng 260-360 TWh/năm vào năm 2022, chiếm tới 1,5% tổng lượng điện sử dụng toàn cầu, trong đó mạng di động chiếm 2/3 tổng số.

Điều này diễn ra trong bối cảnh nhu cầu điện nói chung tăng vọt khi các lĩnh vực như giao thông và công nghiệp chuyển dịch khỏi nhiên liệu hóa thạch. IEA nhận định: "Kỷ nguyên của điện đã đến" khi tốc độ tăng trưởng tiêu thụ điện dự kiến nhanh hơn 2,5 lần so với tăng trưởng nhu cầu năng lượng tổng thể trong 5 năm tới.

Từ tài sản tĩnh đến nút năng lượng thông minh

Các công trình công nghệ, đặc biệt ở vùng biên hoặc khu vực cách ly, luôn cần năng lượng dự phòng dưới dạng máy phát điện và pin. Những nguồn lực tĩnh này ngày càng được bổ sung bằng năng lượng tái tạo như điện mặt trời (PV) và điện gió, đặc biệt quan trọng cho các công trình ở vùng sâu vùng xa ngoài lưới điện.

Điểm mấu chốt là cho đến nay, những tài sản này vẫn "ngu" — nằm im chờ sự cố và không bao giờ được sử dụng. Với hệ thống lưu trữ năng lượng thông minh hơn và AI, hạ tầng này có thể trở thành nguồn điện tự thân, tạo doanh thu cho các nhà khai thác viễn thông, chính phủ, doanh nghiệp và giúp ổn định lưới điện tổng thể.

Giải pháp toàn diện (Full-stack) của ZTE

Ông Kong Peng, Phó Chủ tịch ZTE Digital Energy, chỉ ra rằng các hệ thống lưu trữ năng lượng truyền thống thường được lắp ráp từ các linh kiện của nhiều nhà cung cấp khác nhau, dựa trên các giao thức truyền thông không đồng nhất. Điều này dẫn đến "tổn thất năng lượng cộng dồn, công tác phối hợp kiểm tra kém hiệu quả và trách nhiệm giải trình không rõ ràng".

Ngược lại, ZTE đã phát triển một giải pháp lưu trữ năng lượng toàn diện (full-stack) tích hợp. Phần cứng cốt lõi bao gồm tủ BESS (Hệ thống lưu trữ năng lượng bằng pin) làm mát bằng chất lỏng kép và BESS container hóa.

• Tủ BESS 261 kWh phù hợp để triển khai tại các trung tâm dữ liệu biên và các điểm trung tâm.
• BESS container hóa có thể được ghép nối tiếp để tạo thành hệ thống lưu trữ năng lượng công suất lớn từ hàng chục MW đến hàng trăm MW, áp dụng cho các trung tâm dữ liệu AI, khu công nghiệp zero-carbon, lưu trữ năng lượng độc lập phía lưới điện và các kịch bản khác.

Xung quanh đó là sự "tích hợp thuần bản địa" các thành phần cốt lõi bao gồm cell pin, BMS (Hệ thống quản lý pin), EMS (Hệ thống quản lý năng lượng) và PCS (Hệ thống chuyển đổi điện năng). Nó cũng bao gồm các công nghệ "đang trưởng thành" như kiểm soát nhiệt làm mát bằng chất lỏng và quản lý cấp cụm.

Vai trò trung tâm của AI

AI kết nối toàn bộ hệ thống thông qua hệ thống quản lý năng lượng thông minh của ZTE, tiếp nhận dữ liệu từ cơ sở hạ tầng phát điện và lưu trữ cùng các tín hiệu bên ngoài theo thời gian thực, như dự báo thời tiết và giá năng lượng.

Hệ thống VPP theo dõi giá điện theo thời gian thực trong khi các thuật toán AI tính toán các chiến lược sạc và xả tối ưu để tối đa hóa giao dịch. Ngoài việc tạo cơ hội doanh thu, hệ thống này ổn định nguồn cung và tận dụng tốt hơn năng lượng mặt trời sẵn có.

Hệ thống lưu trữ năng lượng hoàn chỉnh của ZTE có hiệu suất tổng thể trên 90%, có thể thay thế hoàn toàn các nguồn điện dự phòng truyền thống như máy phát điện diesel trong một số kịch bản.

Ba nguồn doanh thu chính từ hệ thống lưu trữ năng lượng AI

Hạ tầng này mở ra nhiều khả năng tạo doanh thu cho nhà khai thác:

• Kinh doanh chênh lệch giá điện (Arbitrage) thông qua chênh lệch giá điện giờ cao điểm-thấp điểm, phản hồi nhu cầu lưới điện và trợ cấp điều tần.
• Hấp thụ điện mặt trời cục bộ để nhận doanh thu từ chứng chỉ năng lượng xanh và giao dịch tín chỉ carbon.
• Cho thuê tài sản lưu trữ năng lượng để có dòng tiền dài hạn có thể dự đoán được.

Kết quả là các nhà khai thác, hay đúng hơn là AI, có thể xác định thời điểm hợp lý để lấy năng lượng từ lưới điện, khi nào lưu trữ và khi nào cung cấp trở lại.

Ông Kong cho biết ZTE cũng cung cấp dịch vụ trọn gói để đưa khách hàng vào hoạt động, bao gồm "khảo sát hiện trường, đấu nối lưới điện, xây dựng, giám hộ tài sản và phát triển tài sản carbon".

Thích ứng với từng môi trường: Không có giải pháp chung cho mọi nơi

Không có cách tiếp cận chung cho tất cả về cách các nhà khai thác có thể sử dụng hệ thống để tạo doanh thu. Ông Kong chỉ ra rằng Nam Âu "rất dồi dào tài nguyên quang điện, ưu tiên các trạm gốc tích hợp quang điện-lưu trữ và mở rộng quy mô sau khi xác minh lợi ích kinh tế".

Ngược lại, Bắc Âu "có đặc điểm là giá điện biến động và thị trường điều tần trưởng thành, nơi các nhà khai thác tập trung vào doanh thu từ các dịch vụ phụ trợ lưu trữ năng lượng".

Ví dụ thực tế: Türkiye Telecom và các nhà mạng châu Âu

Türkiye Telecom đã đưa công nghệ này vào hoạt động tại nhà máy điện mặt trời 128 MWp trên diện tích 130 ha ở Sivas, trung tâm Anatolia. Nhà máy sử dụng tấm pin N-type và bộ biến tần 350kW, khi hoàn thành sẽ sản xuất 196 GWh năng lượng, tương đương 15% mức tiêu thụ năng lượng của nhà khai thác và cắt giảm 88.000 tấn carbon. Đây là bước quan trọng trong quá trình chuyển đổi năng lượng của nhà mạng di động này.

Các nhà khai thác khác cũng đã áp dụng công nghệ này:

• Tại Italy, một nhà cung cấp đang xây dựng hệ thống lưu trữ năng lượng tại các trạm gốc để khai thác doanh thu từ chênh lệch giá điện và phản hồi nhu cầu, đồng thời cung cấp dịch vụ lưu trữ cho bên thứ ba cho khách hàng trong nước và thương mại.
• Các đối tác châu Âu khác đang triển khai hệ thống tại Áo, Romania và Phần Lan.

Ông Kong lưu ý: Không phải địa điểm nào cũng khả thi. Các khu vực có giá điện bằng phẳng mang lại ít cơ hội kinh doanh chênh lệch giá, trong khi lưới điện ổn định giảm nhu cầu về nguồn điện dự phòng. Các cơ chế phê duyệt lưới điện, quy định lưu trữ năng lượng rộng hơn và chính sách giao dịch carbon đều sẽ phát huy tác dụng.

Ứng dụng rộng rãi trong công nghiệp và đời sống

Hệ thống lưu trữ năng lượng thông minh tích hợp AI này không chỉ giới hạn trong lĩnh vực viễn thông. Khả năng tương thích mạnh mẽ và trí thông minh của nó cho phép triển khai trong nhiều ứng dụng công nghiệp và dân sinh:

• Khu công nghiệp: Hệ thống kết nối với thiết bị quang điện và điện gió, tối ưu hóa lịch trình năng lượng, cân bằng nhu cầu điện cao điểm-là, cắt giảm chi phí điện, đảm bảo nguồn điện ổn định cho thiết bị chính xác và tạo điều kiện cho quá trình chuyển đổi zero-carbon.
• Tòa nhà thương mại và khu phức hợp đô thị: Thích ứng với tải điện dao động, lưu trữ năng lượng vào giờ thấp điểm để tiết kiệm điện, tham gia phản hồi nhu cầu lưới điện để tạo nguồn doanh thu mới.
• Nông nghiệp thông minh: Hệ thống tích hợp quang điện-lưu trữ giải quyết nguồn cung cấp điện không ổn định và đắt đỏ, đảm bảo hoạt động ổn định của thiết bị nông nghiệp.
• Khai khoáng: Lưu trữ năng lượng thông minh có thể thay thế máy phát điện diesel truyền thống, giảm chi phí và lượng khí thải carbon đồng thời đảm bảo nguồn điện đáng tin cậy cho công việc có rủi ro cao.
• Vùng biệt lập, hải đảo: Giải pháp quang điện-lưu trữ tích hợp cho phép xây dựng lưới điện siêu nhỏ sạch, độc lập, không phụ thuộc vào nhiên liệu hóa thạch.

Bài học và tiềm năng cho Việt Nam

Trong bối cảnh Việt Nam đang đẩy mạnh chuyển đổi năng lượng với cam kết Net Zero vào 2050, cũng như sự phát triển nhanh chóng của hạ tầng số và các trung tâm dữ liệu, mô hình này mang lại nhiều gợi ý quan trọng:

• Thị trường điện cạnh tranh: Việt Nam đang từng bước hình thành thị trường điện cạnh tranh, tạo tiền đề cho các mô hình kinh doanh chênh lệch giá điện và dịch vụ điều tần tương tự.
• Năng lượng tái tạo: Với tiềm năng quang điện và điện gió rất lớn, đặc biệt ở miền Trung và miền Nam, các nhà mạng có thể kết hợp hệ thống pin lưu trữ với điện mặt trời mái nhà để tối ưu hóa chi phí vận hành.
• Yêu cầu tuân thủ: Các nhà khai thác cần đảm bảo tuân thủ các quy định về ổn định lưới điện, tiêu chuẩn xây dựng và an toàn phòng cháy chữa cháy.

Kết luận

Chúng ta đang ở trong kỷ nguyên điện, nhưng điện từ lưới điện không phải là nguồn tài nguyên vô hạn, một phần vì nhu cầu của AI. Kết hợp với cơ sở hạ tầng điện hiện đại và năng lượng tái tạo, AI có thể trao cho các nhà khai thác viễn thông và trung tâm dữ liệu cơ hội làm nhiều hơn là chỉ đánh dấu vào ô bền vững trong khi bù đắp giá điện tăng vọt: họ có thể làm cho dịch vụ của mình linh hoạt hơn, cắt giảm đáng kể hóa đơn tiền điện và giúp ổn định hệ sinh thái năng lượng khu vực.

Những tiến bộ liên tục trong công nghệ lưu trữ năng lượng, thuật toán AI và các chính sách năng lượng mới hỗ trợ đang mở đường cho việc áp dụng quy mô lớn lưu trữ năng lượng thông minh trong mọi kịch bản. Ngành công nghiệp sẽ tập trung vào việc khám phá khả năng thích ứng kỹ thuật, các thách thức triển khai, mô hình kinh doanh có lợi nhuận và vận hành tuân thủ cho các kịch bản ứng dụng đa dạng.