“Có đơn hàng gấp vào chiều mai. Hãy ưu tiên tải sản xuất và sạc pin vào buổi sáng, khi giá điện rẻ hơn.” Đó là yêu cầu một quản lý nhà máy nhập vào hệ thống quản lý năng lượng mà không cần viết mã hay thiết lập quy tắc. Chỉ vài giây sau, hệ thống tự động đưa ra một phương án lập lịch hoàn chỉnh.
Công nghệ đứng sau hệ thống này là WHES OS, hệ điều hành năng lượng được phát triển theo hướng tích hợp AI, do một công ty công nghệ Trung Quốc phát triển. Hệ thống tích hợp tác nhân AI có khả năng “hiểu ý định”, biến hệ thống lưu trữ năng lượng từ một công cụ vận hành theo các quy tắc định sẵn thành một hệ thống có thể tự đưa ra quyết định dựa trên ngôn ngữ tự nhiên.
Đây là một ví dụ cho thấy quá trình chuyển đổi sang vận hành thông minh đang diễn ra trong ngành năng lượng Trung Quốc. Các tác nhân AI nhanh chóng được triển khai trong nhiều khâu, từ nghiên cứu và phát triển, vận hành và bảo trì đến giám sát an toàn và giao dịch điện.
Lyu Zhe, Phó chủ tịch Beijing HyperStrong Technology, một doanh nghiệp lưu trữ năng lượng lớn của Trung Quốc, cho biết AI đang thay đổi hoạt động nghiên cứu và phát triển khi chuyển quá trình thử-sai sang mô hình dự báo, rút ngắn chu kỳ phát triển từ nhiều năm xuống còn vài tháng. Trong vận hành, AI giúp tăng doanh thu nhờ giảm các sự cố ngoài kế hoạch và kéo dài thời gian hoạt động.
Trong giao dịch điện, AI dự báo giá dựa trên nhiều yếu tố như sản lượng năng lượng tái tạo, thời tiết, tình trạng quá tải lưới điện và giá thị trường để tối ưu chiến lược sạc, xả pin. Tại một trạm lưu trữ thông minh của Envision Group ở thành phố Binzhou, tỉnh Sơn Đông, một tác nhân AI giao dịch đã đạt độ chính xác 95% trong dự báo chênh lệch giá giữa giờ cao điểm và thấp điểm.
Những ứng dụng này cho thấy ngành năng lượng Trung Quốc đang bước vào giai đoạn chuyển đổi thông minh rộng hơn, được thúc đẩy bởi chính sách tăng cường phối hợp giữa năng lực điện toán và hệ thống điện.
Báo cáo Công tác Chính phủ Trung Quốc năm nay lần đầu kêu gọi triển khai các dự án hạ tầng mới cho các cụm điện toán thông minh quy mô lớn, đồng thời phối hợp phát triển năng lực điện toán với nguồn cung điện. Trong khi đó, Đề cương Kế hoạch 5 năm lần thứ 15 (2026-2030) đặt mục tiêu thúc đẩy triển khai đồng bộ điện năng xanh và năng lực điện toán. Kế hoạch này cũng yêu cầu bảo đảm nguồn điện chất lượng cao cho các ngành như dữ liệu lớn và AI.
AI được xem là công nghệ chiến lược thúc đẩy cuộc cách mạng khoa học-công nghệ và chuyển đổi công nghiệp mới. Tuy nhiên, các trung tâm điện toán phục vụ AI tiêu thụ lượng điện khổng lồ, với phụ tải biến động mạnh và thường xuất hiện các đợt tăng nhu cầu đột ngột.
Theo Cục Quản lý Năng lượng Quốc gia Trung Quốc (NEA), các trung tâm dữ liệu nước này tiêu thụ 170 tỷ kWh điện trong năm 2025, tương đương 1,6% tổng lượng điện tiêu thụ cả nước.
Trung Quốc hiện sở hữu hệ thống năng lượng tái tạo lớn nhất và tăng trưởng nhanh nhất thế giới. NEA hôm 1/9 cho biết công suất điện mặt trời lắp đặt đã lần đầu vượt công suất điện than, đưa điện mặt trời trở thành nguồn điện lớn nhất Trung Quốc xét về công suất lắp đặt.
“Chỉ khi kết hợp thế mạnh đổi mới của các mô hình AI lớn do Trung Quốc phát triển với năng lực cung cấp điện mạnh, đặc biệt là nguồn năng lượng sạch dồi dào, Trung Quốc mới có thể biến lợi thế về năng lượng và điện thành lợi thế cạnh tranh trong ngành AI,” Ding Zhaohao, giáo sư Đại học Điện lực Hoa Bắc, nhận định.
Tháng 5, bốn cơ quan Trung Quốc công bố một kế hoạch hành động, đặt mục tiêu đến năm 2030 nâng đáng kể năng lực cung cấp năng lượng sạch cho hạ tầng điện toán AI, đồng thời mở rộng mạnh việc ứng dụng AI trong ngành năng lượng. Kế hoạch yêu cầu phối hợp phát triển các trung tâm năng lượng tái tạo quy mô lớn với các trung tâm điện toán quốc gia, đồng thời hướng thêm các cơ sở điện toán đến những khu vực giàu năng lượng, nơi có thể tận dụng nguồn điện tái tạo dồi dào tại chỗ.
Tại Khu tự trị Nội Mông ở miền Bắc Trung Quốc, một dự án thí điểm đang mở đường cho mô hình này. Dự án trung tâm dữ liệu đầu tiên của Trung Quốc tích hợp nguồn điện tái tạo, hệ thống lưu trữ và phụ tải điện toán đã vận hành từ tháng 7/2025. Trung tâm sử dụng điện gió và điện mặt trời tự sản xuất, phần điện dư được lưu trữ trong pin, trong khi lưới điện đóng vai trò nguồn dự phòng.
Những kết quả ban đầu cho thấy triển vọng tích cực, nhưng quá trình tích hợp sâu hơn vẫn đối mặt nhiều thách thức, trong đó có việc thiếu các mô hình AI lớn chuyên biệt cho từng ngành, nguồn dữ liệu chất lượng cao còn hạn chế và cơ chế chia sẻ dữ liệu giữa doanh nghiệp cũng như giữa các ngành chưa đầy đủ.
Một trang trại điện mặt trời của Trung Quốc. Nguồn năng lượng sạch của nước này đã vược qua công suất điện than. Ảnh: SCMP
