Từ nghị quyết của Đảng đến công nghệ cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV

2 giờ trướcBài gốc

Tóm tắt bài viết: Từ yêu cầu bảo đảm an ninh năng lượng và hiện đại hóa hạ tầng thiết yếu, đề tài cấp quốc gia “Nghiên cứu thiết kế và xây dựng hệ thống kiểm tra, giám sát tình trạng vận hành và cảnh báo sớm sự cố của các thiết bị và đường dây tải điện 110 kV trên cơ sở ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn” đã cụ thể hóa tinh thần các nghị quyết của Đảng bằng sản phẩm khoa học ứng dụng thực tiễn. Với việc tích hợp trí tuệ nhân tạo, UAV, dữ liệu lớn, GIS và phần mềm giám sát điều hành trong kiểm tra, cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV, đề tài trở thành minh chứng sinh động cho năng lực làm chủ công nghệ và sức sống của nghị quyết khi đi vào đời sống.

Từ khóa: Khoa học công nghệ; Đổi mới sáng tạo; Chuyển đổi số; An ninh năng lượng; Làm chủ công nghệ.

Trong bối cảnh khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số đang trở thành động lực quan trọng của phát triển, yêu cầu đặt ra không chỉ là ban hành chủ trương đúng, mà còn là tổ chức thực hiện để tạo ra những kết quả cụ thể trong sản xuất và đời sống.

Từ góc nhìn đó, đề tài cấp quốc gia về hệ thống kiểm tra, giám sát và cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV trên cơ sở ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn là một minh chứng cho khả năng chuyển hóa chủ trương phát triển khoa học công nghệ thành giải pháp phục vụ hạ tầng thiết yếu. Từ một vấn đề kỹ thuật của ngành điện, đề tài cho thấy năng lực trong nước có thể tham gia xử lý các yêu cầu lớn của hạ tầng quốc gia, góp phần bảo đảm an ninh năng lượng và hiện đại hóa hệ thống điện.

Ứng dụng UAV kiểm tra đường dây Truyền tải điện. Hình ảnh minh họa.

Đề tài thuộc Chương trình khoa học và công nghệ trọng điểm cấp quốc gia giai đoạn đến năm 2025 “Hỗ trợ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0”, mã số KC-4.0.31/19-25, do Trường Đại học Điện lực chủ trì, TS. Nguyễn Thị Thanh Tân làm chủ nhiệm. Không chỉ là một nhiệm vụ nghiên cứu trong lĩnh vực điện lực, đề tài còn là ví dụ cụ thể cho thấy năng lực khoa học công nghệ trong nước có thể tham gia giải quyết những bài toán lớn của hạ tầng quốc gia, qua đó góp phần khẳng định tính đúng đắn của đường lối phát triển dựa trên khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số.

Từ Nghị quyết của Đảng đến yêu cầu làm chủ công nghệ

Nghị quyết số 20-NQ/TW ngày 01/11/2012 của Ban Chấp hành Trung ương khóa XI đã xác định phát triển khoa học và công nghệ là động lực quan trọng phục vụ sự nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa đất nước. Tiếp đó, Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 của Bộ Chính trị đặt ra yêu cầu chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Đặc biệt, Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị tiếp tục nhấn mạnh đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, coi đây là động lực chủ yếu để phát triển nhanh và bền vững.

Những nghị quyết đó không dừng lại ở định hướng vĩ mô. Trong đời sống thực tiễn, chúng đặt ra yêu cầu phải hình thành năng lực công nghệ cụ thể, giải quyết những bài toán cụ thể của đất nước. Với lĩnh vực điện lực, yêu cầu ấy càng rõ ràng.

Điện năng không chỉ là một loại hàng hóa đặc biệt, mà còn là nền tảng của sản xuất công nghiệp, dịch vụ, y tế, giáo dục, quốc phòng, an ninh và sinh hoạt dân sinh. Một sự cố trên lưới điện có thể kéo theo gián đoạn sản xuất, thiệt hại kinh tế, ảnh hưởng đời sống người dân và làm suy giảm niềm tin xã hội vào chất lượng vận hành hạ tầng thiết yếu.

Lưới điện 110 kV được xác định là “cầu nối huyết mạch”, truyền tải điện từ cấp 220 kV đến các phụ tải quan trọng như khu công nghiệp, đô thị. Riêng PC Thanh Hóa quản lý 57 đường dây với tổng chiều dài 841,8 km và 27 trạm biến áp; trong khi đó, Tổng công ty Truyền tải điện quốc gia (EVNNPT) quản lý khoảng 32.100 km đường dây cao áp cùng hàng nghìn km lưới 110 kV trên phạm vi cả nước.

Sự cố trong vận hành thường đến từ ba nhóm nguyên nhân: tác động thời tiết, thiên tai; vi phạm hành lang an toàn; và hỏng hóc nội tại của thiết bị. Thực tế sét đánh chiếm gần 65% sự cố đường dây năm 2022; bão Yagi gây 102 sự cố 110 kV; vi phạm hành lang an toàn điện năm 2022 ghi nhận 79 vụ tai nạn, làm 30 người chết và 65 người bị thương.

Những con số đó cho thấy bảo đảm an toàn lưới điện không chỉ là vấn đề kỹ thuật của ngành điện, mà còn là yêu cầu gắn trực tiếp với ổn định kinh tế - xã hội, an toàn dân sinh và năng lực quản trị hạ tầng thiết yếu. Với đề tài này, tinh thần các nghị quyết của Đảng về khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được cụ thể hóa qua một chuỗi sản phẩm rõ ràng: thiết bị UAV, cơ sở dữ liệu lớn, mô hình trí tuệ nhân tạo, phần mềm giám sát điều hành và năng lực cảnh báo sớm rủi ro vận hành.

Điểm đáng chú ý ở đây là sức thuyết phục của đề tài không nằm ở việc nêu lại chủ trương, mà ở khả năng thực hiện chủ trương ấy bằng kết quả thực tiễn. Một chủ trương đúng chỉ thực sự có sức thuyết phục khi được kiểm nghiệm trong đời sống, thông qua những kết quả cụ thể.

Khi các nghị quyết về khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được chuyển hóa thành nhiệm vụ nghiên cứu, sản phẩm công nghệ và hiệu quả vận hành trong một lĩnh vực hạ tầng thiết yếu như điện lực, sức sống của đường lối không chỉ được khẳng định bằng lập luận, mà còn bằng chính thành quả phát triển.

Khi trí tuệ nhân tạo giải bài toán hạ tầng thiết yếu

Một trong những điểm đáng chú ý của đề tài là vai trò chủ trì của Trường Đại học Điện lực. Trong mô hình phát triển hiện đại, trường đại học kỹ thuật không chỉ có chức năng đào tạo nguồn nhân lực, mà còn phải trở thành trung tâm nghiên cứu, đổi mới sáng tạo và chuyển giao công nghệ. Với các lĩnh vực hạ tầng thiết yếu như điện lực, vai trò đó càng có ý nghĩa, bởi đây là nơi hội tụ tri thức chuyên ngành, năng lực nghiên cứu và khả năng kết nối với nhu cầu thực tiễn.

Đề tài đặt mục tiêu làm chủ công nghệ trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn trong xây dựng hệ thống kiểm tra, giám sát, cảnh báo sớm sự cố; xây dựng cơ sở dữ liệu lớn về hệ thống truyền tải điện; đào tạo nâng cao năng lực nghiên cứu, làm chủ công nghệ trong vận hành, giám sát và cảnh báo sự cố; đồng thời áp dụng thành công hệ thống tại ít nhất một địa chỉ ứng dụng cụ thể.

Phạm vi nghiên cứu cho thấy đây là một nhiệm vụ liên ngành rõ nét. Hệ thống không chỉ xử lý bài toán điện lực truyền thống, mà còn kết hợp thiết bị bay không người lái, trí tuệ nhân tạo, thị giác máy tính, xử lý dữ liệu lớn, bản đồ số GIS và cảm biến đa nguồn.

Đối tượng kiểm tra, giám sát bao gồm cột điện, đường dây, tạ chống rung, sứ cách điện, phụ kiện cách điện; các bất thường như vật thể lạ mắc vào đường dây, dây dẫn bị đứt sợi, quá nhiệt mối nối, trôi tạ chống rung, cách điện thủy tinh bị vỡ bát, cách điện silicon bị rách tán, cột han rỉ, móng cột nứt bê tông, sạt lở đất xung quanh móng cột. Hệ thống cũng hướng tới cảnh báo sớm phóng điện đường dây, dây dẫn bị võng, phóng điện cách điện và nguy cơ vi phạm hành lang an toàn lưới điện.

Điều đáng nói là đề tài đi thẳng vào những vấn đề phức tạp của thực tiễn vận hành lưới điện 110 kV. Kiểm tra đường dây 110 kV vốn là công việc phức tạp, nhiều vị trí nằm ở vùng núi, khu vực khó tiếp cận hoặc nơi có điều kiện thời tiết bất lợi.

Nếu chỉ dùng ống nhòm, camera cầm tay hoặc kiểm tra thủ công, người lao động phải tiếp cận khu vực nguy hiểm, trong khi dữ liệu thu được khó đồng bộ và khó sử dụng cho phân tích dài hạn. Việc kết hợp UAV, camera quang học, camera nhiệt, cảm biến môi trường, AI và dữ liệu lớn đã mở ra hướng tiếp cận mới: thu thập dữ liệu từ xa, phân tích nhanh, chuẩn hóa báo cáo và hỗ trợ ra quyết định bảo trì, sửa chữa.

Phần mềm phân tích và đưa ra khoảng cách dây và cây vị phạm. Hình ảnh minh họạ.

Không chỉ đưa UAV vào kiểm tra lưới điện, nhóm nghiên cứu tổ chức một chuỗi công nghệ hoàn chỉnh, từ thu thập dữ liệu, xử lý tại hiện trường, truyền nhận thông tin, phân tích bằng trí tuệ nhân tạo đến hiển thị kết quả và hỗ trợ ra quyết định tại trung tâm giám sát. Đây là sự khác biệt căn bản giữa một thiết bị bay phục vụ quan sát thông thường với một hệ thống giám sát thông minh.

Nếu UAV chỉ dừng ở chức năng ghi hình, giá trị tạo ra chủ yếu mới là thay đổi phương tiện kiểm tra. Nhưng khi hình ảnh, dữ liệu nhiệt, dữ liệu môi trường, tọa độ không gian, bản đồ số và dữ liệu vận hành được kết nối với mô hình AI, hệ thống không chỉ “nhìn thấy” hiện trường, mà còn có khả năng phân tích dấu hiệu bất thường, nhận diện nguy cơ và gợi mở phương án xử lý.

Hệ thống được xây dựng trên cơ sở nhiều lớp công nghệ: thiết bị UAV phục vụ thu thập dữ liệu hiện trường; các camera quang học, camera nhiệt và cảm biến; máy trạm xử lý dữ liệu tại hiện trường; cơ sở dữ liệu lớn; bản đồ số GIS; phần mềm OCC phục vụ giám sát điều hành; cùng các mô hình trí tuệ nhân tạo dùng để phát hiện, nhận diện và cảnh báo sớm sự cố. Cách tiếp cận này cho thấy đề tài đặt trọng tâm vào dữ liệu, quy trình và khả năng tự động hóa, thay vì chỉ thay thế phương tiện kiểm tra truyền thống bằng thiết bị hiện đại.

Có thể thấy điểm mạnh của đề tài không nằm ở một thuật toán đơn lẻ, mà ở khả năng tích hợp nhiều lớp công nghệ thành một quy trình kiểm tra, giám sát và cảnh báo sớm tương đối hoàn chỉnh. UAV thu thập dữ liệu đường dây 110 kV; camera quang học, camera nhiệt, cảm biến môi trường ghi nhận dữ liệu hiện trường; máy chủ, camera IoT, phần mềm giám sát điều khiển, bản đồ số GIS và cơ sở dữ liệu lớn được kết nối để phục vụ phân tích, cảnh báo và quản lý.

Về thiết bị UAV, hệ thống đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật phục vụ kiểm tra hiện trường như độ cao bay tối đa 500 m, khoảng cách bay tối đa 5 km, tốc độ bay tối đa 14 m/s, khả năng chống bụi, chống nước chuẩn IP43, chịu gió tối đa 12 m/s và mang tải trọng 2 kg. Những thông số này cho thấy thiết bị được thiết kế cho điều kiện vận hành thực tế, không chỉ cho thử nghiệm trong phòng thí nghiệm.

Về phần mềm, hệ thống được xây dựng để điều hướng UAV, điều khiển từ xa camera và cảm biến; phân tích, xử lý dữ liệu lớn phục vụ giám sát vận hành và cảnh báo sớm; phát hiện, nhận diện và dự báo các sự cố như quá nhiệt mối nối, phóng điện cách điện, nứt vỡ cách điện, tuột hãm dây, nghiêng cột, tuột tạ rung và vi phạm hành lang an toàn lưới điện.

Phân hệ phần mềm tại trung tâm giám sát và điều hành OCC giúp số hóa quy trình kiểm tra bằng UAV, giám sát thiết bị trên lưới, truyền nhận dữ liệu với máy trạm hiện trường, hiển thị kết quả trực tuyến và hỗ trợ tự động hóa các nghiệp vụ kiểm tra, sửa chữa.

Thực tiễn vận hành lưới điện cho thấy, các bất thường kỹ thuật không phải lúc nào cũng xuất hiện dưới dạng dễ nhận biết. Một vật thể lạ mắc vào đường dây, một mối nối có dấu hiệu quá nhiệt, một bát cách điện bị vỡ, một tạ chống rung bị trôi, một dây dẫn bị tưa sợi hay một móng cột xuất hiện vết nứt đều có thể là dấu hiệu ban đầu của rủi ro lớn hơn.

Nếu việc kiểm tra chỉ phụ thuộc vào mắt thường hoặc ghi chép thủ công, khả năng bỏ sót dễ xẩy ra, nhất là tại những vị trí khó tiếp cận, bị che khuất, chịu ảnh hưởng của thời tiết hoặc nằm trên địa hình phức tạp. Vì vậy, việc đưa thị giác máy tính và học máy vào nhận diện bất thường có ý nghĩa thiết thực: công nghệ không làm thay con người, mà giúp con người nhìn rộng hơn, xử lý nhanh hơn và phát hiện sớm hơn những dấu hiệu có thể dẫn tới sự cố.

Không chỉ dừng ở nhận diện bất thường, đề tài còn đi xa hơn ở yêu cầu cảnh báo sớm rủi ro. Đây là yêu cầu khác nhau. Phát hiện bất thường giúp xác định trên thiết bị hoặc đường dây đang có dấu hiệu không bình thường; còn cảnh báo sớm đòi hỏi hệ thống phải đánh giá mức độ rủi ro, nhận diện xu hướng và hỗ trợ phân loại nguy cơ để đơn vị vận hành có phương án xử lý phù hợp.

Hệ thống tập trung vào bốn nhóm cảnh báo sớm cốt lõi gồm phóng điện trên đường dây, độ võng dây dẫn quá mức, phóng điện trên chuỗi cách điện và vi phạm hành lang an toàn do công trình, cây cối, phương tiện giao thông. Đây đều là những nhóm rủi ro có khả năng ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy cung cấp điện, an toàn vận hành và an toàn cộng đồng.

Đặc biệt, việc phát triển máy trạm xử lý tại hiện trường và mô hình Edge AI cho thấy đề tài đã tiếp cận đúng đặc thù của hạ tầng điện. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu kiểm tra đường dây có dung lượng lớn, vị trí kiểm tra xa trung tâm, điều kiện truyền dẫn không phải lúc nào cũng ổn định.

Nếu toàn bộ dữ liệu đều phải đưa về trung tâm rồi mới xử lý, hệ thống có thể gặp độ trễ, phát sinh chi phí lưu trữ và làm chậm quá trình cảnh báo. Việc xử lý một phần dữ liệu ngay tại hiện trường giúp tăng tính kịp thời, giảm tải cho hệ thống trung tâm và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn. Đây là những yêu cầu rất thực tế của bài toán giám sát lưới điện cao thế bằng UAV.

Không thể không nhấn mạnh ý nghĩa của cơ sở dữ liệu trong đề tài. Với các hệ thống AI, dữ liệu không chỉ là đầu vào kỹ thuật, mà còn là tài sản chiến lược. Bộ dữ liệu càng phong phú, được gán nhãn càng chính xác, phản ánh càng sát điều kiện vận hành thực tế thì mô hình càng có khả năng học tốt hơn, nhận diện chính xác hơn và thích ứng tốt hơn khi triển khai mở rộng.

Việc đề tài xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ số, cơ sở dữ liệu hình ảnh, dữ liệu thiết bị và dữ liệu phục vụ cảnh báo sớm cho thấy nhóm nghiên cứu đã đặt nền móng cho một hệ sinh thái dữ liệu ngành điện. Đây là điều kiện cần để chuyển từ kiểm tra định kỳ sang giám sát chủ động, từ xử lý sự cố sau khi xảy ra sang quản trị rủi ro trước khi sự cố phát sinh.

Từ góc nhìn chuyển đổi số, giá trị của đề tài không chỉ nằm ở việc đưa dữ liệu lên phần mềm, mà ở việc tái cấu trúc cách thu thập, xử lý, khai thác và sử dụng dữ liệu để phục vụ vận hành. Khi dữ liệu hiện trường được thu thập bằng UAV, gắn với bản đồ số GIS, phân tích bằng AI và hiển thị trên hệ thống OCC, quá trình kiểm tra lưới điện không còn là chuỗi thao tác phân tán, mà trở thành một quy trình quản trị liên thông, có khả năng theo dõi, so sánh, cảnh báo và hỗ trợ ra quyết định.

Từ kết quả nghiên cứu đến minh chứng bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng

Điều làm nên sức thuyết phục của đề tài “Nghiên cứu thiết kế và xây dựng hệ thống kiểm tra, giám sát tình trạng vận hành và cảnh báo sớm sự cố của các thiết bị và đường dây tải điện 110 kV trên cơ sở ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn” không phải là những nhận định mang tính khái quát, mà là các kết quả được kiểm chứng bằng số liệu cụ thể. Theo yêu cầu đặt hàng, hệ thống phải đạt độ chính xác trên 95% trong phát hiện, nhận diện bất thường và trên 85% trong dự báo sự cố. Kết quả kiểm thử cho thấy nhiều thuật toán đạt hoặc vượt yêu cầu đặt ra.

Cụ thể, phát hiện vật thể lạ mắc vào đường dây đạt F1-Score 96%; dây dẫn bị tưa, đứt sợi đạt F1-Score 98%; quá nhiệt mối nối đạt F1-Score 98%; trôi tạ chống rung đạt khoảng 98%; cột điện han rỉ đạt F1-Score 98%; móng cột nứt bê tông đạt F1-Score 99%; sạt lở đất quanh móng cột đạt F1-Score 97%. Ở nhóm cảnh báo sớm, hệ thống đạt F1-Score 96% với cảnh báo phóng điện corona, 97% với mức nguy cấp, 94% với mức sự cố; sự cố dây dẫn bị võng đạt F1-Score 98%.

Không chỉ dừng ở thuật toán, nhóm nghiên cứu còn xây dựng được nền tảng dữ liệu có giá trị cho quản lý số hóa lưới điện. Theo chỉ tiêu đặt hàng, bộ cơ sở dữ liệu bản đồ số cần chứa tọa độ vị trí và thuộc tính thiết bị của 10 tuyến đường dây 110 kV. Trong quá trình triển khai, nhóm nghiên cứu đã xây dựng được cơ sở dữ liệu gồm toàn bộ 105 tuyến đường dây 110 kV do Công ty Lưới điện Cao thế Thành phố Hà Nội quản lý, gồm 10 tuyến theo đặt hàng và thêm 95 tuyến đang vận hành.

Bộ dữ liệu hình ảnh cũng vượt yêu cầu ban đầu: thay vì 9 tập dữ liệu, nhóm thực hiện đã xây dựng 19 tập dữ liệu, trong đó có 1.313 mẫu vi phạm hành lang an toàn lưới điện, 10.539 mẫu dây dẫn điện, 18.868 mẫu cách điện thủy tinh và 11.472 mẫu cách điện silicon.

Kết quả tổng hợp cũng cho thấy một số đóng góp mới có giá trị thực tiễn: UAV nội địa hóa 100%, mang 4 camera, năng suất thu thập gấp 4 lần; máy trạm AI edge computing có thể hoạt động 4-5 giờ và kết nối HDMI/UART với các UAV; hệ thống OCC số hóa toàn bộ quy trình, giảm 70% chi phí lao động; cơ sở dữ liệu lớn được gán nhãn từ hình ảnh và dữ liệu SCADA/PMIS/GIS có khả năng mở rộng.

Những con số này cho thấy trí tuệ nhân tạo đã được đưa vào giải quyết các bài toán cụ thể của vận hành lưới điện, thay vì chỉ dừng ở ý tưởng công nghệ hay thử nghiệm trong phạm vi hẹp. Một mô hình công nghệ chỉ có giá trị khi nhận diện đúng vấn đề, vận hành được trong điều kiện dữ liệu thực tế và tạo ra thông tin có ích. Với hệ thống cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV, các chỉ số kiểm thử là căn cứ quan trọng để đánh giá khả năng ứng dụng trong thực tiễn.

Trong bối cảnh khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số được xác định là động lực quan trọng của phát triển, thước đo sức sống của chủ trương không chỉ nằm ở văn bản, mà ở khả năng tạo ra kết quả cụ thể trong đời sống.

Với công trình nghiên cứu do Trường Đại học Điện lực chủ trì, tinh thần đó được thể hiện bằng một hệ thống tích hợp UAV, AI, dữ liệu lớn, GIS, IoT, phần mềm OCC và cơ sở dữ liệu phục vụ kiểm tra, giám sát, cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV. Giá trị của kết quả nghiên cứu không chỉ nằm trong báo cáo tổng kết, mà được thể hiện qua phần mềm, bộ dữ liệu, thiết bị UAV, các ca kiểm thử, chỉ số chính xác, khả năng triển khai tại đơn vị sử dụng và các sản phẩm khoa học.

Sản phẩm công nghệ UAV thay thế ống nhòm, camera cầm tay trong kiểm tra định kỳ tại các công trình lớn. Hình ảnh minh họa.

Kết quả nghiên cứu khoa học cũng vượt yêu cầu đặt hàng. Nhóm thực hiện đã công bố 7 bài báo, trong đó có 1 bài trên tạp chí quốc tế SCI-E nhóm Q2, 3 bài trên tạp chí quốc gia, 2 bài trong kỷ yếu hội thảo quốc tế có chỉ số Scopus và 1 bài trong kỷ yếu hội thảo quốc gia. Công trình cũng có 1 đơn đăng ký bảo hộ quyền sở hữu công nghiệp đối với giải pháp kỹ thuật của đề tài.

Đơn đã được cơ quan có thẩm quyền chấp nhận từ tháng 10/2024 và đang trong quá trình thẩm định để xem xét công bố, bảo hộ theo quy định. Về đào tạo, kết quả nghiên cứu không chỉ dừng ở sản phẩm công nghệ, mà còn góp phần phát triển đội ngũ nhân lực khoa học cho ngành điện, thông qua việc hỗ trợ 2 học viên thạc sĩ tốt nghiệp và tham gia đào tạo 1 nghiên cứu sinh.

Những kết quả đó cho thấy một hướng tiếp cận có ý nghĩa: khẳng định sức sống của chủ trương bằng lao động sáng tạo, bằng nghiên cứu nghiêm túc, bằng sản phẩm công nghệ, bằng đào tạo nhân lực và bằng khả năng giải quyết vấn đề của đất nước.

Khi một trường đại học kỹ thuật làm chủ UAV, AI, dữ liệu lớn, hệ thống phần mềm và quy trình giám sát lưới điện; khi sản phẩm nghiên cứu có thể hỗ trợ giảm rủi ro tai nạn, tăng độ tin cậy cung cấp điện, ổn định sản xuất và dịch vụ công cộng, đường lối phát triển dựa trên khoa học công nghệ được kiểm nghiệm bằng thực tiễn.

Hiệu quả kinh tế - xã hội của nghiên cứu cũng là điểm cần nhấn mạnh. UAV thay thế ống nhòm, camera cầm tay trong kiểm tra định kỳ, giúp giảm thời gian 60-70%, giảm nhân lực từ 3-4 người xuống 1-2 người; hình ảnh rõ nét từ xa giúp tiếp cận địa hình khó như đồi núi, vùng ngập nước; khả năng phát hiện sớm hư hỏng tiềm ẩn hỗ trợ bảo dưỡng chủ động, giảm sự cố, tiết kiệm chi phí vận hành và nhiên liệu. Về xã hội, kết quả nghiên cứu góp phần giảm rủi ro tai nạn, tăng độ tin cậy cung cấp điện, bảo vệ môi trường, giáo dục cộng đồng về an toàn lưới điện và đào tạo nhân lực công nghệ 4.0 cho ngành điện.

Giá trị của công trình vì thế không dừng ở một sản phẩm kỹ thuật. Điều quan trọng hơn, những kết quả này cung cấp bằng chứng thực tiễn cho thấy chủ trương phát triển khoa học công nghệ có thể được chuyển hóa thành năng lực công nghệ cụ thể, phục vụ trực tiếp một lĩnh vực hạ tầng thiết yếu của đất nước.

Điểm đáng quý không chỉ nằm ở kết quả hiện tại, mà còn ở khả năng mở rộng. Từ kết quả triển khai, nhóm nghiên cứu đề xuất phát triển UAV thành nền tảng giám sát 3D, tích hợp LiDAR, corona, phần mềm xử lý hình ảnh 3D và edge computing; tích hợp camera AI và IoT để giám sát hành lang an toàn; triển khai toàn lưới 110 kV quốc gia, mở rộng sang 220 kV và 500 kV, kết nối 5G thời gian thực, đồng thời tiếp tục thu thập dữ liệu huấn luyện AI.

Những định hướng đó cho thấy tầm nhìn ứng dụng của nhóm nghiên cứu không dừng ở nghiệm thu, mà hướng tới khả năng hoàn thiện, mở rộng và đưa sản phẩm vào vận hành thực tế. Một kết quả nghiên cứu chỉ có giá trị đầy đủ khi được tiếp tục kiểm chứng trong môi trường sử dụng, kết nối với đơn vị vận hành và trở thành một phần của hệ sinh thái số ngành điện.

Từ đó đặt ra yêu cầu đổi mới cơ chế đặt hàng nghiên cứu, mở rộng không gian thử nghiệm công nghệ và hình thành liên kết chặt chẽ hơn giữa trường đại học, doanh nghiệp điện lực, cơ quan quản lý nhà nước và các đơn vị công nghệ.

Từ thực tiễn trên, có thể rút ra một gợi mở chính sách quan trọng: cần coi trường đại học kỹ thuật là chủ thể trực tiếp trong hệ sinh thái đổi mới sáng tạo quốc gia. Nhà trường không chỉ đào tạo nhân lực cho doanh nghiệp và xã hội, mà còn có thể tham gia giải quyết các bài toán công nghệ, cung cấp giải pháp, xây dựng dữ liệu, phát triển sản phẩm và đào tạo đội ngũ chuyên gia cho những lĩnh vực hạ tầng trọng yếu.

Khi cơ chế đặt hàng nghiên cứu xuất phát từ nhu cầu thực tiễn, khi doanh nghiệp và đơn vị vận hành tham gia từ sớm, khi sản phẩm được thử nghiệm trong môi trường thật, khả năng ứng dụng và lan tỏa của kết quả nghiên cứu sẽ cao hơn nhiều.

Nhìn rộng hơn, phát triển khoa học công nghệ không phải là khẩu hiệu trừu tượng, mà là năng lực tổ chức thực hiện. Từ một chủ trương đúng phải hình thành nhiệm vụ nghiên cứu đúng; từ nhiệm vụ nghiên cứu phải tạo ra sản phẩm có thể kiểm chứng; từ sản phẩm phải có khả năng đi vào vận hành; và từ vận hành phải tạo ra hiệu quả kinh tế - xã hội cụ thể. Khi chuỗi đó được hình thành, niềm tin vào đường lối phát triển không đến từ lời khẳng định, mà đến từ chính kết quả thực tiễn.

Trong giai đoạn hiện nay, sức thuyết phục của đường lối phát triển không thể tách rời những kết quả cụ thể của khoa học công nghệ trong đời sống. Khi một nghị quyết được chuyển hóa thành nhiệm vụ nghiên cứu, sản phẩm công nghệ, dữ liệu vận hành và hiệu quả kinh tế - xã hội cụ thể, sức sống của chủ trương không chỉ nằm trên văn bản, mà được kiểm nghiệm trong chính thực tiễn.

Đó cũng là ý nghĩa sâu xa của hệ thống cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV: từ một bài toán kỹ thuật của ngành điện, góp thêm một minh chứng thực tiễn cho năng lực làm chủ công nghệ và con đường phát triển dựa trên đổi mới sáng tạo của đất nước.

Tài liệu tham khảo

Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XI. (2012). Nghị quyết số 20-NQ/TW ngày 01/11/2012 về phát triển khoa học và công nghệ phục vụ sự nghiệp công nghiệp hóa, hiện đại hóa trong điều kiện kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa và hội nhập quốc tế.
Bộ Chính trị. (2019). Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.
Bộ Chính trị. (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Trường Đại học Điện lực. (2025). Báo cáo tổng kết đề tài cấp quốc gia “Nghiên cứu thiết kế và xây dựng hệ thống kiểm tra, giám sát tình trạng vận hành và cảnh báo sớm sự cố của các thiết bị và đường dây tải điện 110 kV trên cơ sở ứng dụng trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn”, mã số KC-4.0.31/19-25. Chủ nhiệm đề tài: TS. Nguyễn Thị Thanh Tân.
Tài liệu kết quả nghiên cứu, kiểm thử hệ thống UAV, AI, Big Data, GIS và phần mềm OCC trong giám sát, cảnh báo sớm sự cố lưới điện 110 kV của Nhóm thực hiện đề tài KC-4.0.31/19-25.

Mạnh Hùng

Nguồn Tạp chí Công thương : https://tapchicongthuong.vn/tu-nghi-quyet-cua-dang-den-cong-nghe-canh-bao-som-su-co-luoi-dien-110-kv-522365.htm