AI đang trở thành cơ sở hạ tầng thiết yếu hướng tới hiện thực hóa một xã hội hydro Điều này là do có những vấn đề như “sự biến động về khối lượng sản xuất”, “sự phức tạp trong vận chuyển”, “an toàn”, “khó khăn trong việc dự đoán nhu cầu” và “kiểm soát tối ưu”

Việc sử dụng AI trong Panasonic HX

Panasonic HX, tên là sự kết hợp của chữ "X" có nghĩa là sử dụng chính thức "hydro (H)" và đồng sáng tạo với các đối tác và chuyển đổi, được công bố vào ngày 3 tháng 12 năm 2024 như một thuật ngữ chung cho các giải pháp năng lượng sử dụng hydro

Hình ảnh CG tượng trưng cho Panasonic HX (Nguồn: Panasonic)

Đây là thương hiệu tập hợp các giải pháp kết hợp pin nhiên liệu hydro tinh khiết với pin mặt trời và pin lưu trữ để điều khiển liên kết 3 cell, cũng như sử dụng hiệu quả nhiệt thải từ quá trình tạo năng lượng hydro để cung cấp nước nóng và sưởi ấm không gian, đồng thời sẽ được phát triển cho các khách hàng quy mô lớn như nhà máy, văn phòng và trung tâm dữ liệu

Panasonic HX là hệ thống năng lượng phân tán (nhiều nguồn điện) kết hợp pin nhiên liệu hydro tinh khiết, phát điện bằng năng lượng mặt trời và pin lưu trữ, đồng thời cần phải kiểm soát các yếu tố có tính biến đổi cao như biến động thời tiết, biến động nhu cầu và biến động giá điện theo thời gian thực

Để đạt được khả năng điều khiển phức tạp này, Panasonic HX đặt AI và EMS (hệ thống quản lý năng lượng) làm cốt lõi, đồng thời AI được sử dụng để tối ưu hóa sự cân bằng cung cầu trong quá trình sản xuất và tiêu thụ điện, tối ưu hóa mức tiêu thụ hydro và sản lượng pin nhiên liệu, dự đoán và cải thiện tốc độ hấp thụ năng lượng tái tạo, giảm tối đa lượng khí thải carbon và tối ưu hóa chi phí

Để dự đoán những biến động về nhu cầu điện, chúng tôi sử dụng AI để phân tích khối lượng hoạt động của nhà máy, mức sử dụng văn phòng, ngày trong tuần/các yếu tố theo mùa và để dự đoán việc sản xuất điện mặt trời, các dữ liệu như thông tin thời tiết, dữ liệu trước đây và hiệu suất thiết bị

Ngoài ra, trong điều khiển tối ưu, các quyết định được đưa ra bằng điều khiển AI trong sự phối hợp của ba pin (pin nhiên liệu + năng lượng mặt trời + pin lưu trữ) và thực hiện tối ưu hóa như lưu trữ điện hoặc giảm mức tiêu thụ hydro khi dư thừa năng lượng mặt trời, xả pin lưu trữ trong thời gian có nhu cầu cao điểm và ưu tiên phát điện nội bộ trong thời điểm giá điện cao Một mô hình điều khiển nguồn điện tích hợp đã được thiết lập trong đó pin nhiên liệu hoạt động ở phạm vi hiệu suất cao nhất và pin lưu trữ hấp thụ các biến động ngắn hạn

Ngoài ra, bảo trì dự đoán bằng AI sẽ phát hiện các dấu hiệu hư hỏng, phát hiện các điểm bất thường và tối ưu hóa kế hoạch bảo trì bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến như nhiệt độ, áp suất, điện áp, dòng điện và thời gian vận hành Điều này rất hữu ích trong việc ngăn chặn việc ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, kéo dài tuổi thọ của pin nhiên liệu và giảm chi phí bảo trì

Động lực toàn cầu trong việc sử dụng AI trong hoạt động sản xuất hydro

AI trong thị trường vận hành hydro thúc đẩy sự đổi mới và hiệu quả trong các hệ thống năng lượng sạch, do Precedence Research xuất bản vào tháng 9 năm 2025, cho biết việc sử dụng AI trên toàn cầu trong các hoạt động vận hành hydro đang đạt được động lực khi ngành công nghiệp áp dụng AI để hợp lý hóa hoạt động hậu cần và hoạt động của nhà máy hydro

AI trong Hoạt động Hydro cho phép ứng dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như học máy, phân tích dự đoán, bản sao kỹ thuật số và tự động hóa để sản xuất, lưu trữ, vận chuyển, phân phối và sử dụng hydro trong các lĩnh vực công nghiệp và năng lượng

Xu hướng chính của AI trong thị trường vận hành hydro là sử dụng mô hình AI để cải thiện độ an toàn và độ tin cậy trong hoạt động của các phương pháp lưu trữ hydro Hệ thống giám sát dựa trên AI có thể được sử dụng để giám sát sự ổn định của các thiết bị quan trọng như máy điện phân, máy nén và máy bơm cũng như phát hiện các mối đe dọa tiềm ẩn Hy vọng rằng điều này sẽ được phát hiện trước khi thiết bị hỏng hoàn toàn, dẫn đến thời gian ngừng hoạt động và gây tổn thất tài chính đáng kể cho các công ty liên quan

Mô hình AI cũng có thể phân tích dữ liệu về hoạt động hậu cần phức tạp của chuỗi cung ứng hydro Điều này bao gồm ba bước: lập kế hoạch, lập kế hoạch và vận chuyển thích hợp đến địa điểm dự định Các mô hình AI có thể tối ưu hóa dữ liệu địa lý và tính đến các yếu tố kinh tế để tìm ra tuyến đường tốt nhất có thể với ít trở ngại hơn

Yếu tố chính thúc đẩy sự tăng tốc của AI trong thị trường kinh doanh hydro là tối ưu hóa hiệu suất của máy điện phân, đây là yếu tố then chốt để thu được hydro xanh từ điện tái tạo AI phân tích dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến, bao gồm các thông số quan trọng như nhiệt độ, mật độ dòng điện và áp suất, đồng thời có thể điều chỉnh linh hoạt chuyển động của máy điện phân AI cũng có thể dự đoán việc tạo ra năng lượng tái tạo từ các nguồn năng lượng mặt trời và gió, đồng thời hợp lý hóa việc sản xuất hydro trong thời gian giá điện thấp, giảm thiểu chi phí năng lượng tổng thể