 Ứng dụng AI trong phân tích và giải quyết ùn tắc giao thông đô thị |
 Startup Firefly huy động 20 triệu USD phát triển nền tảng an toàn AI |
 Doanh nghiệp Việt bảo vệ dữ liệu trong kỷ nguyên AI |
Tổng công ty Điện lực miền Trung (EVNCPC) đang đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thiết bị bay không người lái (UAV) trong quản lý, vận hành lưới điện, hướng tới tự động hóa công tác kiểm tra thiết bị và phát hiện sớm nguy cơ mất an toàn.
Theo thông tin Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) công bố ngày 5/6/2026, đề tài ứng dụng AI kết hợp UAV của EVNCPC đã xây dựng kho dữ liệu gồm hơn 119.000 hình ảnh, huấn luyện mô hình nhận diện 49 đối tượng trên lưới điện.
Đáng chú ý, đơn vị đã thực hiện 100 chuyến bay thực nghiệm với tổng chiều dài khoảng 180 km đường dây. Đây là những kết quả bước đầu trong quá trình nghiên cứu, ứng dụng công nghệ nhằm nâng cao hiệu quả kiểm tra và giám sát hệ thống điện.
 |
| Nhân viên ngành điện sử dụng thiết bị bay không người lái (UAV) để kiểm tra đường dây điện. Ảnh tư liệu: EVN/EVNNPT. |
Việc kết hợp UAV với công nghệ phân tích hình ảnh bằng AI mở ra khả năng thay đổi phương thức kiểm tra lưới điện truyền thống. Thay vì chỉ dựa vào nhân viên trực tiếp quan sát tại hiện trường, dữ liệu hình ảnh thu thập từ thiết bị bay có thể được sử dụng để huấn luyện thuật toán nhận diện các đối tượng và dấu hiệu bất thường.
Phương thức này đặc biệt có ý nghĩa đối với những tuyến đường dây đi qua khu vực đồi núi, địa hình phức tạp hoặc vị trí khó tiếp cận. Khi được triển khai hiệu quả, công nghệ có thể hỗ trợ giảm thời gian kiểm tra, hạn chế rủi ro cho nhân viên vận hành và nâng cao khả năng phát hiện sớm khiếm khuyết thiết bị.
Song song với nghiên cứu AI và UAV, EVNCPC tiếp tục phát triển hạ tầng dữ liệu phục vụ quản lý hệ thống điện. Tính đến thời điểm báo cáo tháng 6/2026, đơn vị đã xây dựng hơn 500 báo cáo thông minh phục vụ điều hành cấp tổng công ty và hơn 700 báo cáo tại các đơn vị thành viên.
Trong 5 tháng đầu năm 2026, hệ thống viễn thông phục vụ điều hành lưới điện của EVNCPC không ghi nhận sự cố gián đoạn dịch vụ, độ khả dụng kênh truyền SCADA đạt 100%. Đơn vị cũng hoàn thành thiết lập kênh truyền dự phòng 4G/5G cho 151 trong tổng số 157 trạm biến áp 110 kV.
Tuy nhiên, các công bố chính thức được đối chiếu hiện chưa đưa ra tỷ lệ nhận diện chính xác 96,5%, mức giảm 40% thời gian xử lý sự cố hoặc giá trị tiết kiệm tài chính trực tiếp từ nền tảng AI.
Để đánh giá đầy đủ hiệu quả kinh tế, cần có thêm dữ liệu vận hành thực tế về số lượng bất thường được phát hiện, thời gian xử lý trước và sau ứng dụng, chi phí đầu tư cũng như nguồn lực tiết kiệm được.
Việc EVNCPC xây dựng kho dữ liệu hình ảnh quy mô lớn và thử nghiệm mô hình AI nhận diện thiết bị cho thấy hướng chuyển đổi số đáng chú ý của ngành điện, tạo nền tảng để từng bước mở rộng ứng dụng công nghệ vào công tác quản lý, vận hành và bảo đảm an toàn lưới điện.
