Hà Nội dùng AI cảnh báo sớm nguy cơ mất an toàn điện

Theo Đề án, Hà Nội đặt mục tiêu từng bước chuyển từ phương thức quản lý, kiểm tra và xử lý nguy cơ mất an toàn điện theo hướng chủ động nhận diện, dự báo và cảnh báo sớm dựa trên dữ liệu.

Ngay trong năm 2026, thành phố sẽ hoàn thành các yêu cầu về quản lý nhà nước, danh mục dữ liệu tối thiểu, mô hình dữ liệu, phương án phân quyền và quy trình kết nối, chia sẻ dữ liệu phục vụ Đề án. EVNHANOI và các đơn vị điện lực có trách nhiệm chuẩn bị các điều kiện kỹ thuật, dữ liệu, hạ tầng kết nối, phương án vận hành và nguồn lực trong phạm vi quản lý; đồng thời hoàn thành bộ tiêu chí, chỉ số rủi ro mất an toàn hệ thống, thiết bị điện phục vụ thí điểm.

Giai đoạn 2026-2027, thành phố triển khai thí điểm sử dụng và huấn luyện AI để dự báo, cảnh báo nguy cơ mất an toàn hệ thống, thiết bị điện. Dữ liệu phục vụ huấn luyện AI sẽ được xây dựng trên cơ sở tích hợp dữ liệu điện cốt lõi như tiêu thụ điện, phụ tải, sự cố lưới điện với dữ liệu phòng cháy, chữa cháy và cứu nạn, cứu hộ (PCCC&CNCH), xây dựng, phản ánh hiện trường, kiểm tra và các dữ liệu liên quan khác tại địa bàn thí điểm.

Trong mô hình này, EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì vận hành kỹ thuật, tích hợp dữ liệu điện; Sở Công Thương giữ vai trò quản lý nhà nước, điều phối, đôn đốc và tổng hợp báo cáo, không trực tiếp đầu tư, xây dựng, quản lý, vận hành hệ thống kỹ thuật của Đề án.

Một trong những điểm đáng chú ý của Đề án là xây dựng bộ tiêu chí, chỉ số rủi ro mất an toàn điện trên cơ sở kết hợp nhiều nhóm dữ liệu. Nhóm tiêu chí kỹ thuật điện do EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì đề xuất, vận hành và hiệu chỉnh, gồm các yếu tố như bất thường phụ tải, tăng trưởng phụ tải đột biến, quá tải kéo dài, tần suất mất điện và sự cố, cảnh báo thiết bị, dấu hiệu phát nhiệt, rò điện, chập điện nếu có dữ liệu, tình trạng thiết bị bảo vệ và đặc điểm cấp điện.

Nhóm tiêu chí về PCCC&CNCH tập trung vào lịch sử cháy, nổ liên quan đến điện; loại hình cơ sở có nguy cơ; mật độ người cư trú, làm việc; tồn tại, vi phạm về PCCC; điều kiện thoát nạn, ngăn cháy, bố trí sạc; kết quả kiểm tra và mức độ khắc phục.

Trong khi đó, nhóm tiêu chí về công trình, địa bàn và hành vi sử dụng điện sẽ chú trọng các loại hình tiềm ẩn nguy cơ như nhà ở kết hợp sản xuất, kinh doanh; nhà cho thuê; kho hàng; bãi giữ xe; điểm sạc, trạm sạc, tủ đổi pin; khu vực dân cư mật độ cao; công trình vi phạm trật tự xây dựng; phản ánh hiện trường và mức độ tuân thủ khuyến cáo.

Trên nền tảng dữ liệu này, AI sẽ được sử dụng để nhận diện các khu vực, nhóm cơ sở, nhóm thiết bị và nhóm khách hàng có nguy cơ mất an toàn điện. Mô hình phân tích sẽ kết hợp dữ liệu lịch sử, dữ liệu kỹ thuật, dữ liệu kiểm tra, dữ liệu cháy, nổ, phản ánh và dữ liệu địa bàn để đưa ra các cảnh báo và dự báo nguy cơ.

Sở Khoa học và Công nghệ sử dụng hạ tầng của Trung tâm AI thành phố để hỗ trợ phát hiện bất thường về phụ tải, tần suất sự cố, dấu hiệu lặp lại nguy cơ và xu hướng gia tăng nguy cơ theo thời gian, khu vực, loại hình cơ sở.

Từ kết quả phân tích, danh sách ưu tiên cảnh báo, tư vấn, phối hợp tuyên truyền, hướng dẫn, kiểm tra và khắc phục sẽ được chuyển đến EVNHANOI và các đơn vị điện lực để tổ chức thực hiện theo quy trình liên ngành. Đáng chú ý, tất cả cảnh báo ở mức cao và rất cao phải được xác thực thông qua thuật toán đối chiếu đa nguồn dữ liệu hoặc xác minh thực địa trước khi chuyển thành nhiệm vụ kiểm tra, xử lý.

Đề án xác định rõ AI chỉ là công cụ hỗ trợ phân tích, cảnh báo và khuyến nghị, không thay thế trách nhiệm chuyên môn, kiểm tra, xác minh, kết luận, xử lý vi phạm hoặc quyết định áp dụng biện pháp hành chính của cơ quan, người có thẩm quyền.

Cùng với đó, mô hình AI phải được kiểm thử, đánh giá sai lệch và hiệu chỉnh định kỳ; đồng thời ghi nhận nguồn dữ liệu, phiên bản mô hình, ngưỡng cảnh báo và trách nhiệm phê duyệt nghiệp vụ. Thành phố cũng từng bước nghiên cứu bổ sung thiết bị cảm biến, đo lường và cảnh báo thông minh tại một số vị trí, khu vực, loại hình cơ sở có nguy cơ cao trong giai đoạn thí điểm.