Phó Chủ tịch Thường trực UBND TP. Hà Nội Dương Đức Tuấn đã ký ban hành Quyết định số 4318/QĐ-UBND về việc phê duyệt Đề án: “Ứng dụng công nghệ, trí tuệ nhân tạo (AI) để dự báo, cảnh báo nguy cơ mất an toàn hệ thống, thiết bị điện trên địa bàn Thành phố”.

Ứng dụng công nghệ giám sát giúp nhận diện, cảnh báo sớm nguy cơ mất an toàn trong vận hành thiết bị điện. Ảnh: EVNNPT.

Mục tiêu cụ thể của Đề án là đến hết năm 2026, hoàn thành yêu cầu quản lý nhà nước, danh mục dữ liệu tối thiểu, mô hình dữ liệu, phương án phân quyền, quy trình kết nối, chia sẻ dữ liệu phục vụ Đề án; EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì chuẩn bị điều kiện kỹ thuật, dữ liệu, hạ tầng kết nối, phương án vận hành và nguồn lực thực hiện thuộc phạm vi quản lý, vận hành của đơn vị; hoàn thành bộ tiêu chí, chỉ số rủi ro mất an toàn hệ thống, thiết bị điện để phục vụ thí điểm.

Giai đoạn 2026-2027, 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 trên địa bàn. Cơ sở để huấn luyện và đào tạo AI cho mục đích dự báo, cảnh báo nguy cơ mất an toàn hệ thống, thiết bị điện do EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì vận hành kỹ thuật, tích hợp dữ liệu điện cốt lõi (tiêu thụ điện, phụ tải, sự cố lưới điện) với dữ liệu PCCC, dữ liệu về xây dựng, phản ánh, kiểm tra và dữ liệu khác thuộc địa bàn thí điểm; Sở Công Thương thực hiện vai trò quản lý nhà nước, điều phối, đôn đốc, tổng hợp báo cáo, không trực tiếp đầu tư, xây dựng, quản lý, vận hành hệ thống kỹ thuật của Đề án.

Giai đoạn 2028-2030, mở rộng mô hình theo kết quả thí điểm trên cơ sở hạ tầng, dữ liệu, hệ thống vận hành của ngành điện và nền tảng dùng chung của Thành phố; tích hợp sâu với IOC, SOC, nền tảng dữ liệu đô thị và iHanoi; hình thành bản đồ rủi ro an toàn điện của Thành phố; vận hành bộ KPI theo dõi, đánh giá hiệu quả, trong đó phân định rõ phần quản lý nhà nước của Sở Công Thương và phần tổ chức triển khai, vận hành chính của EVNHANOI và các đơn vị điện lực.

Bảo đảm AI chỉ là công cụ hỗ trợ phân tích, cảnh báo và khuyến nghị; không thay thế trách nhiệm chuyên môn, trách nhiệm 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. Sản phẩm đầu ra chủ yếu của Đề án gồm: danh mục dữ liệu tối thiểu và mô hình dữ liệu phục vụ cảnh báo nguy cơ mất an toàn điện; bộ tiêu chí, chỉ số rủi ro điện - PCCC&CNCH theo nhóm địa bàn, loại hình cơ sở và mức độ nguy cơ; khung quy trình phối hợp tiếp nhận, xác minh, xử lý, cập nhật kết quả cảnh báo; dashboard/bản đồ rủi ro phục vụ chỉ đạo, điều hành theo phân quyền; chuyên mục hoặc mini app trên iHanoi về tư vấn, phản ánh, cảnh báo an toàn điện; bộ KPI theo dõi kết quả, trong đó có nhóm KPI đánh giá chất lượng mô hình AI như tỷ lệ cảnh báo đúng, tỷ lệ cảnh báo giả và độ chính xác dự báo.

Để triển khai hiệu quả các mục tiêu đã đề ra, TP. Hà Nội yêu cầu EVNHANOI, các đơn vị điện lực chủ trì rà soát, lập danh mục, chuẩn hóa và tổ chức cung cấp dữ liệu điện thuộc phạm vi quản lý, vận hành của đơn vị; Sở Công Thương xác định yêu cầu quản lý nhà nước và tổng hợp danh mục dữ liệu tối thiểu phục vụ Đề án, gồm: dữ liệu tiêu thụ điện, phụ tải, sự cố lưới điện; dữ liệu kiểm tra an toàn điện; dữ liệu cháy, nổ liên quan đến điện; dữ liệu PCCC&CNCH; dữ liệu công trình, trật tự xây dựng, loại hình cơ sở; dữ liệu hạ tầng sạc điện; dữ liệu phản ánh hiện trường; dữ liệu kết quả xử lý và khắc phục.

Chuẩn hóa các trường dữ liệu cơ bản: mã định danh cơ sở, điểm đo, công trình, địa chỉ theo đơn vị hành chính 2 cấp, tọa độ hoặc vị trí, loại hình cơ sở, nhóm nguy cơ, thông số kỹ thuật, thời điểm phát sinh, mức cảnh báo, đơn vị tiếp nhận, thời hạn xử lý, trạng thái xử lý, kết quả xác minh, biện pháp khắc phục và bằng chứng cập nhật.

Thiết lập cơ chế tích hợp dữ liệu qua lớp trung gian, API Gateway/LGSP/cổng chia sẻ dữ liệu của Thành phố; dữ liệu điện được ưu tiên khai thác tại nguồn do EVNHANOI và đơn vị điện lực quản lý, chỉ chia sẻ dữ liệu tổng hợp, dữ liệu cảnh báo, dữ liệu chỉ báo rủi ro hoặc dữ liệu định danh khi có căn cứ nhiệm vụ, đúng thẩm quyền và đáp ứng yêu cầu bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Đề án dự kiến xây dựng bộ tiêu chí, chỉ số rủi ro mất an toàn điện với 3 nhóm tiêu chí chính. Trong đó, nhóm tiêu chí kỹ thuật điện do EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì đề xuất, vận hành và hiệu chỉnh trên cơ sở dữ liệu kỹ thuật thuộc phạm vi quản lý, gồm bất thường phụ tải, tăng trưởng phụ tải đột biến, quá tải kéo dài, tần suất mất điện/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 PCCC&CNCH: 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 PCCC; điều kiện thoát nạn, ngăn cháy, bố trí sạc; kết quả kiểm tra và mức độ khắc phục.

Nhóm tiêu chí công trình, địa bàn và hành vi sử dụng điện: 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; mức độ tuân thủ khuyến cáo.

Đối với ứng dụng dữ liệu, IoT và AI trong phân tích, dự báo, cảnh báo: EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì tổ chức tiếp nhận kết quả khai thác từ mô hình AI phân tích dữ liệu kỹ thuật điện phục vụ nhận diện khu vực, nhóm cơ sở, nhóm thiết bị, nhóm khách hàng có nguy cơ mất an toàn điện trên cơ sở kết hợp dữ liệu lịch sử, dữ liệu kỹ thuật, dữ liệu kiểm tra, dữ liệu cháy, nổ, dữ liệu phản ánh và dữ liệu địa bàn.

Sở Khoa học và Công nghệ sử dụng hạ tầng của trung tâm AI Thành phố để dự báo, hỗ trợ phát hiện bất thường phụ tải, tần suất sự cố, dấu hiệu lặp lại nguy cơ, xu hướng gia tăng nguy cơ theo thời gian, khu vực và loại hình cơ sở; chuyển kết quả dự báo đến EVNHANOI và các đơn vị điện lực đề xuất danh sách ưu tiên cảnh báo, tư vấn, phối hợp tuyên truyền, hướng dẫn, kiểm tra, khắc phục theo quy trình liên ngành.

Từng bước nghiên cứu bổ sung thiết bị cảm biến, thiết bị đo lường, thiết bị cảnh báo thông minh cần thiết tại một số vị trí, khu vực, loại hình cơ sở có nguy cơ cao trong giai đoạn thí điểm do EVNHANOI và các đơn vị điện lực chủ trì hoặc phối hợp triển khai theo phạm vi trách nhiệm.

Tất cả các cảnh báo 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 hoặc xử lý. Thiết lập cơ chế kiểm soát AI: mô hình phải được kiểm thử, đánh giá sai lệch, hiệu chỉnh định kỳ, ghi nhận nguồn dữ liệu, phiên bản mô hình, ngưỡng cảnh báo và trách nhiệm phê duyệt nghiệp vụ.

Về tích hợp với IOC, SOC, iHanoi và Kế hoạch số 120/KH-UBND, Đề án là cấu phần chuyên sâu triển khai Kế hoạch số 120/KH-UBND về ứng dụng IoT trong ngành năng lượng, điện tiến tới đô thị thông minh. Các dữ liệu, dashboard, cảnh báo, KPI của Đề án được thiết kế trên cơ sở hạ tầng, dữ liệu, hệ thống vận hành của ngành điện, kết nối với IOC Thành phố theo lộ trình và phân quyền, đồng thời tuân thủ Khung Đề án tổng thể ứng dụng IoT của Thành phố trong các lĩnh vực trọng điểm.

Hệ thống phải kết nối qua nền tảng tích hợp, chia sẻ dữ liệu dùng chung của Thành phố; các API/luồng dữ liệu phải được đăng ký, mô tả metadata, kiểm soát truy cập, giám sát lưu lượng, ghi nhật ký và tuân thủ quy trình bảo đảm an toàn thông tin.

Các chỉ tiêu cảnh báo, bản đồ rủi ro, tình trạng xử lý và báo cáo tổng hợp được hiển thị tại IOC phục vụ chỉ đạo, điều hành của Thành phố; các sự kiện, cảnh báo an toàn thông tin, hành vi truy cập bất thường, rủi ro thiết bị IoT và hệ thống kết nối được giám sát bởi SOC theo quy định.

Trên iHanoi, phát triển chuyên mục/mini app về tư vấn, cảnh báo an toàn điện, PCCC trong sử dụng điện; tiếp nhận phản ánh hiện trường, khuyến cáo tự kiểm tra, hướng dẫn khắc phục nguy cơ thường gặp, theo dõi trạng thái xử lý phản ánh và kết nối với các kênh chăm sóc khách hàng của ngành điện trong phạm vi được phép.

Đề án dự kiến triển khai thí điểm tại phường Xuân Đỉnh, phường Giảng Võ và phường Tây Hồ. Đây là các khu vực được xác định đại diện cho đô thị lõi, có mật độ phụ tải lớn, nguy cơ cao, có dữ liệu và điều kiện phối hợp giữa các cơ quan, đơn vị để đánh giá kết quả thực tế trước khi nhân rộng.