Original Title: Artificial Intelligence Integration with Energy Sources (Renewable and Non-renewable)
Source: doi.org/10.17265/1934-8975/2020.06.003
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការធ្វើសមាហរណកម្មបញ្ញាសិប្បនិម្មិតជាមួយប្រភពថាមពល (ថាមពលកកើតឡើងវិញ និងមិនកកើតឡើងវិញ)

ចំណងជើងដើម៖ Artificial Intelligence Integration with Energy Sources (Renewable and Non-renewable)

អ្នកនិពន្ធ៖ Bahman Zohuri (Golden Gate University, USA), Farahnaz Behgounia (Golden Gate University, USA), Ziba Zibandeh Nezam (University of Guilan, Iran)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2020 (Journal of Energy and Power Engineering)

វិស័យសិក្សា៖ Energy Engineering & Artificial Intelligence

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃតម្រូវការថាមពលពិភពលោកដែលកំពុងកើនឡើង និងភាពស្មុគស្មាញក្នុងការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធថាមពលទំនើប ដោយផ្តោតលើតម្រូវការសម្រាប់ប្រសិទ្ធភាព សុវត្ថិភាព និងការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់នៅក្នុងវិស័យថាមពលនុយក្លេអ៊ែរ និងថាមពលកកើតឡើងវិញ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកនិពន្ធបានធ្វើការសិក្សានិងវិភាគលើការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដើម្បីគ្រប់គ្រងនិងបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃប្រព័ន្ធថាមពលជំនាន់ថ្មី ទាំងថាមពលនុយក្លេអ៊ែរ និងថាមពលកកើតឡើងវិញ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
AI-Integrated Smart Grid Control
ការគ្រប់គ្រងបណ្តាញអគ្គិសនីឆ្លាតវៃដោយប្រើ AI
បង្កើនប្រសិទ្ធភាពក្នុងការគ្រប់គ្រងការផ្គត់ផ្គង់ និងតម្រូវការថាមពល ដោយអាចព្យាករណ៍ទុកជាមុននូវការប្រែប្រួលនៃអាកាសធាតុសម្រាប់ថាមពលកកើតឡើងវិញ (Renewable Energy)។ ទាមទារការវិនិយោគខ្ពស់លើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យា និងប្រឈមមុខនឹងហានិភ័យនៃការវាយប្រហារតាមអ៊ីនធឺណិត (Cyber-attacks)។ ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសមាហរណកម្មនៃប្រភពថាមពលចម្រុះ និងកាត់បន្ថយការដាច់ចរន្តអគ្គិសនីតាមរយៈប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។
Gen-IV Nuclear Reactors (SMRs) with AI
ម៉ាស៊ីនរ៉េអាក់ទ័រនុយក្លេអ៊ែរជំនាន់ទី ៤ (SMRs) ជំនួយដោយ AI
មានសុវត្ថិភាពខ្ពស់ជាងមុន ដោយប្រើ AI សម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ និងត្រួតពិនិត្យសុវត្ថិភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ កាត់បន្ថយកំហុសរបស់មនុស្ស។ បច្ចេកវិទ្យានេះនៅតែស្ថិតក្នុងដំណាក់កាលអភិវឌ្ឍន៍ និងត្រូវការពេលវេលាយូរដើម្បីអនុម័តនិងសាងសង់ ជាពិសេសសម្រាប់ប្រទេសដែលមិនទាន់មានច្បាប់នុយក្លេអ៊ែរ។ ផ្តល់នូវថាមពលស្អាតដែលមានស្ថេរភាព (Baseload power) ដោយមានទំហំតូចជាង និងអាចបត់បែនបានតាមតម្រូវការ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តតាមការសិក្សានេះទាមទារធនធានបច្ចេកវិទ្យាកម្រិតខ្ពស់ និងការវិនិយោគលើប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងទិន្នន័យ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះផ្អែកលើការស្រាវជ្រាវ និងទិន្នន័យភាគច្រើនមកពីសហរដ្ឋអាមេរិក (US DOE, MIT) និងបណ្តាប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍។ សម្រាប់កម្ពុជា ការអនុវត្តអាចមានភាពខុសគ្នាដោយសារកង្វះខាតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធនុយក្លេអ៊ែរ និងលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុតំបន់ត្រូពិកដែលអាចប៉ះពាល់ដល់ប្រសិទ្ធភាពនៃឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

គោលគំនិតនៃការប្រើប្រាស់ AI ក្នុងវិស័យថាមពលគឺមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់កម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការគ្រប់គ្រងថាមពលកកើតឡើងវិញ។

ទោះបីជាបច្ចេកវិទ្យានុយក្លេអ៊ែរអាចនៅឆ្ងាយសម្រាប់កម្ពុជា ប៉ុន្តែការធ្វើសមាហរណកម្ម AI ជាមួយថាមពលពន្លឺព្រះអាទិត្យ និងវារីអគ្គិសនី គឺជាជំហានយុទ្ធសាស្ត្រដែលគួរពិចារណាភ្លាមៗ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះ AI និង Machine Learning: ចាប់ផ្តើមរៀនភាសាសរសេរកូដ (Python) និងបណ្ណាល័យសំខាន់ៗដូចជា TensorFlow ឬ PyTorch ដើម្បីយល់ពីរបៀបដែលក្បួនដោះស្រាយអាចវិភាគទិន្នន័យថាមពល។
  2. ការប្រមូលទិន្នន័យ និង IoT: រៀនពីរបៀបប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញា (Sensors) និងម៉ៃក្រូកុងត្រូលែរដូចជា Arduino ឬ Raspberry Pi ដើម្បីវាស់ស្ទង់ចរន្តអគ្គិសនី និងបញ្ជូនទិន្នន័យទៅក្នុងប្រព័ន្ធ។
  3. ការពិសោធន៍ជាមួយគំរូ Smart Grid: ប្រើប្រាស់កម្មវិធីដូចជា MATLAB/Simulink ដើម្បីបង្កើតគំរូនៃបណ្តាញអគ្គិសនីខ្នាតតូច (Microgrid) និងសាកល្បងប្រើ AI ក្នុងការគ្រប់គ្រងការចែកចាយថាមពល។
  4. ការសិក្សាអំពីសុវត្ថិភាពបណ្តាញ (Cybersecurity): ស្រាវជ្រាវអំពីវិធីសាស្ត្រការពារប្រព័ន្ធ SCADA និងបណ្តាញអគ្គិសនីពីការវាយប្រហារ ដោយផ្តោតលើការរកឃើញការគំរាមកំហែងដោយស្វ័យប្រវត្តិ។
  5. ស្វែងយល់ពីបច្ចេកវិទ្យា SMRs: សិក្សាពីសក្តានុពល និងបញ្ហាប្រឈមនៃ ម៉ាស៊ីនរ៉េអាក់ទ័រខ្នាតតូច (SMRs) ក្នុងបរិបទអាស៊ាន ដើម្បីត្រៀមខ្លួនសម្រាប់លទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ថាមពលនុយក្លេអ៊ែរនៅពេលអនាគត។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Small Modular Reactor (SMR) ជារ៉េអាក់ទ័រនុយក្លេអ៊ែរជំនាន់ថ្មីដែលមានទំហំតូចជាងរោងចក្រនុយក្លេអ៊ែរប្រពៃណី។ វាត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីផលិតនៅរោងចក្រ និងអាចដឹកជញ្ជូនទៅដំឡើងនៅទីតាំងផ្ទាល់ ដែលជួយកាត់បន្ថយចំណាយ និងបង្កើនសុវត្ថិភាព។ ដូចជាការសាងសង់ផ្ទះដោយប្រើបំណែកដែលផលិតស្រាប់ពីរោងចក្រ (Lego) ជាជាងការសាងសង់អគារដ៏ធំមួយនៅនឹងកន្លែង។
Tokamak ជាឧបករណ៍ដែលមានរាងដូចនំដូណាត់ (Donut) ប្រើប្រាស់នៅក្នុងការពិសោធន៍ថាមពលនុយក្លេអ៊ែរហ្វុយសុង (Fusion)។ វាប្រើដែនម៉ាញេទិចដ៏ខ្លាំងដើម្បីឃុំឃាំងប្លាស្មាដែលមានកម្ដៅក្តៅខ្លាំង ដើម្បីបង្កើតថាមពល។ ប្រៀបដូចជាដបម៉ាញេទិចដែលមើលមិនឃើញ សម្រាប់ដាក់ឃុំឃាំងកម្ដៅដ៏ក្តៅដូចព្រះអាទិត្យមិនឱ្យរលាយឧបករណ៍។
Deep Learning (DL) ជាផ្នែកមួយនៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធដូចបណ្តាញសរសៃប្រសាទខួរក្បាលមនុស្ស។ វាមានសមត្ថភាពវិភាគទិន្នន័យដ៏ច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ដើម្បីស្វែងរកគំរូស្មុគស្មាញ និងធ្វើការទស្សន៍ទាយដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ដូចជាការបង្រៀនកុំព្យូទ័រឱ្យចេះរៀនពីបទពិសោធន៍ដោយខ្លួនឯង ដូចកូនក្មេងរៀនស្គាល់របស់របរជុំវិញខ្លួន។
Inertial Confinement Fusion (ICF) ជាបច្ចេកទេសបង្កើតថាមពលនុយក្លេអ៊ែរហ្វុយសុង ដោយប្រើកាំរស្មីឡាស៊ែរដែលមានថាមពលខ្ពស់ បាញ់ទៅលើគ្រាប់ប្រេងឥន្ធនៈតូចមួយ ដើម្បីឱ្យវាក្តៅ និងហាប់ណែនខ្លាំងរហូតដល់ផ្ទុះបង្កើតជាថាមពល។ ដូចជាការប្រើដៃជាច្រើនច្របាច់ប៉េងប៉ោងពីគ្រប់ទិសព្រមគ្នា រហូតដល់វាផ្ទុះចេញជាថាមពល។
Smart Grid ជាបណ្តាញអគ្គិសនីដែលបំពាក់ដោយបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថល និង AI ដើម្បីគ្រប់គ្រងលំហូរអគ្គិសនីពីប្រភពផ្សេងៗ (ដូចជាពន្លឺព្រះអាទិត្យ ឬខ្យល់) ឱ្យមានស្ថេរភាព និងឆ្លើយតបទៅនឹងតម្រូវការរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ភ្លាមៗ។ ដូចជាប្រព័ន្ធចរាចរណ៍ឆ្លាតវៃដែលចេះប្តូរភ្លើងស្តុបដោយខ្លួនឯង ដើម្បីកុំឱ្យស្ទះផ្លូវនៅពេលមានឡានច្រើន។
Plasma ជាស្ថានភាពទី ៤ នៃរូបធាតុ (ក្រៅពី រឹង រាវ និងឧស្ម័ន)។ នៅក្នុងបរិបទថាមពល វាគឺជាឧស្ម័នដែលត្រូវបានដុតកម្ដៅយ៉ាងខ្លាំងរហូតដល់អាតូមបែកចេញពីគ្នា ដែលចាំបាច់សម្រាប់ការបង្កើតថាមពលនុយក្លេអ៊ែរហ្វុយសុង។ ដូចជាស៊ុបដែលមានភាគល្អិតអគ្គិសនីក្តៅខ្លាំង ដែលជាធាតុផ្សំរបស់ព្រះអាទិត្យ និងផ្លេកបន្ទោរ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖