EVNHCMC được trao Giải thưởng VIFOTEC lần thứ 30

Công trình “Nghiên cứu, xây dựng và tích hợp hệ thống giám sát vận hành trạm biến áp phân phối với chương trình quản lý mất điện (OMS) và bản đồ địa dư (GIS)” của Tổng công ty Điện lực TPHCM (EVNHCMC) được trao giải Nhì - Giải thưởng VIFOTEC lần thứ 30 năm 2023. Việc trao giải diễn ra tối 30/5, tại Hà Nội.

VIFOTEC là giải thưởng sáng tạo khoa học công nghệ thường niên do Hội Liên hiệp Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam phối hợp với Bộ Khoa học và Công nghệ, Tổng Liên đoàn lao động Việt Nam và Trung ương Đoàn TNCS Hồ Chí Minh tổ chức nhằm tôn vinh các nhà khoa học, công nghệ đã có những công trình có giá trị khoa học, kinh tế - xã hội lớn đã và đang được áp dụng có hiệu quả tại Việt Nam. VIFOTEC 2023 có 130 công trình tham dự trong các lĩnh vực: Cơ khí - Tự động hóa; Công nghệ vật liệu; Công nghệ thông tin, điện tử, viễn thông; Sinh học phục vụ sản xuất và đời sống; Công nghệ nhằm ứng phó với biến đổi khí hậu, bảo vệ môi trường và sử dụng hợp lý tài nguyên; Công nghệ nhằm tiết kiệm năng lượng và sử dụng năng lượng mới.

Công trình “Nghiên cứu, xây dựng và tích hợp hệ thống giám sát vận hành trạm biến áp phân phối với chương trình quản lý mất điện (OMS) và bản đồ địa dư (GIS)” của EVNHCMC do TS.Luân Quốc Hưng - Phó tổng giám đốc, cùng các cộng sự xây dựng và triển khai từ năm 2021 đến nay đã được Hội đồng thẩm định đánh giá cao bởi tính ứng dụng thực tiễn và hiệu quả mang lại.

Phát biểu trong đêm trao giải, ông Luân Quốc Hưng cho biết, dự án không chỉ đem lại lợi ích cho đơn vị mà phục vụ cho hơn 10 người triệu dân TPHCM. Trong xu hướng chung hiện nay của ngành điện thế giới là phát triển lưới điện thông minh và chuyển đổi số, EVNHCMC đã hoàn tất xây dựng hệ thống tự động hóa lưới điện cao, trung thế (2 trung tâm điều khiển, 100% trạm 110 kV không người trực, 100% tuyến dây trung thế vận hành tự động DAS/DMS).

Tiếp nối những thành tựu đó, công trình này ra đời với mục tiêu đặt nền tảng ban đầu cũng như định hướng cho việc xây dựng tự động hóa lưới điện hạ thế. Lần đầu tiên trong Tập đoàn Điện lực Việt Nam, chúng tôi đã nghiên cứu và xây dựng thành công hệ thống giám sát trạm biến áp phân phối cận thời gian thực. Kết quả của công trình nghiên cứu này giúp chúng tôi nâng cao năng lực giám sát, vận hành lưới điện”, ông Luân nói.

Hiện tại, hệ thống này đã được đưa vào sử dụng để giám sát các trạm biến áp điện phân phối của EVNHCMC. Công trình không những là công cụ đắc lực để ngành điện giám sát vận hành lưới điện mà còn ứng dụng cho công tác chăm sóc khách hàng. Đây là nền tảng để triển khai việc nhắn tin tự động thông báo mất điện đến khách hàng qua tổng đài đa kênh, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng của ngành điện. Từ khi đưa ứng dụng công trình này vào thực tiễn, ngành điện TPHCM đã tiết kiệm được nhiều chi phí với số tiền làm lợi ước tính khoảng 85 tỉ đồng/năm.

Năm 2022, EVNHCMC đã đạt vị trí 47/94 so với các công ty điện lực có lưới điện thông minh trên thế giới tham gia chấm điểm theo bộ chỉ số của Singapore Power Group và xếp thứ 2 trong khu vực ASEAN chỉ sau Singapore, ngang hàng với Công ty Điện lực Duke của Mỹ, TNB của Malaysia, Western Power của Australia và Toronto Hydro của Canada.

EVNHCMC cũng là doanh nghiệp nhà nước đầu tiên trong cả nước đã đạt mức độ chuyển đổi số 3/5 (mức hình thành doanh nghiệp số) năm 2022 và mức 4/5 (mức chuyển đổi số nâng cao) năm 2023; là một trong hai doanh nghiệp Việt Nam đạt giải thưởng Doanh nghiệp sáng tạo ASEAN năm 2022; đạt giải thưởng "Dự án lưới điện thông minh - Smart Grid project of the year" trong khuôn khổ hội nghị quốc tế ENLIT ASIA 2023 tại Indonesia và nhận bằng khen của Bộ trưởng Bộ Thông tin và Truyền thông năm 2023.

Trong thời gian tới, định hướng phát triển của EVNHCMC đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030 đảm bảo cung cấp điện an toàn, ổn định, liên tục cho TPHCM; phát triển ngang tầm các Công ty Điện lực hàng đầu khu vực, thế giới; phát triển hạ tầng lưới điện thông minh (phấn đấu đạt top 40 - 45 thế giới); tiếp tục ứng dụng thành tựu của cuộc CMCN 4.0 vào tất cả lĩnh vực hoạt động (AI, Big Data, IoT, Machine Learning).