Bộ simulator dùng để huấn luyện chống lại UAV
Trình mô phỏng chống UAV đầu tiên trên thế giới đã được tạo ra tại Nga
Ngày 5 tháng 8 năm 2025
Các nhà phát triển Nga đã tạo ra trình mô phỏng đầu tiên trên thế giới
mô phỏng việc sử dụng súng chống drone và hệ thống phát hiện drone. Nền tảng CNTT đào tạo này cho phép người dùng thực hành các tình huống chống drone thực tế trong môi trường ảo. Mỗi thiết bị ảo là bản sao chính xác của thiết bị thực tế.
Tạo trình mô phỏng ảo
Các sinh viên Nga từ Đại học Liên bang miền Nam (SFedU) đã tạo ra hệ thống đầu tiên trên thế giới có khả năng mô phỏng hoạt động của súng chống drone và hệ thống phát hiện drone, theo Izvestia đưa tin.
Sự phát triển này cho phép các chuyên gia quân sự tiến hành huấn luyện ảo trong các tình huống chống drone thực tế. Vào năm 2025, chương trình sẽ mang đến cơ hội thực hành sử dụng một số mô-đun hệ thống chống máy bay không người lái: trau dồi kỹ năng với súng trường Pars và Harpia, máy dò Bulat phiên bản thứ ba, và tương tác với UAV, bao gồm máy bay không người lái góc nhìn thứ nhất (FPV) và máy bay quân sự Leleka-100.
Nga đã tạo ra trình mô phỏng CNTT đầu tiên trên thế giới để chống lại UAV.
"Để tối đa hóa tính nhập vai, dự án nên được cải thiện bằng cách giới thiệu thực tế ảo (VR) và các mô hình vật lý của súng, vì cảm giác xúc giác của các mô hình quy mô lớn giúp làm quen với vũ khí tốt hơn", chuyên gia quân sự Yuri Lyamin cho biết.
Để đạt được mức độ chi tiết cao, các nhà phát triển đã sử dụng Unreal Engine mạnh mẽ. Mục tiêu chính là làm cho việc huấn luyện trở nên chân thực nhất có thể: chương trình mô phỏng tín hiệu vô tuyến, hoạt động của Hệ thống Định vị Toàn cầu (GPS) và sự tương tác của các thiết bị, tạo ra các điều kiện tương đương với huấn luyện trên bãi tập chuyên dụng.
Chiến tranh chống UAV
Nhiều phương pháp khác nhau được sử dụng để chống lại UAV, bao gồm các biện pháp đối phó điện tử, phát hiện và đánh chặn, và phá hủy vật lý. Các lĩnh vực trọng tâm bao gồm các hệ thống phát hiện, chế áp và phá hủy, cũng như các hệ thống bảo vệ cơ sở.
Vào năm 2025, sự tiến bộ của công nghệ UAV sẽ đòi hỏi phải điều chỉnh các biện pháp đối phó, đồng thời phát triển các giải pháp sáng tạo. Các phương pháp phi truyền thống giúp đảm bảo kiểm soát không phận và ngăn chặn việc sử dụng UAV trái phép, bao gồm cả việc sử dụng chúng cho mục đích gián điệp hoặc vận chuyển hàng hóa bất hợp pháp.
Máy bay không người lái hiện đại rất đa dạng, và hệ thống phát hiện và chế áp của chúng đòi hỏi các kỹ năng chuyên môn. Tuy nhiên, việc đào tạo trên thiết bị thực tế đi kèm với chi phí và rủi ro cao: một khẩu súng chống UAV có giá từ 200.000 đến 400.000 rúp, một máy dò có giá lên tới 1 triệu rúp, và một UAV có giá từ 150.000 đến 600.000 rúp. Hơn nữa, các bãi tập luyện thực tế không phải lúc nào cũng dễ tiếp cận, đồng nghĩa với việc người mới sẽ bỏ lỡ cơ hội thực hành kỹ năng của mình. Thiết bị mô phỏng giải quyết những vấn đề này: cho phép huấn luyện mà không gây nguy hiểm đến tính mạng hoặc thiết bị, tiết kiệm chi phí và cung cấp những kinh nghiệm cần thiết.
Thiết bị huấn luyện trên nền tảng CNTT
Súng Pars là súng chống máy bay không người lái của Nga được thiết kế để chống lại UAV. Chúng sử dụng tác chiến điện tử (EW) để gây nhiễu tín hiệu điều khiển và dẫn đường của máy bay không người lái, buộc chúng phải hạ cánh hoặc quay trở lại điểm cất cánh.
"Harpy" là tên gọi của một số thiết bị chống máy bay không người lái, bao gồm súng chống máy bay không người lái và UAV kamikaze. Súng chống máy bay không người lái Harpy được thiết kế để gây nhiễu tín hiệu điều khiển máy bay không người lái, ngăn chúng bay và thực hiện nhiệm vụ.
Máy dò máy bay không người lái Bulat, sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phát hiện máy bay không người lái (UAV), đã bắt đầu nhận dạng được các máy bay không người lái tấn công hạng nặng như Baba Yaga, cũng như các UAV cánh cố định. Theo nhà phát triển, các máy dò máy bay không người lái khác được sử dụng trong Khu vực Tác chiến Quân sự Đặc biệt (SMO) của Nga tại Ukraine không thể nhận dạng được các máy phát Herelink được sử dụng trên các máy bay không người lái này của Ukraine. Máy dò máy bay không người lái hoạt động ở chế độ thụ động, không phát ra tín hiệu vô tuyến. Phiên bản thứ ba và thứ tư sử dụng ăng-ten đa hướng quét sóng không khí 360 độ, phát hiện và nhận dạng các mẫu UAV chính được sử dụng trong khu vực SMO, bao gồm máy bay không người lái DJI, Autel và FPV.
The world's first simulator for training against UAVs has been created in Russia
В России создан первый в мире симулятор для тренировки борьбы с БПЛА
05 August 2025
Bộ mô phỏng mà Nga tạo ra dùng để huấn luyện cho AI của UAV
Tổ hợp công nghiệp quân sự Nga đang thử nghiệm một hệ thống mô phỏng MAI để huấn luyện trí tuệ nhân tạo cho máy bay không người lái.
22 tháng 7, 2025, 14:54
Việc phát triển máy bay không người lái (UAV) tự hành đòi hỏi sự tích hợp sâu rộng với các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Việc thử nghiệm và xác thực các thuật toán AI trên máy bay thực tế tiềm ẩn nhiều rủi ro và chi phí đáng kể. Viện Hàng không Moscow (MAI) đang phát triển một nền tảng kỹ thuật số đa năng cho mô phỏng bay UAV, cho phép thử nghiệm mặt đất và xác minh các mô-đun AI trước khi triển khai trên các hệ thống thực tế, theo MAI.
Nền tảng này đang được phát triển bởi các chuyên gia từ Khoa 701 "Hệ thống Robot Hàng không" và Khoa 806 "Toán học và Lập trình Tính toán" tại Phòng thí nghiệm Trí tuệ Nhân tạo thuộc Viện số 8 "Khoa học Máy tính và Toán ứng dụng" của MAI. Nền tảng này cho phép mô phỏng đầy đủ các chế độ bay, bao gồm cất cánh, hạ cánh, cơ động và các chuyến bay đường dài.
"Mục tiêu của dự án là kiểm tra toàn diện các thuật toán trí tuệ nhân tạo mà chúng tôi muốn tích hợp trên máy bay. Ví dụ, một nhiệm vụ thực tế có thể được giải quyết bằng trình mô phỏng là kiểm tra chức năng dẫn đường của máy bay không người lái trong điều kiện mất tín hiệu và cần tìm đường trở về căn cứ an toàn", Vadim Kondarattsev, Trưởng phòng Thí nghiệm AI tại Viện MAI số 8, cho biết.
Sử dụng các công cụ trò chơi hiện đại, bao gồm cả Unigine nội địa, nền tảng này tạo ra các cảnh 3D có độ chi tiết cao với đồ họa chân thực. Phương pháp này cho phép tạo ra các môi trường ảo gần giống với điều kiện thực tế, bao gồm cả quang phổ thị giác và hồng ngoại.
Không giống như các trình mô phỏng nổi tiếng như AirSim và Gazebo, nền tảng MAI kết hợp mô hình hóa chi tiết cao và tích hợp dễ dàng với các mô-đun AI, tập trung vào việc kiểm tra toàn diện các phương tiện bay không người lái.
AirSim là một trình mô phỏng do Microsoft phát triển. Nó sử dụng các công cụ Unreal Engine và Unity, mang lại đồ họa chân thực ấn tượng và cung cấp các công cụ mạnh mẽ để đào tạo và kiểm tra các thuật toán lái xe tự động. Tuy nhiên, AirSim đòi hỏi nhiều tính toán và kỹ năng chuyên môn để cấu hình các kịch bản phức tạp. Ứng dụng chính của nó là cho các dự án nghiên cứu và tạo mẫu, điều này đôi khi hạn chế khả năng mở rộng và tích hợp vào các quy trình công nghiệp.
Gazebo là một nền tảng mã nguồn mở phổ biến, tích hợp liền mạch với Hệ điều hành Robot (ROS) và cung cấp các công cụ tiên tiến cho mô hình vật lý và tương tác cảm biến. Mặc dù Gazebo mang lại hiệu suất và tính linh hoạt tốt, nhưng việc tạo ra các môi trường 3D chân thực và cảnh quan phức tạp có thể tốn nhiều thời gian và công sức tính toán, và hình ảnh của nó kém hơn so với các công cụ trò chơi hiện đại.
Nền tảng kỹ thuật số MAI kết hợp những khía cạnh tốt nhất của cả hai giải pháp quốc tế, kết hợp mô hình trực quan chân thực dựa trên công cụ Unigine nội địa với mô phỏng sâu các hệ thống cảm biến và các công cụ tiện lợi để tải và gỡ lỗi các thuật toán AI. Phương pháp tiếp cận tích hợp này không chỉ cho phép thử nghiệm các mô-đun riêng lẻ trong điều kiện biệt lập mà còn xác minh toàn diện hiệu suất của các hệ thống điều khiển tự động UAV trong nhiều tình huống khắc nghiệt khác nhau, bao gồm mất kết nối và hỏng hóc thiết bị. Điều này làm cho nền tảng MAI rất được ưa chuộng để triển khai công nghiệp và phát triển thuật toán có thể mở rộng mà không tốn kém chi phí đáng kể cho thử nghiệm bay.
Hệ thống thực hiện mô phỏng thực tế các thiết bị cảm biến UAV - camera quang học và hồng ngoại, lidar, radar, bộ thu dẫn đường GPS và GLONASS, cũng như cảm biến quán tính và cảm biến khí áp. Điều này tạo điều kiện cho việc thử nghiệm toàn diện các thuật toán dẫn đường và tự động, tránh chướng ngại vật và điều khiển trong nhiều tình huống khác nhau. Nền tảng này hỗ trợ việc tải và gỡ lỗi mạng nơ-ron, phương pháp học tăng cường, thị giác máy tính và các thuật toán ra quyết định, và các hệ thống điều khiển thích ứng. Nó có thể mô phỏng nhiều tình huống khác nhau, bao gồm mất kết nối và lỗi phần cứng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá độ tin cậy và tính mạnh mẽ của các giải pháp AI.
Việc gỡ lỗi và tối ưu hóa thuật toán lặp đi lặp lại trên nền tảng ảo giúp đẩy nhanh quá trình phát triển và cải thiện chất lượng sản phẩm cuối cùng. Nhờ khả năng mô phỏng các điều kiện khắc nghiệt, trình mô phỏng giúp xác định và giải quyết vấn đề sớm. Không giống như các trình mô phỏng chuyên dụng, nền tảng MAI có phương pháp tiếp cận tích hợp cao và toàn diện, cho phép thử nghiệm các mô-đun AI ở tất cả các giai đoạn bay và trong nhiều điều kiện tương tác với các thành phần hệ thống trên máy bay.
Theo Vadim Kondratsev, điểm độc đáo của nền tảng này là kết hợp các công nghệ không người lái tiên tiến và khả năng trí tuệ nhân tạo. "Hơn nữa, hệ thống của chúng tôi không chỉ mô hình hóa từng khía cạnh riêng lẻ mà còn cả toàn bộ môi trường. Đây cũng là một ví dụ điển hình về sự phát triển của công nghệ trong nước", chuyên gia này nói thêm.
MAI giải thích với trang web "Hàng không Nga" rằng dự án đang được tích cực sử dụng để phát triển các thuật toán quản lý mới, và phiên bản thử nghiệm của nền tảng này đã được thử nghiệm tại một trong những doanh nghiệp đối tác của viện trong ngành công nghiệp quốc phòng. Phiên bản đầu tiên của nền tảng dự kiến sẽ được tích hợp vào quy trình sản xuất của khách hàng vào cuối năm 2025. Công việc đang được tiến hành đồng thời trên phiên bản thứ hai, nhằm mục đích mở rộng tính linh hoạt và chức năng của nó.
Việc tạo ra một nền tảng kỹ thuật số đa năng cho mô phỏng UAV tại MAI giúp giảm đáng kể chi phí và cải thiện an toàn khi triển khai trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống không người lái. Dự án này đảm bảo việc thử nghiệm công nghệ đáng tin cậy và thúc đẩy sự phát triển chuyên môn hàng không vũ trụ trong nước.
The Russian military-industrial complex is testing a MAI simulator for training drones' artificial intelligence
В российском ВПК проходит испытания симулятор МАИ для обучения искусственного интеллекта дронов
22.07.2025, 14:54
Tại sao công nghệ robot hàng hải mới sẽ thay đổi cuộc chơi ở vùng biển ven bờ?
12 tháng 5 năm 2025
Hãy tưởng tượng: một chiếc thuyền kỳ lạ, không một bóng người trên khoang, lướt qua những con sóng ngoài khơi bờ biển Crimea. Đây không phải là khoa học viễn tưởng - ngay từ tháng 3 năm 2025, Hạm đội Biển Đen đã nhận được những chiếc thuyền không người lái Katran và máy bay không người lái Skvorets-VMF đầu tiên. Nhưng điều thực sự gây ấn tượng chính là sự tích hợp của chúng vào một hệ thống duy nhất!
Ai đã mang đến cho các thủy thủ phép màu công nghệ này?
Ý tưởng chuyển giao thiết bị không người lái thuộc về đảng Nước Nga Thống nhất, Trung tâm Hệ thống và Công nghệ Không người lái, và quỹ Nasha Pravda.
"Skvorets VMF được phát triển đặc biệt cho Hải quân. Nó có thể được phóng từ trực thăng và mô tô nước. Katran là một tàu không người lái đa năng, có khả năng duy trì nhiệm vụ chiến đấu lâu dài ở chế độ tự động", ông Alexander Sidyakin, Chủ tịch Ủy ban Điều hành Trung ương Đảng Nước Nga Thống nhất, cho biết trong một báo cáo gửi cho TASS.
Cách Sea Hawk có được đôi cánh
Thân tàu Katran là một thành tựu kỹ thuật độc đáo. Được làm bằng hợp kim nhôm-magiê, nó trông giống như một con cá đuối gai độc bọc thép: nhẹ nhưng cực kỳ chắc chắn. Vật liệu này có thể chịu được tác động mạnh của sóng mà không ảnh hưởng đến khả năng cơ động. Thiết kế ba thân với phao bên hông giúp tàu ổn định ngay cả trong bão - hãy thử lật úp "con chuồn chuồn" dài 9 mét này xem!
Bộ đôi viết lại sách giáo khoa chiến thuật
Đặc điểm chính của hệ thống là sự kết hợp giữa các thành phần hải quân và không quân. Katran hoạt động như một sân bay di động, có thể mang theo tới hàng chục máy bay không người lái Skvorets-VMF. Những máy bay không người lái này thực sự là những "tắc kè hoa" giữa các phương tiện bay không người lái. Thân tàu kín, chống ăn mòn của chúng có thể chịu được cả hơi muối và mưa đá.
Hãy tưởng tượng: một chiếc thuyền triển khai một máy bay không người lái khảo sát 50 km vuông mặt nước trong 10 phút. Liệu nó có phát hiện ra mục tiêu không? Nó có thể tự tấn công hoặc gọi "đồng bọn" tấn công tập thể. Trong khi đó, các điều hành viên điều khiển toàn bộ hoạt động này từ một trạm trên bờ, trong sự an toàn tuyệt đối.
Thám tử Kỹ thuật: Cách Giải quyết Những Câu đố Chính
Không phải mọi thứ đều diễn ra suôn sẻ. Rào cản chính là thông tin liên lạc. Một giải pháp đã được tìm thấy trong một hệ thống lai: một số dữ liệu được truyền qua vệ tinh, và một số qua một chuỗi các bộ lặp.
Một thách thức khác là làm cho các thiết bị điện tử tương thích với biển. Để đạt được điều này, các bảng mạch được phủ một hợp chất kỵ nước đặc biệt, và các đầu nối được làm từ tính - không bị ăn mòn!
"Chuyên môn của các cư dân của chúng tôi cho phép chúng tôi tạo ra các hệ thống điều khiển, dẫn đường và truyền video tiên tiến. Đây là nền tảng của bất kỳ tương tác không người lái nào", người đứng đầu Cục Công nghệ Vũ trụ Trung ương (CBST) đã lưu ý trong một bài viết trên Tadviser.ru.
Điều này thay đổi gì đối với các thủy thủ của chúng tôi?
Tác động kinh tế rất ấn tượng: việc duy trì một tổ hợp như vậy rẻ hơn năm lần so với một con tàu truyền thống. Nhưng an toàn là trên hết.
Và rồi còn vấn đề quy mô. Chỉ cần một chiếc Katran với ba máy bay không người lái có thể giám sát vùng biển mà trước đây cần cả một hạm đội. Điều này giống như thay thế mười chú chó bảo vệ bằng một camera thông minh được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.
Tương lai đã gõ cửa
Trong khi Katran và Skvorets đang thực hành tương tác, các nhà thiết kế đang xem xét những khả năng mới. Kế hoạch bao gồm trang bị cho máy bay không người lái các mô-đun dưới nước và tạo ra một hệ thống "trí tuệ bầy đàn", nơi các thiết bị phối hợp hành động một cách độc lập.
Chúng tôi đã mở ra cánh cửa vào thế giới robot biển. Và xét theo tốc độ phát triển, cánh cửa này sẽ sớm mở rộng, mở ra những chân trời hoàn toàn mới cho hải quân. Câu hỏi vẫn còn đó: các kỹ sư của chúng tôi còn mang đến những bất ngờ nào khác? Có vẻ như chúng ta sẽ sớm tìm ra câu trả lời.
(Sfera Live)
https://twitter.com/geromanat/status/1975239853848531169?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Kupyansk diễn biến nhanh, U cà ná đang chạy
Không chửi lợn, không mắng chó
https://twitter.com/cym27s/status/1975302127535923391?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Phòng không 🇷🇺 chặn Hỉ mát ở Belogrod
Không chửi lợn, không mắng chó
https://twitter.com/runews/status/1975299201602052171?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Kharkov, Sumy, Poltava đã có quà
Không chửi lợn, không mắng chó
https://twitter.com/rt_com/status/1975291638680592833?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Ăn một quả trả một dàn, may túi ba toang mang ra mà đựng :v
Không chửi lợn, không mắng chó
https://twitter.com/zlatti_71/status/1975315353166356910?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Riêng Kharkov ăn 21 trái
Không chửi lợn, không mắng chó
@a98 @hatam @meotamthe
Trung Quốc và Nga chắc cũng phải xây dựng hệ thống pin như thế này? Cũng có thể họ đã có rồi. Có điều cái phần nói về năng lượng gió mặt trời của WSJ nghe có vẻ mùi cánh tả Mỹ và EU quá.
Trang trại gió và mặt trời là thứ dễ bị phá hủy khi chiến tranh nhất. Nó phơi thân trên mặt đất, đặt ở những nơi có nhiều gió và mặt trời chứ không thể lắp bừa bãi thoải mái được.
Khi cuộc chiến bước sang mùa đông thứ tư, các công ty năng lượng của Ukraine đang dựa vào mạng lưới hệ thống pin lưu trữ công suất lớn do Mỹ cung cấp, được đặt tại những địa điểm bí mật, để duy trì nguồn cung điện – theo bài viết của The Wall Street Journal.
Các “công viên pin” với tổng công suất 200 megawatt có thể cung cấp điện trong khoảng hai giờ cho khoảng 600.000 hộ gia đình, tương đương năng lượng tiêu thụ của một thành phố cỡ Washington. Quan trọng hơn, trong các đợt oanh kích, các hệ thống pin giúp kỹ sư có thời gian khôi phục nguồn cung và ngăn chặn tình trạng mất điện toàn diện.
Những công viên pin này được thiết kế để bù đắp thiếu hụt và điều tiết nguồn năng lượng của Ukraine, cung cấp nguồn điện thay thế ngay cả khi lưới điện bị tấn công.
Chương trình pin trị giá 140 triệu USD, hoàn thành vào tháng 8, có vai trò then chốt đối với Ukraine trong quá trình hiện đại hóa và phi tập trung hóa lưới điện. Để tránh biến các hệ thống này thành mục tiêu tấn công, Ukraine giữ bí mật về vị trí và các biện pháp bảo vệ, bao gồm cả việc bố trí chiến lược các hệ thống phòng không.
Hiện có sáu địa điểm ở Kyiv và vùng Dnipropetrovsk được kết nối với lưới điện, cung cấp năng lượng dự phòng nếu các nguồn khác – như nhà máy nhiệt điện – gặp sự cố, giúp tránh việc phải cắt điện luân phiên.
Kể từ khi Nga phát động SMO, tất cả các nhà máy nhiệt điện của Ukraine đều bị tấn công. Một số đã khôi phục hoạt động, nhưng nhiều nhà máy bị phá hủy hoàn toàn.
Trước chiến tranh, Ukraine phụ thuộc chủ yếu vào điện hạt nhân, song các cơ sở này cũng đã bị Nga tấn công. Hiện tại, năng lượng hạt nhân chiếm khoảng một nửa sản lượng điện quốc gia.
Phát triển năng lượng tái tạo như gió và mặt trời cũng trở thành một phần trong chiến lược phòng thủ của Ukraine. Dù không thể thay thế hoàn toàn năng lượng hạt nhân hoặc than, các nguồn tái tạo giúp đa dạng hóa cơ cấu năng lượng và có khả năng hoạt động độc lập – một lợi thế trong vùng chiến sự: nếu một tuabin gió bị phá hủy, những tuabin khác vẫn tiếp tục vận hành.
Các hệ thống pin hiện đóng vai trò điều hòa năng lượng tái tạo, đảm bảo nguồn cung ổn định ngay cả khi trời không nắng hoặc gió ngừng thổi. Một ưu điểm lớn của chúng là tính mô-đun – mỗi khối pin có thể được ngắt hoặc thay thế mà không ảnh hưởng đến toàn hệ thống.
(Quán Tin)
Vãi Chum.
Trump nói ông đã quyết định cung cấp tên lửa Tomahawk cho Ukraine
Tổng thống Mỹ từ chối tiết lộ quyết định này, đồng thời cho biết ông sẽ phải hỏi "họ sẽ gửi chúng đến đâu".
Tổng thống Mỹ Donald Trump cho biết ông đã quyết định cung cấp tên lửa tầm xa Tomahawk cho Ukraine. Tuy nhiên, ông từ chối tiết lộ quyết định chính xác là gì.
"Tôi đã phần nào đưa ra quyết định về việc đó. Tôi sẽ phải hỏi họ sẽ gửi chúng đến đâu", ông nói với các nhà báo tại Nhà Trắng hôm thứ Hai.
"Tôi không muốn thấy căng thẳng leo thang", Trump nhấn mạnh.
Tháng trước, Phó Tổng thống Mỹ J.D. Vance tiết lộ rằng Nhà Trắng đang xem xét cung cấp cho Kiev loại tên lửa này, với chi phí ước tính khoảng 1,3 triệu đô la mỗi quả và có tầm bắn 2.500 km (1.550 dặm), có nghĩa là chúng có khả năng vươn tới Moscow và xa hơn nữa.
https://twitter.com/rt_com/status/1975312696456470993?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Phỉ cầm quyền cắn phỉ Kurd ở Sizi
Không chửi lợn, không mắng chó
https://twitter.com/ug_chelsea/status/1975255353362424221?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Bên trong Pokrovsk
Không chửi lợn, không mắng chó
https://twitter.com/zlatti_71/status/1975316144262422742?s=46&t=wj6RUxoo3J5Eor5xgVjc1A
Slavyansk - lại vồ trúng kho đạn
Không chửi lợn, không mắng chó
@a98 @hatam @meotamthe
Trung Quốc và Nga chắc cũng phải xây dựng hệ thống pin như thế này? Cũng có thể họ đã có rồi. Có điều cái phần nói về năng lượng gió mặt trời của WSJ nghe có vẻ mùi cánh tả Mỹ và EU quá.
Trang trại gió và mặt trời là thứ dễ bị phá hủy khi chiến tranh nhất. Nó phơi thân trên mặt đất, đặt ở những nơi có nhiều gió và mặt trời chứ không thể lắp bừa bãi thoải mái được.Khi cuộc chiến bước sang mùa đông thứ tư, các công ty năng lượng của Ukraine đang dựa vào mạng lưới hệ thống pin lưu trữ công suất lớn do Mỹ cung cấp, được đặt tại những địa điểm bí mật, để duy trì nguồn cung điện – theo bài viết của The Wall Street Journal.
Các “công viên pin” với tổng công suất 200 megawatt có thể cung cấp điện trong khoảng hai giờ cho khoảng 600.000 hộ gia đình, tương đương năng lượng tiêu thụ của một thành phố cỡ Washington. Quan trọng hơn, trong các đợt oanh kích, các hệ thống pin giúp kỹ sư có thời gian khôi phục nguồn cung và ngăn chặn tình trạng mất điện toàn diện.
Những công viên pin này được thiết kế để bù đắp thiếu hụt và điều tiết nguồn năng lượng của Ukraine, cung cấp nguồn điện thay thế ngay cả khi lưới điện bị tấn công.
Chương trình pin trị giá 140 triệu USD, hoàn thành vào tháng 8, có vai trò then chốt đối với Ukraine trong quá trình hiện đại hóa và phi tập trung hóa lưới điện. Để tránh biến các hệ thống này thành mục tiêu tấn công, Ukraine giữ bí mật về vị trí và các biện pháp bảo vệ, bao gồm cả việc bố trí chiến lược các hệ thống phòng không.
Hiện có sáu địa điểm ở Kyiv và vùng Dnipropetrovsk được kết nối với lưới điện, cung cấp năng lượng dự phòng nếu các nguồn khác – như nhà máy nhiệt điện – gặp sự cố, giúp tránh việc phải cắt điện luân phiên.
Kể từ khi Nga phát động SMO, tất cả các nhà máy nhiệt điện của Ukraine đều bị tấn công. Một số đã khôi phục hoạt động, nhưng nhiều nhà máy bị phá hủy hoàn toàn.
Trước chiến tranh, Ukraine phụ thuộc chủ yếu vào điện hạt nhân, song các cơ sở này cũng đã bị Nga tấn công. Hiện tại, năng lượng hạt nhân chiếm khoảng một nửa sản lượng điện quốc gia.
Phát triển năng lượng tái tạo như gió và mặt trời cũng trở thành một phần trong chiến lược phòng thủ của Ukraine. Dù không thể thay thế hoàn toàn năng lượng hạt nhân hoặc than, các nguồn tái tạo giúp đa dạng hóa cơ cấu năng lượng và có khả năng hoạt động độc lập – một lợi thế trong vùng chiến sự: nếu một tuabin gió bị phá hủy, những tuabin khác vẫn tiếp tục vận hành.
Các hệ thống pin hiện đóng vai trò điều hòa năng lượng tái tạo, đảm bảo nguồn cung ổn định ngay cả khi trời không nắng hoặc gió ngừng thổi. Một ưu điểm lớn của chúng là tính mô-đun – mỗi khối pin có thể được ngắt hoặc thay thế mà không ảnh hưởng đến toàn hệ thống.
(Quán Tin)
Bổ sung thêm chút:
Gió và mặt trời đúng là có điểm yếu, vì nó không thể được kiên cố hóa hoàn toàn như người ta có thể làm với nhà máy điện hạt nhân, nhiệt điện, nhưng cũng có ưu điểm là có thể phân tán được, mặc dù sự phân tán này không thể tự do hoàn toàn, vì yêu cầu phải đặt nó ở nơi có đủ ánh sáng/gió, nhưng dù sao sự phân tán này cũng có lợi nhất định trong chiến tranh, vì dù sao muốn đánh hết những điểm đặt gió/mặt trời cũng khá tốn kém