البحث بشكل نشط وتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة وتشغيل شبكة الطاقة

في السنوات الأخيرة، قامت شركة Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) بشكل نشط بالبحث والبناء وتطبيق العلوم والتكنولوجيا في مجالات أتمتة التشغيل والتفتيش وتقييم جودة شبكة الطاقة وإدارة الاستثمار في البناء وأعمال خدمة العملاء، مما ساهم في تحسين إنتاج الشركة وأنشطتها التجارية.

بعض صور شبكات الكهرباء غير الآمنة التي رصدتها الطائرات بدون طيار - صورة: TN

شركة بي سي كوانغ تري رائدة في مجموعة كهرباء فيتنام (EVN) في مجال البحث والتطوير، وقد حظيت بتقدير كبير لمبادرتها في تطوير نسخة متكاملة من برنامج معلومات الموقع وبرنامج إدارة هندسة الشبكات. وعلى وجه الخصوص، أجرت الشركة أبحاثًا في مجال الذكاء الاصطناعي في الأتمتة لاكتشاف الظواهر غير الطبيعية في نظام خطوط الكهرباء ومحطات المحولات على الشبكة العاملة باستخدام الصور.

تتضمن بعض هذه البرامج: التحقق التلقائي من العناصر المهمة في الصور الملتقطة والمخزنة على نظام إدارة استثمارات البناء (EVN-IMIS). وقد ساعد هذا البرنامج على أتمتة فحص وتحليل الصور الملتقطة سنويًا في مشاريع الاستثمار؛ أو برنامج تطبيق الذكاء الاصطناعي، الذي يكشف تلقائيًا عن الحرارة غير الطبيعية باستخدام الصور الملتقطة من الأجهزة الموصولة بالشبكة. يقوم البرنامج بتحليل وإصدار تحذيرات تلقائيًا لمساعدة الفنيين على إيجاد حلول مناسبة للتعامل مع هذه الحالات غير الطبيعية ومنع الحوادث الكهربائية المحتملة.

في عام ٢٠٢٢، أجرى بي سي كوانغ تري بحثًا وطبّق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر سلامة الشبكة من خلال الصور ومقاطع الفيديو التي تلتقطها الطائرات المسيرة. على الرغم من أن قطاع الكهرباء قد طبّق العديد من البرامج لخدمة إدارة وتشغيل الشبكة، مثل برنامج إدارة الشبكة (PMIS) وبرنامج فحص الجهد المتوسط ​​(KTHT) بهدف رقمنة فحص خطوط الكهرباء ومحطات المحولات، إلا أن الكشف عن وجودها استنادًا إلى صور برامج PMIS وKTHT لا يزال يُجرى بالعين المجردة.

باستخدام هذه الطريقة، يستغرق الكشف عن المخاطر من الصور والفيديوهات وقتًا طويلاً. لذلك، بعد التقاط الصور والفيديوهات من أجهزة الكاميرات الطائرة/الطائرات المسيرة، ستُزامَن في برنامج PMIS-AI، ويُحلَّل تلقائيًا، ما يُحدِّد مخاطر سلامة شبكة الكهرباء بدلًا من قيام العمال بالفحص البصري أو استخدام المناظير. ولذلك، فإن تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر سلامة شبكة الكهرباء من الصور/الفيديوهات المُلتقطة من الطائرات المسيرة قد حقق نتائج إيجابية في إدارة وتشغيل شبكة الكهرباء.

ولكي يعمل النظام بدقة عالية، بالإضافة إلى بناء النماذج وتوحيد البيانات ووضع علامات على الكائنات وتدريب برنامج التعرف على الكائنات، قامت الشركة بتطبيق حل نموذج Yolov5 على برنامج PMIS-AI.

باستخدام هذا النموذج، يستغرق وقت معالجة صورة بحجم 4 ميجابايت عُشر الثانية فقط. ولذلك، يُعدّ مركز كوانغ تري من المراكز الرائدة في المشاركة البحثية في هذا المجال، لا سيما مع طرح العديد من الحلول للنشر على نطاق واسع. ويُعدّ برنامج تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور في مراحل البناء في مجال إدارة استثمارات البناء، والتعرف التلقائي على الكاميرات الحرارية للوحدات التابعة لمؤسسة الطاقة المركزية، محل تقدير كبير ويُطبّق بفعالية في الممارسة العملية.

في عام 2024، فاز موضوع "البحث وتطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار / الطائرات بدون طيار من مهام الطيران" من قبل مجموعة المؤلفين: Masters Phan Van Vinh و Nguyen Van Tai و Le Cong Hieu و Le Van Minh و Nguyen Xuan Thuy من PC Quang Tri بالجائزة الثانية في المسابقة الوطنية السابعة عشرة للابتكار التقني (2022-2023) التي نظمها اتحاد فيتنام لجمعيات العلوم والتكنولوجيا، صندوق فيتنام لدعم الابتكار التقني (VIFOTEC) في مجالات تكنولوجيا المعلومات والإلكترونيات والاتصالات.

باستخدام حل تطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار / الطائرات بدون طيار، فإن برمجة مسار الطيران التلقائي وفقًا لمهام الطيران الخاصة بـ PC Quang Tri تنتمي إلى فئة برامج التعرف على الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تحليل البيانات لإعطاء التحذيرات واكتشاف مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار.

تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي Yolov8 وأدوات الدعم الأخرى (LabelMe للوسم، Google Colab للتدريب) للكشف عن وجود/تشوهات خطوط الطاقة 110 كيلو فولت و22 كيلو فولت من خلال الصور ومقاطع الفيديو التي تم جمعها من كاميرات الطيران/الطائرات بدون طيار، مع التركيز بشكل خاص على اكتشاف الموصلات العارية المهترئة، وربطات العنق الخزفية الفضفاضة، والعزل المتسخ والمكسور والمتصدع والأشياء غير الطبيعية الأخرى على شبكة الطاقة.

تُعدّ برمجة مسار الطيران التلقائي للطائرات المسيّرة التي تحلق فوق شبكة الكهرباء تقنيةً متقدمةً في مجال سلامة وكفاءة مراقبة شبكة الكهرباء. صُمّم النظام لمراقبة شبكة الكهرباء تلقائيًا وبشكل مستمر، مع توفير معلومات شاملة للكشف عن مخاطرها. يُساعد هذا الحل على زيادة كفاءة مراقبة سلامة شبكة الكهرباء، وتوفير التكاليف، وخفض تكاليف المراقبة، وزيادة الدقة، وزيادة الكفاءة التشغيلية، وتقليل الوقت والجهد البشري.

بهدف تعظيم قدرة التكنولوجيا الرقمية على تحسين كفاءة الإدارة الفنية وضمان سلامة تشغيل الشبكة، يُعدّ البحث في مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في الإدارة الفنية توجهًا حتميًا. إذ سيساهم ذلك بشكل كبير في تحسين إنتاجية العمل وكفاءة إدارة جودة الطاقة، مما يوفر مصدر طاقة مستقرًا وآمنًا، بما يخدم التنمية الاجتماعية والاقتصادية للمنطقة.

تان نجوين

المصدر: https://baoquangtri.vn/tich-cuc-nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-ly-van-hanh-luoi-dien-189890.htm