Aktivně zkoumat a aplikovat umělou inteligenci v řízení a provozu energetické sítě

V posledních letech společnost Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) aktivně zkoumá, rozvíjí a aplikuje vědu a technologie v oblasti automatizace provozu, inspekcí, hodnocení kvality elektrické sítě, řízení stavebních investic a zákaznických služeb, čímž přispívá ke zlepšení výrobních a obchodních aktivit společnosti.

Některé snímky nebezpečných elektrických sítí detekovaných drony/bezpilotními letadly - Foto: TN

Společnost PC Quang Tri je průkopníkem ve Vietnamské elektrárenské skupině (EVN), který se podílí na výzkumu a vývoji, a byla oceněna za svou iniciativu s integrovanou verzí softwaru pro terénní informace a softwaru pro správu rozvodné sítě. Společnost konkrétně provedla výzkum v oblasti umělé inteligence (AI) v automatizaci s cílem detekovat abnormální jevy v systému elektrického vedení a transformátorových stanicích v provozované síti pomocí obrazů.

Mezi tyto programy patří: Automatická kontrola objektů zájmu na snímcích pořízených a uložených v systému řízení stavebních investic (EVN-IMIS). Tento program pomohl automatizovat kontrolu a analýzu snímků pořízených každoročně u investičních projektů; nebo aplikační program umělé inteligence, který automaticky detekuje abnormální teplo pomocí snímků pořízených ze zařízení pod napětím v síti. Program automaticky analyzuje a vydává varování, aby pomohl technickému personálu přijmout vhodná řešení pro zvládnutí těchto abnormalit a předejít tak možným elektrickým nehodám.

V roce 2022 společnost PC Quang Tri zkoumala a aplikovala umělou inteligenci k detekci bezpečnostních rizik v síti z obrázků/ videí pořízených létajícími drony. Přestože energetický průmysl aplikoval mnoho programů pro správu a provoz sítě, jako je software pro správu sítě (PMIS) a inspekce středního napětí (KTHT) s cílem digitalizovat inspekci elektrického vedení a transformátorových stanic, detekce existence na základě obrázků z programů PMIS a KTHT se stále provádí pouhým okem.

Díky této metodě zabere detekce z obrázků a videí hodně času. Snímky a videa po pořízení z leteckých kamer/dronů proto budou synchronizovány do programu PMIS-AI a automaticky analyzovány, čímž se odhalí rizika bezpečnosti elektrické sítě namísto toho, aby pracovníci prováděli vizuální kontroly nebo používali dalekohledy. Proto použití modelů umělé inteligence k detekci rizik bezpečnosti elektrické sítě ze snímků/videí pořízených z dronů přineslo pozitivní účinky v oblasti správy a provozu elektrické sítě.

Aby systém fungoval s vysokou přesností, kromě vytváření modelů, standardizace dat, označování objektů a trénování programu pro rozpoznávání objektů, společnost aplikovala do programu PMIS-AI modelové řešení Yolov5.

S tímto modelem trvá zpracování 4MB obrazu pouze 1/10 sekundy. PC Quang Tri je proto jednotkou, která učinila krok vpřed v účasti na výzkumu v této oblasti, zejména s mnoha řešeními navrženými pro široké nasazení. Program aplikace umělé inteligence v rozpoznávání obrazu ve stavebních krocích v oblasti řízení stavebních investic a automatického rozpoznávání termokamer pro jednotky spadající pod Central Power Corporation je obvykle vysoce ceněn a efektivně aplikován v praxi.

V roce 2024 získala práce s tématem „Výzkum a aplikace umělé inteligence k detekci rizik nejistoty elektrické sítě ze snímků/videí pořízených drony/UAV z letových misí“ od autorského kolektivu: Masters Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy z PC Quang Tri druhou cenu na 17. národní soutěži technických inovací (2022–2023), kterou pořádala Vietnamská unie vědeckých a technologických asociací a Vietnamský fond na podporu technických inovací (VIFOTEC) v oblasti informačních technologií, elektroniky a telekomunikací.

Díky řešení s využitím umělé inteligence pro detekci rizik ohrožení energetické sítě z obrázků/videí pořízených drony/bezpilotními letadly patří automatické programování letových tras podle letových misí společnosti PC Quang Tri do kategorie softwaru pro rozpoznávání s využitím umělé inteligence v kombinaci s analýzou dat, která poskytuje varování a detekuje rizika ohrožení energetické sítě z obrázků/videí pořízených letícími drony.

Aplikace modelu umělé inteligence Yolov8 a dalších podpůrných nástrojů (LabelMe pro označování, Google Colab pro školení) k detekci existence/abnormalit elektrického vedení 110 kV a 22 kV prostřednictvím snímků a videí získaných z leteckých kamer/dronů, se zaměřením na detekci roztřepených holých vodičů, uvolněných porcelánových stahovacích pásek, znečištěné, poškozené nebo prasklé izolace a dalších abnormálních objektů v elektrické síti.

Automatické programování letových drah dronů létajících nad elektrickou sítí je pokročilá technologie v oblasti bezpečnosti a efektivity monitorování elektrické sítě. Systém je navržen tak, aby automaticky a nepřetržitě monitoroval elektrickou síť a zároveň poskytoval kompletní informace pro detekci rizik pro bezpečnost elektrické sítě. Toto řešení pomáhá zvýšit efektivitu monitorování bezpečnosti elektrické sítě, šetřit náklady, snižovat náklady na monitorování, zvyšovat přesnost, zvyšovat provozní efektivitu a zkracovat čas a pracovní sílu.

S cílem maximalizovat sílu digitálních technologií pro zlepšení efektivity technického řízení a zajištění bezpečného provozu sítě je výzkum a aplikace umělé inteligence v technickém řízení nevyhnutelným trendem. To totiž výrazně přispěje ke zlepšení produktivity práce a efektivity řízení kvality energie. Tím se zajistí stabilní a bezpečný zdroj energie, který bude sloužit socioekonomickému rozvoji dané lokality.

Tan Nguyen

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