Προειδοποίηση για κινδύνους ασφαλείας στο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης

Επί του παρόντος, η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) ανοίγει ένα νέο σημείο καμπής σε πολλούς κλάδους σε όλο τον κόσμο, συμπεριλαμβανομένης της βιομηχανίας ηλεκτρικής ενέργειας. Η ραγδαία ανάπτυξη της ΤΝ έχει επιφέρει σημαντικές βελτιώσεις στον αυτοματισμό των διαδικασιών, αυξάνοντας την ακρίβεια και την αποτελεσματικότητα στη διαχείριση, τη λειτουργία και τη συντήρηση των συστημάτων ηλεκτρικής ενέργειας.

Η συγγραφική ομάδα του PC Quang Tri έλαβε το δεύτερο βραβείο στην τελετή λήξης και απονομής βραβείων του 17ου Εθνικού Διαγωνισμού Τεχνικής Καινοτομίας - Φωτογραφία: TUAN VIET

Προηγουμένως, ο έλεγχος του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας απαιτούσε πολλή προσπάθεια και χρόνο και συχνά δεν επιτύγχανε την επιθυμητή ακρίβεια λόγω της εξάρτησης από ανθρώπινους παράγοντες. Προκειμένου να προωθηθούν τα επιτεύγματα στη χρήση μη επανδρωμένων αεροσκαφών σε τομείς διαχείρισης, με έμφαση στην έρευνα για την πτήση μη επανδρωμένων αεροσκαφών (UAV) και την εφαρμογή του IoT στον προγραμματισμό και τη δημιουργία διαδρομών πτήσης, στον έλεγχο της αυτόματης πτήσης για τη συλλογή δεδομένων (εικόνες, βίντεο ) μέσω συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης, η ομάδα συγγραφέων της Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) έχει δημιουργήσει το θέμα "Έρευνα και εφαρμογή της τεχνολογίας IoT ενσωματωμένης σε βάση δεδομένων GIS για τη ρύθμιση αυτόματης λειτουργίας πτήσης για συσκευές UAV, τη συλλογή και επεξεργασία δεδομένων εικόνας δικτύου διανομής, την αυτόματη προειδοποίηση για κινδύνους ασφάλειας δικτύου χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη".

Το έργο, υπό την προεδρία του Διευθυντή της PC Quang Tri, Phan Van Vinh, το οποίο μόλις κέρδισε το δεύτερο βραβείο στον 17ο Εθνικό Διαγωνισμό Τεχνικής Καινοτομίας (2022-2023) που διοργανώθηκε από την Ένωση Επιστημονικών και Τεχνολογικών Συνδέσμων του Βιετνάμ και το Ταμείο Υποστήριξης Τεχνικής Καινοτομίας του Βιετνάμ (VIFOTEC), αποτελεί ένα τυπικό παράδειγμα εφαρμογής του IoT στην επίλυση συγκεκριμένων προκλήσεων στον κλάδο της ηλεκτρικής ενέργειας.

Αυτό το θέμα προσεγγίζει το πρόβλημα με έναν ολοκληρωμένο, δημιουργικό και εστιασμένο τρόπο, εφαρμόζοντας το IoT και την Τεχνητή Νοημοσύνη στον τομέα της διαχείρισης και συντήρησης του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας, εστιάζοντας στην εφαρμογή του IoT στο αυτόματο σύστημα ελέγχου πτήσης flaycam, συνδυάζοντας την Τεχνητή Νοημοσύνη για τον εντοπισμό μη φυσιολογικών αντικειμένων στο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας.

Η καινοτομία αυτού του θέματος προέρχεται από τον συνδυασμό δύο κύριων πεδίων: της Τεχνητής Νοημοσύνης και του αυτόνομου προγραμματισμού πτήσης drones. Στο ολοένα και πιο εξελισσόμενο περιβάλλον της τεχνολογίας των πληροφοριών, η Τεχνητή Νοημοσύνη έχει διαδραματίσει σημαντικό ρόλο στην επεξεργασία δεδομένων και την ανάλυση εικόνας/βίντεο. Τα drones χρησιμοποιούνται όλο και περισσότερο στην παρακολούθηση και τη διαχείριση υποδομών δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας, αλλά η επεξεργασία δεδομένων από drones εξακολουθεί να απαιτεί ανθρώπινη παρέμβαση.

Ο συνδυασμός των drones με την Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιώνει τον αυτοματισμό και μειώνει την ανθρώπινη εξάρτηση. Η χρήση drones/UAV με αυτόνομο προγραμματισμό πτήσης για τη συλλογή εικόνων/βίντεο μειώνει τον χρόνο και το κόστος σε σύγκριση με τις παραδοσιακές μεθόδους. Σε συνδυασμό με την Τεχνητή Νοημοσύνη, η ανίχνευση κινδύνων ασφαλείας μπορεί να γίνει γρήγορα και αποτελεσματικά, ενισχύοντας την ικανότητα αντίδρασης και αντιμετώπισης ζητημάτων ασφάλειας ταχύτερα.

Η επιθεώρηση του δικτύου ηλεκτρικής ενέργειας και η ανίχνευση κινδύνων για την ασφάλεια συχνά απαιτεί από τους εργαζόμενους να εργάζονται σε επικίνδυνα περιβάλλοντα. Η χρήση drones/UAV και τεχνητής νοημοσύνης επιτρέπει την εξ αποστάσεως εκτέλεση αυτού του έργου και μειώνει τον κίνδυνο για τους εργαζόμενους. Τα drones/UAV έχουν την ικανότητα να πετούν σε δύσκολες ή επικίνδυνες περιοχές.

Η χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης επιτρέπει την πιο αυτοματοποιημένη και ακριβή επεξεργασία και ανάλυση εικόνων/βίντεο που συλλέγονται από drones/UAV. Αυτό βοηθά στη μείωση του ανθρώπινου λάθους και στη βελτίωση της ικανότητας αποτελεσματικής ανίχνευσης πιθανών κινδύνων. Η τεχνολογία drones/UAV και η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να επεκταθούν σε ένα ευρύ φάσμα περιοχών και περιφερειών, από αστικές έως αγροτικές περιοχές, ενισχύοντας την ικανότητα ανίχνευσης και αντιμετώπισης ζητημάτων ασφάλειας στο παγκόσμιο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας.

Τα drones χρησιμοποιούνται για την εκτέλεση ολοκληρωμένων εργασιών παρακολούθησης στο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας, εντοπίζοντας έτσι αδυναμίες, ζημιές ή πιθανούς κινδύνους σε γραμμές μεταφοράς ηλεκτρικής ενέργειας, υποσταθμούς και ηλεκτρικά έργα. Η τεχνητή νοημοσύνη σε συνδυασμό με τα drones βοηθά στην ταχεία ανίχνευση ζημιών μετά από φυσικές καταστροφές, όπως καταιγίδες, σεισμούς και κατολισθήσεις, παρέχοντας στις υπηρεσίες διαχείρισης πλήρεις και ακριβείς πληροφορίες για την έγκαιρη εφαρμογή διορθωτικών μέτρων. Ο αυτόνομος προγραμματισμός πτήσεων σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να πραγματοποιήσει επιθεωρήσεις, να αξιολογήσει την κατάσταση των στύλων ηλεκτρικής ενέργειας, να μετρήσει παραμέτρους και περιβαλλοντικά δεδομένα για την έγκαιρη ανίχνευση πιθανών προβλημάτων.

Επιπλέον, με την ολοένα και ταχύτερη ανάπτυξη της τεχνολογίας, τα νέα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης βελτιώνονται ολοένα και περισσότερο σε ακρίβεια, ενώ η επικοινωνία με drones/UAV μέσω συστημάτων IoT αναπτύσσεται ολοένα και περισσότερο και αυτοματοποιείται. Αυτό διασφαλίζει ότι η έρευνα και η κατασκευή νέων συστημάτων σε νέες τεχνολογικές πλατφόρμες, η βελτίωση της ακρίβειας, ο αυτοματισμός και η τελειοποίηση της τεχνολογίας για ανάπτυξη είναι εξαιρετικά απαραίτητες. Η ανάπτυξη αυτών των drones για τη συλλογή δεδομένων εικόνας/βίντεο και η εφαρμογή της ΤΝ δεν είναι μόνο εύκολη αλλά και αποτελεσματική στη βελτίωση της διαδικασίας διαχείρισης και στη διατήρηση της ασφάλειας του δικτύου.

Με τα χαρακτηριστικά του δικτύου διανομής, τα χαρακτηριστικά και τα αντικείμενα να διαφέρουν από προηγούμενες μελέτες των μονάδων, η ερευνητική ομάδα έθεσε ως στόχο την κατασκευή μιας εφαρμογής IoT σε συνδυασμό με ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για την ανίχνευση ανωμαλιών στο δίκτυο διανομής.

Συγκεκριμένα, εστιάζοντας στον αυτοματισμό κατά τη ρύθμιση αυτόνομων αποστολών πτήσης και τη μετάδοση των συλλεγόμενων δεδομένων στον διακομιστή, έτσι ώστε το σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης να μπορεί να αναλύει αυτόματα ανωμαλίες στο δίκτυο διανομής. Η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης για τον εντοπισμό ανωμαλιών στο δίκτυο ανοίγει επίσης πολλές νέες ερευνητικές κατευθύνσεις και εφαρμογές για την Τεχνητή Νοημοσύνη στον κλάδο της ηλεκτρικής ενέργειας. Αυτό όχι μόνο συμβάλλει στην ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης και της τεχνολογίας, αλλά δημιουργεί επίσης ευκαιρίες για έρευνα Τεχνητής Νοημοσύνης στον κλάδο της ηλεκτρικής ενέργειας στο μέλλον.

Ταν Νγκουγιέν

Πηγή: https://baoquangtri.vn/canh-bao-nguy-co-mat-an-toan-luoi-dien-bang-tri-tue-nhan-tao-187453.htm