Investigar y aplicar activamente la inteligencia artificial en la gestión y operación de la red eléctrica.

A lo largo de los años, Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) ha investigado, construido y aplicado activamente la ciencia y la tecnología en los campos de automatización de la operación, inspección, evaluación de la calidad de la red eléctrica, gestión de inversiones en construcción y servicio al cliente, contribuyendo a mejorar la producción y las actividades comerciales de la empresa.

Algunas imágenes de redes eléctricas inseguras detectadas por drones/UAV - Foto: TN

PC Quang Tri es pionera del Grupo Eléctrico de Vietnam (EVN) en participar en investigación y desarrollo, y ha sido reconocida por su iniciativa con una versión integrada de software de información de campo y software de gestión de ingeniería de red. En particular, la empresa ha realizado investigaciones en el campo de la inteligencia artificial (IA) en automatización para detectar fenómenos anormales en el sistema de líneas eléctricas y estaciones transformadoras de la red eléctrica en operación mediante imágenes.

Algunos de estos programas incluyen: la verificación automática de objetos de interés en imágenes capturadas y almacenadas en el sistema de gestión de inversiones en construcción (EVN-IMIS). Este programa ha ayudado a automatizar la inspección y el análisis de imágenes capturadas anualmente en proyectos de inversión; o la aplicación de inteligencia artificial, que detecta automáticamente temperaturas anormales mediante imágenes capturadas de dispositivos conectados a la red eléctrica. El programa analiza y emite alertas automáticamente para ayudar al personal técnico a encontrar las soluciones adecuadas para gestionar dichas anomalías y prevenir posibles incidentes eléctricos.

En 2022, el PC Quang Tri investigó y aplicó IA para detectar riesgos de seguridad en la red a partir de imágenes y videos capturados por drones. Si bien la industria eléctrica ha aplicado diversos programas para la gestión y operación de la red, como el software de gestión de red (PMIS) y la inspección de campo de media tensión (KTHT), con el fin de digitalizar la inspección de líneas y estaciones transformadoras, la detección de la existencia de riesgos a partir de imágenes de los programas PMIS y KTHT aún se realiza a simple vista.

Este método requiere mucho tiempo para detectar imágenes y videos. Por lo tanto, las imágenes y videos recopilados por drones se sincronizarán con el programa PMIS-AI, que analizará y detectará automáticamente los riesgos para la seguridad de la red, en lugar de que los trabajadores realicen inspecciones visuales o utilicen binoculares. Por lo tanto, la aplicación de modelos de IA para detectar riesgos para la seguridad de la red a partir de imágenes y videos recopilados por drones ha tenido efectos positivos en la gestión y operación de la red.

Para que el sistema funcione con alta precisión, además de construir modelos, estandarizar datos, etiquetar objetos y entrenar el programa de reconocimiento de objetos, la compañía ha aplicado la solución de modelo Yolov5 al programa PMIS-AI.

Con este modelo, el tiempo de procesamiento de una imagen de 4 MB es de tan solo una décima de segundo. Por lo tanto, PC Quang Tri es una unidad que ha dado un paso adelante en la investigación en este campo, especialmente con numerosas soluciones propuestas para su implementación generalizada. El programa de aplicación de inteligencia artificial al reconocimiento de imágenes en las etapas de construcción de la gestión de inversiones en construcción, así como el reconocimiento automático de cámaras térmicas para unidades de la Corporación Central de Energía, es muy valorado y se aplica eficazmente en la práctica.

En 2024, el tema "Investigación y aplicación de inteligencia artificial para detectar riesgos de inseguridad de la red eléctrica a partir de imágenes/videos recopilados por drones/UAV de misiones de vuelo" del grupo de autores: Maestros Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy de PC Quang Tri ganó el Segundo Premio en el 17 ° Concurso Nacional de Innovación Técnica (2022-2023) organizado por la Unión de Asociaciones de Ciencia y Tecnología de Vietnam, Fondo de Vietnam para Apoyar la Innovación Técnica (VIFOTEC) en los campos de: tecnología de la información, electrónica, telecomunicaciones.

Con la solución de aplicación de IA para detectar riesgos de inseguridad de la red eléctrica a partir de imágenes/videos recopilados por drones/UAV, programando rutas de vuelo automáticas de acuerdo con las misiones de vuelo de PC Quang Tri pertenece a la categoría de software de reconocimiento de IA combinado con análisis de datos para dar advertencias y detectar riesgos de inseguridad de la red eléctrica a partir de imágenes/videos recopilados por drones voladores.

Aplicando el modelo de inteligencia artificial Yolov8, otras herramientas de apoyo (LabelMe para etiquetado, Google Colab para entrenamiento) para detectar existencia/anormalidades en líneas de 110kV, 22kV a través de imágenes y videos recolectados desde flycam/drones, enfocándose específicamente en detectar objetos de conductores desnudos deshilachados, bridas de porcelana sueltas, aislamiento sucio, roto, agrietado y otros objetos anormales en la red.

La programación automatizada de rutas de vuelo para drones que sobrevuelan la red eléctrica es una tecnología avanzada en el ámbito de la seguridad y la eficiencia de la monitorización de la red. El sistema está diseñado para monitorizar la red de forma automática y continua, a la vez que proporciona información completa para detectar riesgos de seguridad. La solución ayuda a aumentar la eficiencia de la monitorización de la seguridad de la red, ahorrar costes, reducir los costes de monitorización, aumentar la precisión, aumentar la eficiencia operativa y reducir el tiempo y la mano de obra.

Con el objetivo de maximizar el poder de la tecnología digital para mejorar la eficiencia de la gestión técnica y garantizar la seguridad de las operaciones de la red eléctrica, la investigación y aplicación de la IA en la gestión técnica es una tendencia inevitable. Esto contribuirá significativamente a mejorar la productividad laboral y la eficiencia de la gestión de la calidad de la energía, proporcionando así una fuente de energía estable y segura que contribuya al desarrollo socioeconómico de la localidad.

Tan Nguyen

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