En los últimos años, Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) ha investigado, desarrollado y aplicado activamente ciencia y tecnología en los campos de la 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 en el Grupo Eléctrico de Vietnam (EVN) en la participación 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 redes. En particular, la empresa ha realizado investigaciones en el campo de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la automatización para detectar anomalías en el sistema de líneas eléctricas y subestaciones transformadoras de la red en operación mediante el uso de 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 contribuido a automatizar la inspección y el análisis de las 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 automáticamente las anomalías y emite alertas para que el personal técnico pueda implementar soluciones adecuadas y prevenir posibles incidentes eléctricos.
En 2022, PC Quang Tri investigó y aplicó inteligencia artificial para detectar riesgos en la seguridad de la red eléctrica a partir de imágenes y vídeos recopilados por drones. Si bien el sector eléctrico ha implementado numerosos programas para la gestión y operación de la red, como el software de gestión de redes (PMIS) y la inspección de campo de media tensión (KTHT), con el fin de digitalizar la inspección de líneas eléctricas y subestaciones transformadoras, la detección de riesgos a partir de imágenes de estos programas aún se realiza manualmente.
Con este método, la detección a partir de imágenes y vídeos requiere mucho tiempo. Por lo tanto, las imágenes y vídeos recopilados mediante drones o cámaras de vigilancia se sincronizan con el programa PMIS-AI y se analizan automáticamente, detectando riesgos para la seguridad de la red eléctrica en lugar de que los trabajadores realicen inspecciones visuales o con binoculares. En consecuencia, la aplicación de modelos de IA para detectar riesgos para la seguridad de la red eléctrica a partir de imágenes y vídeos recopilados por drones ha tenido efectos positivos en la gestión y operación de la red eléctrica.
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 empresa ha aplicado la solución del modelo Yolov5 al programa PMIS-AI.
Con este modelo, el procesamiento de una imagen de 4 MB tarda tan solo 1/10 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 las numerosas soluciones propuestas para su implementación generalizada. En particular, el programa de aplicación de inteligencia artificial al reconocimiento de imágenes en las etapas de construcción, dentro del ámbito de la gestión de inversiones en construcción, y el reconocimiento automático de cámaras térmicas para unidades de la Corporación Central de Energía, son altamente valorados y se aplican con éxito en la práctica.
En 2024, el tema "Investigación y aplicación de la inteligencia artificial para detectar riesgos de inseguridad en la red eléctrica a partir de imágenes/vídeos recopilados por drones/UAV en misiones de vuelo", del grupo de autores: los másteres Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh y Nguyen Xuan Thuy del PC Quang Tri, ganó el segundo premio en el 17º Concurso Nacional de Innovación Técnica (2022-2023) organizado por la Unión de Asociaciones de Ciencia y Tecnología de Vietnam y el Fondo de Vietnam para el Apoyo a la Innovación Técnica (VIFOTEC) en los campos de la tecnología de la información, la electrónica y las telecomunicaciones.
Con la solución de aplicación de IA para detectar riesgos de inseguridad en la red eléctrica a partir de imágenes/vídeos recopilados por drones/UAV, la programación automática de rutas de vuelo según las misiones de vuelo del PC Quang Tri pertenece a la categoría de software de reconocimiento de IA combinado con análisis de datos para emitir alertas y detectar riesgos de inseguridad en la red eléctrica a partir de imágenes/vídeos recopilados por drones en vuelo.
Aplicando el modelo de inteligencia artificial Yolov8 y otras herramientas de apoyo (LabelMe para el etiquetado, Google Colab para el entrenamiento) para detectar la existencia/anomalías de líneas eléctricas de 110kV y 22kV a través de imágenes y vídeos recopilados por cámaras aéreas/drones, centrándose específicamente en la detección de conductores desnudos deshilachados, abrazaderas de porcelana sueltas, aislamiento sucio, roto o agrietado y otros objetos anormales en la red eléctrica.
La programación automática de la trayectoria de vuelo de 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 eléctrica de forma automática y continua, proporcionando información completa para detectar riesgos de seguridad. Esta solución contribuye a aumentar la eficiencia de la monitorización de la seguridad de la red eléctrica, ahorrar costes, reducir los gastos de monitorización, aumentar la precisión, mejorar la eficiencia operativa y reducir el tiempo y la mano de obra necesarios.
Con el objetivo de maximizar el potencial de la tecnología digital para mejorar la eficiencia en la gestión técnica y garantizar la seguridad de la red eléctrica, la investigación y aplicación de la IA a la gestión técnica es una tendencia inevitable. Esto contribuirá significativamente a mejorar la productividad laboral y la eficiencia en la gestión de la calidad de la energía, proporcionando así un suministro eléctrico estable y seguro que impulse el 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
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