Dalam beberapa tahun terakhir, Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) telah aktif meneliti, membangun, dan menerapkan ilmu pengetahuan dan teknologi di bidang otomasi operasi, inspeksi, penilaian kualitas jaringan listrik, manajemen investasi konstruksi, dan bisnis layanan pelanggan, yang berkontribusi dalam peningkatan produksi dan kegiatan bisnis perusahaan.
Beberapa gambar jaringan listrik yang tidak aman terdeteksi oleh drone/UAV - Foto: TN
PC Quang Tri adalah pelopor di Vietnam Electricity Group (EVN) yang berpartisipasi dalam penelitian dan pengembangan serta mendapatkan pengakuan atas inisiatifnya dalam pengembangan perangkat lunak informasi lapangan dan perangkat lunak manajemen rekayasa jaringan yang terintegrasi. Khususnya, perusahaan telah melakukan penelitian di bidang kecerdasan buatan (AI) dalam otomasi untuk mendeteksi fenomena abnormal pada sistem saluran listrik dan gardu induk di jaringan operasi menggunakan citra.
Beberapa program ini meliputi: Pemeriksaan otomatis objek yang menarik dalam gambar yang diambil dan disimpan di sistem manajemen investasi konstruksi (EVN-IMIS). Program ini telah membantu mengotomatiskan inspeksi dan analisis gambar yang diambil setiap tahun di proyek-proyek investasi; atau program aplikasi kecerdasan buatan, yang secara otomatis mendeteksi panas abnormal menggunakan gambar yang diambil dari perangkat berenergi di jaringan listrik. Program ini secara otomatis menganalisis dan mengeluarkan peringatan untuk membantu staf teknis menemukan solusi yang tepat guna menangani abnormalitas tersebut guna mencegah kemungkinan insiden kelistrikan.
Pada tahun 2022, PC Quang Tri meneliti dan menerapkan AI untuk mendeteksi risiko keamanan jaringan listrik melalui gambar/ video yang dikumpulkan oleh drone terbang. Meskipun industri kelistrikan telah menerapkan banyak program untuk mendukung manajemen dan operasional jaringan, seperti perangkat lunak manajemen jaringan (PMIS), inspeksi medan tegangan menengah (KTHT) dengan tujuan digitalisasi inspeksi saluran listrik dan gardu induk, deteksi keberadaan berdasarkan gambar dari program PMIS dan KTHT masih dilakukan dengan mata telanjang.
Dengan metode ini, deteksi dari gambar dan video membutuhkan waktu yang lama. Oleh karena itu, gambar dan video setelah dikumpulkan dari perangkat terbang flycam/drone akan disinkronkan ke dalam program PMIS-AI dan dianalisis secara otomatis, sehingga dapat mendeteksi risiko keselamatan jaringan listrik, alih-alih pekerja yang melakukan inspeksi visual atau teropong. Oleh karena itu, penerapan model AI untuk mendeteksi risiko keselamatan jaringan listrik dari gambar/video yang dikumpulkan dari drone terbang telah memberikan dampak positif dalam pengelolaan dan pengoperasian jaringan listrik.
Agar sistem beroperasi dengan akurasi tinggi, selain membangun model, menstandardisasi data, memberi label objek, dan melatih program pengenalan objek, perusahaan telah menerapkan solusi model Yolov5 pada program PMIS-AI.
Dengan model ini, waktu pemrosesan gambar 4MB hanya membutuhkan 1/10 detik. Oleh karena itu, PC Quang Tri merupakan unit yang telah mengambil langkah maju dalam berpartisipasi dalam penelitian di bidang ini, terutama dengan banyaknya solusi yang diusulkan untuk penerapan secara luas. Umumnya, program penerapan kecerdasan buatan dalam pengenalan gambar pada tahap konstruksi di bidang manajemen investasi konstruksi, pengenalan otomatis kamera termal untuk unit-unit di bawah Central Power Corporation, sangat dihargai dan diterapkan secara efektif dalam praktik.
Pada tahun 2024, topik "Riset dan penerapan kecerdasan buatan untuk mendeteksi risiko ketidakamanan jaringan listrik dari gambar/video yang dikumpulkan oleh drone/UAV dari misi penerbangan" karya kelompok penulis: Master Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy dari PC Quang Tri memenangkan hadiah kedua pada Kontes Inovasi Teknis Nasional ke-17 (2022-2023) yang diselenggarakan oleh Persatuan Asosiasi Sains dan Teknologi Vietnam, Dana Vietnam untuk Mendukung Inovasi Teknis (VIFOTEC) di bidang teknologi informasi, elektronika, dan telekomunikasi.
Dengan solusi aplikasi AI untuk mendeteksi risiko ketidakamanan jaringan listrik dari gambar/video yang dikumpulkan oleh drone/UAV, pemrograman jalur penerbangan otomatis menurut misi penerbangan PC Quang Tri termasuk dalam kategori perangkat lunak pengenalan AI yang dikombinasikan dengan analisis data untuk memberikan peringatan dan mendeteksi risiko ketidakamanan jaringan listrik dari gambar/video yang dikumpulkan oleh drone terbang.
Menerapkan model kecerdasan buatan Yolov8 dan perangkat pendukung lainnya (LabelMe untuk pelabelan, Google Colab untuk pelatihan) untuk mendeteksi keberadaan/kelainan pada jaringan listrik 110kV, 22kV melalui gambar dan video yang dikumpulkan dari kamera terbang/drone, dengan fokus khusus pada pendeteksian konduktor telanjang yang terkelupas, ikatan leher porselen yang longgar, isolasi yang kotor, rusak, retak, dan objek abnormal lainnya pada jaringan listrik.
Pemrograman jalur penerbangan otomatis untuk drone yang terbang di atas jaringan listrik merupakan teknologi canggih di bidang keselamatan dan efisiensi pemantauan jaringan listrik. Sistem ini dirancang untuk memantau jaringan listrik secara otomatis dan berkelanjutan, sekaligus menyediakan informasi lengkap untuk mendeteksi risiko keselamatan jaringan listrik. Solusi ini membantu meningkatkan efisiensi pemantauan keselamatan jaringan listrik; menghemat biaya; mengurangi biaya pemantauan; meningkatkan akurasi; meningkatkan efisiensi operasional; serta mengurangi waktu dan tenaga kerja.
Dengan tujuan memaksimalkan kekuatan teknologi digital untuk meningkatkan efisiensi manajemen teknis dan memastikan operasi jaringan yang aman, penelitian dan penerapan AI dalam manajemen teknis merupakan tren yang tak terelakkan. Hal ini akan berkontribusi besar terhadap peningkatan produktivitas tenaga kerja dan efisiensi manajemen kualitas daya. Dengan demikian, akan tersedia sumber daya yang stabil dan aman untuk mendukung perkembangan sosial-ekonomi di wilayah tersebut.
Tan Nguyen
[iklan_2]
Sumber: https://baoquangtri.vn/tich-cuc-nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-ly-van-hanh-luoi-dien-189890.htm
Komentar (0)