Secara aktif meneliti dan menerapkan kecerdasan buatan dalam manajemen dan operasi jaringan listrik

Selama bertahun-tahun, 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 aktivitas 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 melalui 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 dan gardu induk, deteksi keberadaan berdasarkan gambar dari program PMIS dan KTHT masih dilakukan dengan mata telanjang.

Metode ini membutuhkan waktu lama untuk mendeteksi risiko keamanan jaringan melalui gambar dan video. Oleh karena itu, gambar dan video yang dikumpulkan dari perangkat flycam/drone akan disinkronkan ke dalam program PMIS-AI dan secara otomatis dianalisis serta dideteksi risiko keamanan jaringan, alih-alih melalui inspeksi visual atau teropong oleh pekerja. Oleh karena itu, penerapan model AI dalam mendeteksi risiko keamanan jaringan melalui gambar/video yang dikumpulkan dari drone terbang telah memberikan dampak positif dalam manajemen dan operasional jaringan.

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 implementasi yang 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 sesuai 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, perangkat pendukung lainnya (LabelMe untuk pelabelan, Google Colab untuk pelatihan) untuk mendeteksi keberadaan/kelainan saluran 110kV, 22kV melalui gambar dan video yang dikumpulkan dari flycam/drone, dengan fokus khusus pada pendeteksian objek berupa konduktor telanjang yang terkelupas, ikatan leher porselen yang longgar, isolasi yang kotor, rusak, retak, dan objek abnormal lainnya pada jaringan.

Pemrograman jalur penerbangan otomatis untuk drone yang terbang di atas jaringan merupakan teknologi canggih di bidang keselamatan dan efisiensi pemantauan jaringan. Sistem ini dirancang untuk memantau jaringan secara otomatis dan berkelanjutan, sekaligus menyediakan informasi lengkap untuk mendeteksi risiko keselamatan jaringan. Solusi ini membantu meningkatkan efisiensi pemantauan keselamatan jaringan; 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 menjamin keamanan operasional jaringan listrik, 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, penyediaan sumber daya listrik yang stabil dan aman untuk mendukung perkembangan sosial-ekonomi suatu wilayah dapat terwujud.

Tan Nguyen

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