인공지능을 활용한 전력망 안전 위험 경고

현재 인공지능(AI)은 전력 산업을 포함한 전 세계 여러 산업 분야에 새로운 시대를 열고 있습니다. AI의 급속한 발전은 공정 자동화에 상당한 개선을 가져왔으며, 전력 시스템의 관리, 운영 및 유지보수에 있어 정확성과 효율성을 향상시켰습니다.

꽝찌성 경찰청 팀이 제17회 전국 기술 혁신 경진대회 폐막식 및 시상식에서 2등상을 수상했습니다. - 사진: 투안 비엣

이전에는 전력망 점검에 상당한 노력과 시간이 소요되었고, 인적 요인에 의존하는 경우가 많아 정확도가 떨어지는 문제가 있었습니다. 무인 항공기(UAV)를 활용한 관리 분야의 성과를 활용하기 위해, UAV 비행 경로 연구 및 사물 인터넷(IoT) 기술을 적용하여 비행 경로 프로그래밍 및 설정, 자동 비행 제어, 인공지능(AI) 시스템을 통한 데이터(이미지, 비디오 ) 수집에 중점을 두고, 꽝찌 전력회사(PC 꽝찌) 연구팀은 "GIS 데이터베이스와 통합된 IoT 기술 연구 및 적용을 통한 UAV 자동 비행 모드 설정, 배전망 이미지 데이터 수집 및 처리, 인공지능 기반 전력망 안전 위험 자동 경고 시스템 구축" 프로젝트를 개발했습니다.

꽝찌 발전회사의 판 반 빈 사장이 이끄는 프로젝트가 최근 베트남 과학 기술협회연합과 베트남 기술혁신지원기금(VIFOTEC)이 공동 주최한 제17회 전국 기술혁신 경진대회(2022-2023)에서 2등상을 수상했습니다. 이는 전력 산업의 특정 과제를 해결하는 데 사물인터넷(IoT)을 적용한 대표적인 사례입니다.

본 프로젝트는 IoT와 AI를 전력망 관리 및 유지보수 분야에 적용하는 데 중점을 두고, 특히 IoT를 비행 카메라 자동 비행 제어 시스템에 적용하고 AI를 결합하여 전력망 상의 이상 물체를 식별하는 데 초점을 맞춰 포괄적이고 창의적인 접근 방식을 취합니다.

이 주제의 참신성은 인공지능(AI)과 프로그래밍 가능한 드론 비행이라는 두 가지 주요 분야의 결합에서 비롯됩니다. 정보 기술이 급속도로 발전하는 환경에서 AI는 데이터 처리 및 이미지/비디오 분석에 중요한 역할을 해왔습니다. 드론은 전력망 인프라 모니터링 및 관리에 점점 더 많이 사용되고 있지만, 드론에서 얻은 데이터를 처리하는 데에는 여전히 인간의 개입이 필요합니다.

드론과 인공지능(AI)을 결합하면 자동화 기능을 향상시키고 인력 의존도를 줄일 수 있습니다. 프로그래밍 가능한 드론/무인 항공기를 활용한 이미지/비디오 촬영은 기존 방식에 비해 시간과 비용을 절감해 줍니다. AI와 결합된 안전 위험 감지는 신속하고 효율적으로 이루어져 안전 문제에 더욱 효과적으로 대응하고 해결할 수 있도록 지원합니다.

전력망을 점검하고 안전 위험 요소를 파악하는 작업은 종종 위험한 환경에서 이루어져야 합니다. 드론/무인 항공기(UAV)와 인공지능(AI)을 활용하면 이러한 작업을 원격으로 수행할 수 있어 작업자의 위험을 줄일 수 있습니다. 드론/무인 항공기는 접근하기 어렵거나 위험한 지역까지 비행할 수 있습니다.

인공지능(AI)을 활용하면 드론/무인항공기(UAV)에서 수집한 이미지/동영상을 자동화하고 더욱 정확하게 처리 및 분석할 수 있습니다. 이는 인적 오류를 최소화하고 잠재적 위험 요소를 효과적으로 감지하는 능력을 향상시킵니다. 드론/UAV 및 AI 기술은 도시부터 농촌에 이르기까지 다양한 지역에 적용 가능하므로, 전 세계 전력망의 안전 문제 감지 및 대응 능력을 개선할 수 있습니다.

드론은 전력망에 대한 종합적인 모니터링 작업을 수행하여 전력선, 변전소 및 전기 기반 시설의 취약점, 손상 또는 잠재적 위험을 감지하는 데 사용됩니다. 인공지능(AI)과 드론의 결합은 폭풍, 지진, 산사태와 같은 자연재해 발생 후 피해를 신속하게 감지하여 관리 기관에 시의적절한 복구 조치를 시행하는 데 필요한 완전하고 정확한 정보를 제공합니다. AI와 결합된 자동 비행 프로그래밍은 전봇대의 상태를 검사 및 평가하고, 환경 매개변수 및 데이터를 측정하여 잠재적인 문제를 조기에 감지할 수 있습니다.

더욱이, 기술의 급속한 발전과 함께 새로운 AI 모델과 딥러닝 알고리즘은 점점 더 정확해지고 있습니다. 동시에 IoT 시스템을 통한 드론/무인항공기와의 통신 또한 더욱 정교해지고 고도로 자동화되고 있습니다. 따라서 새로운 기술 기반의 시스템 연구 개발, 정확성과 자동화 향상, 그리고 향후 발전을 위한 기술 습득이 필수적입니다. 이러한 드론을 활용하여 이미지/비디오 데이터를 수집하고 AI를 적용하는 것은 간편할 뿐만 아니라 전력망 안전 관리 및 유지보수를 향상시키는 데에도 효과적입니다.

연구팀은 기존 연구기관과의 차이점을 고려하여 배전망의 고유한 특성과 속성을 바탕으로, 배전망의 이상 징후를 감지하는 IoT 애플리케이션과 AI 모델을 결합하는 과제를 설정했습니다.

본 연구는 자동화된 비행 임무 설정 및 수집된 데이터를 서버로 전송하는 자동화에 초점을 맞추어, AI 시스템이 배전망의 이상 징후를 자동으로 분석할 수 있도록 합니다. 전력망 이상 징후 식별에 AI를 적용하는 것은 전력 산업 분야에서 AI를 활용한 다양한 새로운 연구 및 응용 가능성을 열어줍니다. 이는 AI 및 관련 기술 발전에 기여할 뿐만 아니라, 전력 부문에서 미래 AI 연구를 위한 기회를 창출합니다.

탄 응우옌

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