전력망 관리 및 운영에 인공지능을 적극적으로 연구하고 적용한다.

수년간 꽝찌전력회사(PC 꽝찌)는 전력망 품질의 운영, 검사 및 평가 자동화, 투자 관리, 건설 및 고객 서비스 분야에서 과학 기술을 적극적으로 연구, 개발 및 적용하여 회사의 생산 및 사업 활동 개선에 기여해 왔습니다.

드론/무인 항공기가 전력망 안전 위험 요소를 포착한 사진들입니다 - 사진: TN

꽝찌 발전회사는 베트남 전력 그룹(EVN) 내에서 현장 정보와 전력망 기술 관리 소프트웨어가 통합된 소프트웨어 연구 개발을 선도하는 기업입니다. 특히, 영상 데이터를 활용하여 운영 중인 전력망의 송전선과 변전소에서 발생하는 이상 현상을 감지하는 자동화 분야에 인공지능(AI) 기술을 적용한 연구를 진행해 왔습니다.

이러한 프로그램에는 EVN-IMIS 투자 관리 시스템에 캡처 및 저장된 이미지에서 관심 대상을 자동으로 확인하는 프로그램이 포함됩니다. 이 프로그램은 투자 프로젝트에서 매년 촬영되는 이미지의 검사 및 분석을 자동화합니다. 또한 전력망의 가동 중인 장비에서 캡처한 이미지에서 비정상 온도를 자동으로 감지하는 인공지능 응용 프로그램도 있습니다. 이 프로그램은 자동으로 분석하고 경고를 발행하여 기술 담당자가 이러한 이상 징후에 대한 적절한 조치를 취하고 잠재적인 전기 사고를 예방할 수 있도록 지원합니다.

2022년, 꽝찌전력회사는 드론으로 촬영한 이미지/ 영상을 기반으로 잠재적인 전력망 안전 위험 요소를 감지하는 인공지능(AI) 애플리케이션을 연구 개발 및 도입했습니다. 전력 부문에서는 전력선 및 변전소 검사의 디지털화를 목표로 프로젝트 관리 정보 시스템(PMIS)과 중전압 현장 검사(KTHT) 소프트웨어 등 전력망 관리 및 운영을 지원하는 다양한 프로그램을 도입했지만, PMIS와 KTHT 프로그램에서 생성된 이미지를 기반으로 한 문제 감지는 여전히 대부분 시각적인 방식에 의존하고 있습니다.

이미지와 비디오에서 위험 요소를 탐지하는 기존 방식은 시간이 매우 많이 소요됩니다. 따라서 드론/플라이캠으로 수집한 이미지와 비디오를 PMIS-AI 프로그램에 동기화하여 자동으로 분석함으로써 잠재적인 전력망 안전 위험 요소를 탐지할 수 있으며, 이는 쌍안경을 사용하여 육안 검사를 수행하는 작업자의 작업을 대체합니다. 이처럼 드론으로 수집한 이미지/비디오를 활용한 전력망 안전 위험 탐지에 AI 모델을 적용함으로써 전력망 운영 및 관리에 긍정적인 결과를 가져왔습니다.

시스템이 높은 정확도로 작동하도록 하기 위해 모델 구축, 데이터 정규화, 객체 라벨링 및 객체 인식 프로그램 학습 외에도 YOLV5 모델링 솔루션을 PMIS-AI 프로그램에 적용했습니다.

이 모델을 사용하면 4MB 이미지 처리 시간이 단 1/10초에 불과합니다. 따라서 꽝찌발전회사는 이 분야 연구에 참여하는 데 있어 선구적인 역할을 해왔으며, 특히 광범위한 적용이 가능한 다양한 솔루션을 제안했습니다. 대표적인 예로 건설 투자 관리 과정에서 인공지능을 활용한 이미지 인식과 중앙전력공사 산하 기관의 열화상 카메라 자동 인식 시스템을 들 수 있으며, 이는 높은 평가를 받으며 실무에서 효과적으로 적용되었습니다.

2024년, 꽝찌 전력회사 소속의 판 반 빈, 응우옌 반 타이, 레 꽁 히에우, 레 반 민, 응우옌 쑤언 투이 연구원이 참여한 "드론/무인항공기 비행 중 수집된 이미지/영상을 활용한 전력망 안전 위험 감지 인공지능 연구 및 응용" 프로젝트가 베트남 과학기술협회연합과 베트남 기술혁신지원기금(VIFOTEC)이 공동 주최한 제17회 전국 기술혁신 경진대회(2022-2023) 정보기술, 전자, 통신 분야에서 2등상을 수상했습니다.

꽝찌성 인민위원회는 드론/무인 항공기가 비행 임무에 따라 자동 비행 경로를 프로그래밍하여 수집한 이미지/영상에서 전력망 안전 위험을 감지하는 AI 애플리케이션 솔루션을 개발했습니다. 이 AI 인식 소프트웨어는 데이터 분석을 통해 비행 중인 드론이 수집한 이미지/영상에서 전력망 안전 위험을 감지하고 경고를 제공합니다.

이 애플리케이션은 Yolov8 인공지능 모델과 LabelMe(라벨링 도구), Google Colab(학습 도구) 등의 지원 도구를 활용하여 드론/비행 카메라로 촬영한 이미지와 영상을 통해 110kV 및 22kV 송전선로의 이상 징후를 탐지합니다. 특히, 마모된 나선, 느슨한 절연체 연결부, 오염되거나 파손 또는 균열이 발생한 절연체, 그리고 전력망 상의 기타 비정상적인 물체를 탐지하는 데 중점을 둡니다.

전력망 위를 비행하는 드론의 자동 비행 경로 프로그래밍은 전력망 안전 및 효율성 모니터링 분야의 첨단 기술입니다. 이 시스템은 전력망을 자동으로 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 안전 위험을 감지하는 데 필요한 종합적인 정보를 제공하도록 설계되었습니다. 이 솔루션은 전력망 안전 모니터링의 효율성을 높이고, 비용을 절감하며, 모니터링 지출을 줄이고, 정확도를 향상시키고, 운영 효율성을 개선하며, 시간과 인력을 최소화합니다.

디지털 기술의 잠재력을 극대화하여 기술 관리 효율성을 향상시키고 전력망의 안전한 운영을 보장하기 위해 기술 관리 분야에서 인공지능(AI)의 연구 및 적용은 필연적인 추세입니다. 이는 노동 생산성 향상과 전력 품질 관리 효율성 제고에 크게 기여할 것이며, 궁극적으로 지역 사회경제 발전에 필요한 안정적이고 안전한 전력 공급을 제공할 것입니다.

탄 응우옌

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