ຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ນຳໃຊ້ປັນຍາປະດິດຢ່າງຫ້າວຫັນໃນການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການດໍາເນີນງານຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ

ໃນ​ຊຸມ​ປີຜ່ານມາ, ບໍລິສັດ​ໄຟຟ້າ​ກວາງ​ຈີ້ (PC Quang Tri) ​ໄດ້​ເຄື່ອນ​ໄຫວ​ຄົ້ນຄວ້າ, ກໍ່ສ້າງ ​ແລະ ນຳ​ໃຊ້ ​ວິທະຍາສາດ​ເຕັກ ​ໂນ​ໂລ​ຊີ​ໃນ​ຂົງ​ເຂດ​ການ​ເຄື່ອນ​ໄຫວ​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ, ກວດກາ, ຕີ​ລາຄາ​ຄຸນ​ນະພາ​ບຕາ​ຂ່າຍ​ໄຟຟ້າ, ຄຸ້ມ​ຄອງ​ການ​ລົງທຶນ​ກໍ່ສ້າງ ​ແລະ ທຸລະ​ກິດ​ບໍລິການ​ລູກ​ຄ້າ, ປະກອບສ່ວນ​ປັບປຸງ​ຂະ​ແໜງ​ການ​ຜະລິດ ​ແລະ ດຳ​ເນີນ​ທຸລະ​ກິດ​ຂອງ​ບໍລິສັດ.

ບາງຮູບພາບຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າທີ່ບໍ່ປອດໄພທີ່ກວດພົບໂດຍ drones/UAVs - ຮູບພາບ: TN

PC Quang Tri ເປັນຜູ້ບຸກເບີກໃນກຸ່ມບໍລິສັດໄຟຟ້າຫວຽດນາມ (EVN) ເຂົ້າຮ່ວມການຄົ້ນຄວ້າ ແລະພັດທະນາ ແລະໄດ້ຮັບການຮັບຮູ້ສໍາລັບການລິເລີ່ມຂອງຕົນດ້ວຍຊອບແວຂໍ້ມູນພາກສະຫນາມ ແລະຊອບແວການຄຸ້ມຄອງລະບົບຕາຂ່າຍໄຟຟ້າແບບປະສົມປະສານ. ໂດຍສະເພາະ, ບໍລິສັດໄດ້ດໍາເນີນການຄົ້ນຄ້ວາໃນພາກສະຫນາມຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນອັດຕະໂນມັດເພື່ອກວດພົບປະກົດການຜິດປົກກະຕິຂອງລະບົບສາຍໄຟຟ້າແລະສະຖານີຫມໍ້ແປງໃນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າປະຕິບັດການໂດຍໃຊ້ຮູບພາບ.

ບາງໂຄງການເຫຼົ່ານີ້ລວມມີ: ການກວດສອບວັດຖຸທີ່ມີຄວາມສົນໃຈໃນຮູບພາບທີ່ຖືກບັນທຶກແລະເກັບຮັກສາໄວ້ໃນລະບົບການຄຸ້ມຄອງການລົງທຶນກໍ່ສ້າງ (EVN-IMIS). ໂຄງ​ການ​ນີ້​ໄດ້​ຊ່ວຍ​ໃຫ້​ອັດ​ຕະ​ໂນ​ມັດ​ການ​ກວດ​ກາ​ແລະ​ວິ​ເຄາະ​ຮູບ​ພາບ​ທີ່​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ປະ​ຈໍາ​ປີ​ຢູ່​ໃນ​ໂຄງ​ການ​ການ​ລົງ​ທຶນ​; ຫຼືໂຄງການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງປັນຍາປະດິດ, ອັດຕະໂນມັດກວດພົບຄວາມຮ້ອນຜິດປົກກະຕິໂດຍນໍາໃຊ້ຮູບພາບ captured ຈາກອຸປະກອນພະລັງງານຢູ່ໃນຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ. ໂປຣແກຣມຈະວິເຄາະອັດຕະໂນມັດ ແລະ ອອກຄຳເຕືອນ ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພະນັກງານວິຊາການມີວິທີແກ້ໄຂທີ່ເໝາະສົມໃນການຈັດການຄວາມຜິດປົກກະຕິເຫຼົ່ານັ້ນ ເພື່ອປ້ອງກັນເຫດການໄຟຟ້າທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ.

ປີ 2022, PC Quang Tri ໄດ້​ຄົ້ນ​ຄ້​ວາ ແລະ ນຳ​ໃຊ້ AI ເພື່ອ​ກວດ​ສອບ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ດ້ານ​ຄວາມ​ປອດ​ໄພ​ຕາ​ຂ່າຍ​ໄຟ​ຟ້າ​ຈາກ​ຮູບ​ພາບ/ ວິ​ດີ​ໂອ ​ທີ່​ເກັບ​ກຳ​ໄດ້​ໂດຍ​ຍົນ​ໂດ​ຣນ​ບິນ. ເຖິງແມ່ນວ່າອຸດສາຫະກໍາໄຟຟ້າໄດ້ນໍາໃຊ້ຫຼາຍໂຄງການເພື່ອຮັບໃຊ້ການຄຸ້ມຄອງແລະການດໍາເນີນງານຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າເຊັ່ນຊອບແວການຄຸ້ມຄອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ (PMIS), ການກວດສອບແຮງດັນຂະຫນາດກາງ (KTHT) ໂດຍມີຈຸດປະສົງເພື່ອ digitizing ການກວດກາສາຍໄຟຟ້າແລະສະຖານີຫມໍ້ແປງ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການກວດສອບການມີຢູ່ໂດຍອີງໃສ່ຮູບພາບຈາກ PMIS ແລະໂຄງການ KTHT ແມ່ນຍັງເຮັດດ້ວຍຕາເປົ່າ.

ດ້ວຍວິທີການນີ້, ມັນໃຊ້ເວລາຫຼາຍເພື່ອກວດພົບຈາກຮູບພາບແລະວິດີໂອ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບພາບ ແລະ ວິດີໂອ ຫຼັງຈາກຖືກເກັບກຳຈາກອຸປະກອນບິນ flycam/drone ຈະຖືກ synchronized ເຂົ້າໃນໂຄງການ PMIS-AI ແລະ ວິເຄາະອັດຕະໂນມັດ, ກວດຫາຄວາມສ່ຽງຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ ແທນທີ່ຄົນງານເຮັດການກວດສອບສາຍຕາ ຫຼື ກ້ອງສ່ອງທາງໄກ. ດັ່ງນັ້ນ, ການນຳໃຊ້ແບບຈຳລອງ AI ເພື່ອກວດຫາຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມປອດໄພຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າຈາກຮູບພາບ/ວິດີໂອທີ່ເກັບກຳມາຈາກ drones ບິນໄດ້ນຳມາເຊິ່ງຜົນກະທົບທາງບວກໃນການຄຸ້ມຄອງ ແລະ ການເຮັດວຽກຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ.

ເພື່ອໃຫ້ລະບົບປະຕິບັດງານດ້ວຍຄວາມຖືກຕ້ອງສູງ, ນອກເຫນືອຈາກການສ້າງແບບຈໍາລອງ, ຂໍ້ມູນມາດຕະຖານ, ການຕິດສະຫຼາກວັດຖຸແລະການຝຶກອົບຮົມໂຄງການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ບໍລິສັດໄດ້ນໍາໃຊ້ການແກ້ໄຂແບບຈໍາລອງ Yolov5 ກັບໂຄງການ PMIS-AI.

ດ້ວຍຮູບແບບນີ້, ເວລາປະມວນຜົນຂອງຮູບພາບ 4MB ໃຊ້ເວລາພຽງແຕ່ 1/10 ຂອງວິນາທີ. ສະນັ້ນ, PC Quang Tri ​ແມ່ນ​ໜ່ວຍ​ງານ​ທີ່​ມີ​ບາດກ້າວ​ບຸກທະລຸ​ໃນ​ການ​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ການ​ຄົ້ນ​ຄ້ວາ​ໃນ​ຂົງ​ເຂດ​ນີ້, ພິ​ເສດ​ແມ່ນ​ມີ​ຫຼາຍ​ວິທີ​ແກ້​ໄຂ​ທີ່​ໄດ້​ສະ​ເໜີ​ໃຫ້​ຜັນ​ຂະຫຍາຍ​ຢ່າງ​ກວ້າງຂວາງ. ໂດຍປົກກະຕິ, ໂຄງການຂອງການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດໃນການຮັບຮູ້ຮູບພາບໃນຂັ້ນຕອນການກໍ່ສ້າງຂອງພາກສະຫນາມຂອງການຄຸ້ມຄອງການລົງທຶນກໍ່ສ້າງ, ການຮັບຮູ້ອັດຕະໂນມັດຂອງກ້ອງຖ່າຍຮູບຄວາມຮ້ອນສໍາລັບຫນ່ວຍງານພາຍໃຕ້ບໍລິສັດໄຟຟ້າສູນກາງແມ່ນໄດ້ຮັບການຕີລາຄາສູງແລະປະຕິບັດຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ປີ 2024, ຫົວ​ຂໍ້ “ຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ນຳ​ໃຊ້​ປັນຍາ​ປະດິດ​ເພື່ອ​ກວດ​ຫາ​ຄວາມ​ສ່ຽງ​ຂອງ​ຄວາມ​ບໍ່​ໝັ້ນ​ຄົງ​ຕາ​ຂ່າຍ​ໄຟຟ້າ​ຈາກ​ຮູບ​ພາບ/ວິ​ດີ​ໂອ​ທີ່​ເກັບ​ກຳ​ໂດຍ​ຍົນ​ໂດ​ຣນ/UAV ຈາກ​ພາລະກິດ​ການບິນ” ຂອງ​ກຸ່ມ​ນັກ​ປະພັນ​ຄື: ອາຈານ Phan Van Vinh, ຫງວຽນ​ວັນ​ໄຕ, ເລ​ກົງ​ຮຽວ, ເລ​ວານ​ມິນ, ຫງວຽນ​ຊວນ​ຟຸກ ຂອງ PC Quang Tri ​ໄດ້​ຮັບ​ລາງວັນ​ທີ 17 ຢູ່​ສູນ​ກາງ​ເຕັກ​ໂນ​ໂລ​ຊີ. (2022-2023) ຈັດຕັ້ງໂດຍສະຫະພັນບັນດາສະມາຄົມວິທະຍາສາດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີ ຫວຽດນາມ, ກອງທຶນໜູນຊ່ວຍປະດິດສ້າງດ້ານວິຊາການ (VIFOTEC) ໃນຂົງເຂດເຕັກໂນໂລຊີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ເອເລັກໂຕຼນິກ ແລະ ໂທລະຄົມມະນາຄົມ.

ດ້ວຍການແກ້ໄຂຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ເພື່ອກວດສອບຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມບໍ່ຫມັ້ນຄົງຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າຈາກຮູບພາບ / ວິດີໂອທີ່ເກັບກໍາໂດຍ drones / UAVs, ໂຄງການເສັ້ນທາງການບິນອັດຕະໂນມັດຕາມພາລະກິດການບິນຂອງ PC Quang Tri ເປັນປະເພດຂອງຊອບແວການຮັບຮູ້ AI ສົມທົບກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ຄໍາເຕືອນແລະກວດພົບຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມບໍ່ຫມັ້ນຄົງຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າຈາກຮູບພາບ / ວິດີໂອທີ່ເກັບກໍາໂດຍ dringone.

ການນຳໃຊ້ຕົວແບບປັນຍາປະດິດ Yolov8, ເຄື່ອງມືສະໜັບສະໜູນອື່ນໆ (LabelMe ສຳລັບການຕິດສະຫຼາກ, Google Colab ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ) ເພື່ອກວດຫາການມີຢູ່ແລ້ວ/ຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງສາຍໄຟ 110kV, 22kV ຜ່ານຮູບພາບ ແລະວິດີໂອທີ່ເກັບມາຈາກ flycams/drones, ໂດຍສະເພາະສຸມໃສ່ການກວດຈັບຕົວນໍາເປົ່າທີ່ແຕກຫັກ, ສາຍຄໍ porcelain ວ່າງ, ສາຍໄຟຟ້າເປື້ອນ, ຫັກ ແລະແຕກ.

ໂຄງການເສັ້ນທາງການບິນອັດຕະໂນມັດສໍາລັບ drones ບິນຜ່ານຕາຂ່າຍໄຟຟ້າແມ່ນເຕັກໂນໂລຊີກ້າວຫນ້າທາງດ້ານໃນດ້ານຄວາມປອດໄພແລະປະສິດທິພາບຂອງການຕິດຕາມຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ. ລະບົບໄດ້ຖືກອອກແບບເພື່ອຕິດຕາມກວດກາຕາຂ່າຍໄຟຟ້າອັດຕະໂນມັດແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ໃນຂະນະທີ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນເຕັມທີ່ເພື່ອກວດສອບຄວາມສ່ຽງຂອງຄວາມປອດໄພຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ. ການແກ້ໄຂຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການກວດສອບຄວາມປອດໄພຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ; ປະຫຍັດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ; ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຕິດຕາມ; ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງ; ເພີ່ມ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ການ​ດໍາ​ເນີນ​ງານ​; ຫຼຸດຜ່ອນເວລາ ແລະກຳລັງຄົນ.

ດ້ວຍຈຸດປະສົງຂອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຕັກໂນໂລຢີດິຈິຕອນເພື່ອປັບປຸງປະສິດທິພາບໃນການຄຸ້ມຄອງດ້ານວິຊາການແລະຮັບປະກັນການດໍາເນີນງານຕາຂ່າຍໄຟຟ້າທີ່ປອດໄພ, ການຄົ້ນຄວ້າແລະນໍາໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນການຄຸ້ມຄອງດ້ານວິຊາການແມ່ນທ່າອ່ຽງທີ່ບໍ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້. ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້ຈະເປັນການປະກອບສ່ວນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການປັບປຸງຜະລິດຕະພັນແຮງງານແລະປະສິດທິພາບຂອງການຄຸ້ມຄອງຄຸນນະພາບພະລັງງານ. ຜ່ານນັ້ນ, ສະໜອງແຫຼ່ງພະລັງງານທີ່ໝັ້ນຄົງ ແລະ ປອດໄພ ເພື່ອຮັບໃຊ້ການພັດທະນາເສດຖະກິດ-ສັງຄົມຂອງທ້ອງຖິ່ນ.

Tan Nguyen

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