Waarschuwing voor veiligheidsrisico's voor elektriciteitsnet met behulp van kunstmatige intelligentie

Momenteel zorgt kunstmatige intelligentie (AI) voor een nieuw keerpunt in veel sectoren wereldwijd, waaronder de elektriciteitssector. De snelle ontwikkeling van AI heeft geleid tot aanzienlijke verbeteringen in procesautomatisering, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie bij het beheer, de bediening en het onderhoud van elektriciteitssystemen zijn toegenomen.

De auteursgroep van PC Quang Tri ontving de tweede prijs tijdens de slotceremonie en prijsuitreiking van de 17e Nationale Technische Innovatiewedstrijd - Foto: TUAN VIET

Voorheen kostte het controleren van het elektriciteitsnet veel moeite en tijd en bereikte het vaak niet de gewenste nauwkeurigheid vanwege de afhankelijkheid van menselijke factoren. Om de prestaties van onbemande luchtvaartuigen in managementgebieden te promoten, met de focus op onderzoek naar drones en de toepassing van IoT bij het programmeren en instellen van vliegroutes, het aansturen van automatische vluchten en het verzamelen van gegevens (afbeeldingen, video's ) via AI-systemen, heeft de auteursgroep van Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) het thema "Onderzoek en toepassing van IoT-technologie geïntegreerd met een GIS-database om automatische vluchtmodi voor drones in te stellen, beeldgegevens van het distributienet te verzamelen en te verwerken en automatisch te waarschuwen voor veiligheidsrisico's voor het net met behulp van kunstmatige intelligentie" ontwikkeld.

Het project onder voorzitterschap van Phan Van Vinh, directeur van PC Quang Tri, dat onlangs de tweede prijs won op de 17e National Technical Innovation Contest (2022-2023), georganiseerd door de Vietnam Union of Science and Technology Associations en het Vietnam Fund for Supporting Technical Innovation (VIFOTEC), is een typisch voorbeeld van de toepassing van IoT bij het oplossen van specifieke uitdagingen in de elektriciteitssector.

Dit onderwerp benadert het probleem op een alomvattende, creatieve en gerichte manier, waarbij IoT en AI worden toegepast op het gebied van beheer en onderhoud van elektriciteitsnetten. De nadruk ligt op de toepassing van IoT in het automatische vluchtcontrolesysteem flaycam en de combinatie van AI om afwijkende objecten op het elektriciteitsnet te identificeren.

De nieuwigheid van dit onderwerp komt voort uit de combinatie van twee hoofdgebieden: AI en het programmeren van autonome vluchten met drones. In de zich steeds verder ontwikkelende wereld van informatietechnologie speelt AI een belangrijke rol bij dataverwerking en beeld-/videoanalyse. Drones worden steeds vaker gebruikt voor het monitoren en beheren van de infrastructuur van het elektriciteitsnet, maar dataverwerking door drones vereist nog steeds menselijke tussenkomst.

De combinatie van drones met AI verbetert de automatisering en vermindert de menselijke afhankelijkheid. Het gebruik van drones/UAV's met autonome vluchtprogrammering voor het verzamelen van beelden en video's bespaart tijd en kosten in vergelijking met traditionele methoden. In combinatie met AI kan veiligheidsrisicodetectie snel en efficiënt worden uitgevoerd, waardoor er sneller kan worden gereageerd en veiligheidsproblemen sneller kunnen worden opgelost.

Het inspecteren van het elektriciteitsnet en het detecteren van veiligheidsrisico's vereist vaak dat werknemers in gevaarlijke omgevingen werken. Door drones/UAV's en kunstmatige intelligentie (AI) te gebruiken, kan dit op afstand worden gedaan en worden de risico's voor werknemers verminderd. Drones/UAV's kunnen naar lastige of gevaarlijke gebieden vliegen.

Het gebruik van AI maakt een meer geautomatiseerde en nauwkeurige verwerking en analyse van beelden/video's van drones/UAV's mogelijk. Dit helpt menselijke fouten te verminderen en verbetert de mogelijkheid om potentiële risico's effectief te detecteren. Drone-/UAV-technologie en AI kunnen worden uitgebreid naar een breed scala aan gebieden en regio's, van stedelijk tot landelijk, waardoor de mogelijkheid om veiligheidsproblemen op het wereldwijde elektriciteitsnet te detecteren en erop te reageren, wordt verbeterd.

Drones worden gebruikt om uitgebreide monitoringtaken uit te voeren op het elektriciteitsnet en zo zwakke plekken, schade of potentiële risico's aan elektriciteitsleidingen, onderstations en elektrische installaties te detecteren. AI in combinatie met drones helpt bij het snel detecteren van schade na natuurrampen zoals stormen, aardbevingen en aardverschuivingen, waardoor beheersinstanties over volledige en nauwkeurige informatie beschikken om tijdig herstelmaatregelen te nemen. Autonome vluchtprogrammering in combinatie met AI kan inspecties uitvoeren, de staat van elektriciteitsmasten beoordelen en parameters en omgevingsgegevens meten om potentiële problemen vroegtijdig te detecteren.

Bovendien worden nieuwe AI-modellen en deep learning-algoritmen steeds nauwkeuriger, dankzij de steeds snellere technologische ontwikkeling, terwijl de communicatie met drones/UAV's via IoT-systemen steeds verder wordt ontwikkeld en geautomatiseerd. Dit maakt onderzoek naar en de bouw van nieuwe systemen op nieuwe technologieplatforms, het verbeteren van de nauwkeurigheid, automatisering en het beheersen van technologie voor ontwikkeling, uiterst noodzakelijk. Het inzetten van deze drones om beeld-/videodata te verzamelen en AI toe te passen, is niet alleen eenvoudig, maar ook effectief in het verbeteren van het beheerproces en het handhaven van de veiligheid van het net.

Gezien de kenmerken van het distributienet en de kenmerken en objecten die afwijken van eerdere onderzoeken van de eenheden, stelde de onderzoeksgroep zich tot doel een IoT-toepassing te bouwen in combinatie met een AI-model om afwijkingen in het distributienet te detecteren.

Met name de focus op automatisering bij het opzetten van autonome vliegmissies en het verzenden van verzamelde data naar de server, zodat het AI-systeem automatisch afwijkingen op het distributienet kan analyseren. Het toepassen van AI om afwijkende objecten op het net te identificeren, opent ook veel nieuwe onderzoeksrichtingen en toepassingen voor AI in de elektriciteitssector. Dit draagt ​​niet alleen bij aan de ontwikkeling van AI en technologie, maar creëert ook kansen voor AI-onderzoek in de elektriciteitssector in de toekomst.

Tan Nguyen

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