Advarsel om sikkerhetsrisikoer i strømnettet ved bruk av kunstig intelligens

Kunstig intelligens (KI) åpner for tiden et nytt vendepunkt i mange bransjer rundt om i verden, inkludert elektrisitetsbransjen. Den raske utviklingen av KI har ført til betydelige forbedringer innen prosessautomatisering, økt nøyaktighet og effektivitet i styring, drift og vedlikehold av elektrisitetssystemer.

Forfattergruppen til PC Quang Tri mottok andrepremien under avslutningsseremonien og prisutdelingen for den 17. nasjonale tekniske innovasjonskonkurransen - Foto: TUAN VIET

Tidligere krevde det mye innsats og tid å sjekke strømnettet, og det oppnådde ofte ikke ønsket nøyaktighet på grunn av menneskelige faktorer. For å fremme resultatene innen bruk av ubemannede luftfartøyer innen administrasjonsfelt, med fokus på forskning på droneflyging og bruk av IoT i programmering og oppsett av flyveruter, kontroll av automatisk flyging for å samle inn data (bilder, videoer ) gjennom AI-systemer, har forfattergruppen til Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) utviklet emnet "Forskning og anvendelse av IoT-teknologi integrert med GIS-database for å sette opp automatisk flymodus for droneenheter, samle inn og behandle bildedata fra distribusjonsnettet, automatisk varsle om sikkerhetsrisikoer i strømnettet ved hjelp av kunstig intelligens".

Prosjektet, ledet av PC Quang Tri-direktør Phan Van Vinh, som nettopp vant andrepremien i den 17. nasjonale tekniske innovasjonskonkurransen (2022–2023) organisert av Vietnams vitenskaps- og teknologiforeningsunion og Vietnams fond for støtte til teknisk innovasjon (VIFOTEC), er et typisk eksempel på bruk av tingenes internett for å løse spesifikke utfordringer i elektrisitetsbransjen.

Dette emnet nærmer seg problemet på en omfattende, kreativ og fokusert måte, ved å anvende IoT og AI innen forvaltning og vedlikehold av strømnettet, med fokus på å anvende IoT i det automatiske flykontrollsystemet flaycam, og kombinere AI for å identifisere unormale objekter i strømnettet.

Det nye ved dette emnet kommer fra kombinasjonen av to hovedfelt: AI og autonome flyprogrammeringsdroner. I det stadig mer utviklende miljøet innen informasjonsteknologi har AI spilt en viktig rolle i databehandling og bilde-/videoanalyse. Droner brukes i økende grad til å overvåke og administrere strømnettinfrastruktur, men databehandling fra droner krever fortsatt menneskelig inngripen.

Å kombinere droner med AI forbedrer automatisering og reduserer menneskelig avhengighet. Bruk av droner/droner med autonom flyprogrammering for bilde-/videoinnsamling reduserer tid og kostnader sammenlignet med tradisjonelle metoder. Kombinert med AI kan sikkerhetsrisikodeteksjon gjøres raskt og effektivt, noe som forbedrer evnen til å reagere og håndtere sikkerhetsproblemer raskere.

Inspeksjon av strømnettet og avdekking av sikkerhetsfarer krever ofte at arbeidere jobber i farlige miljøer. Bruk av droner/droner og kunstig intelligens gjør at dette kan gjøres eksternt og reduserer risikoen for arbeidere. Droner/droner har muligheten til å fly til vanskelige eller farlige områder.

Bruk av kunstig intelligens muliggjør mer automatisert og nøyaktig behandling og analyse av bilder/videoer samlet inn fra droner/droner. Dette bidrar til å redusere menneskelige feil og forbedre evnen til å oppdage potensielle risikoer effektivt. Drone-/droneteknologi og kunstig intelligens kan utvides til et bredt spekter av områder og regioner, fra urbane til landlige områder, noe som forbedrer evnen til å oppdage og reagere på sikkerhetsproblemer i det globale strømnettet.

Droner brukes til å utføre omfattende overvåkingsoppgaver på strømnettet, og dermed oppdage svakheter, skader eller potensielle risikoer på kraftledninger, transformatorstasjoner og elektriske anlegg. AI kombinert med droner bidrar til raskt å oppdage skader etter naturkatastrofer som stormer, jordskjelv og jordskred, og gir forvaltningsorganer fullstendig og nøyaktig informasjon for å iverksette rettidige utbedringstiltak. Autonom flyprogrammering kombinert med AI kan utføre inspeksjoner, vurdere tilstanden til kraftmaster, måle parametere og miljødata for å oppdage potensielle problemer tidlig.

I tillegg, med den stadig raskere teknologiutviklingen, forbedres nøyaktigheten til nye AI-modeller og dyplæringsalgoritmer stadig mer, mens kommunikasjon med droner/droner gjennom IoT-systemer utvikles og automatiseres stadig mer. Dette sikrer at forskning og konstruksjon av nye systemer på nye teknologiplattformer, forbedring av nøyaktighet, automatisering og mestring av teknologi for utvikling er ekstremt nødvendig. Å distribuere disse dronene for å samle inn bilde-/videodata og anvende AI er ikke bare enkelt, men også effektivt for å forbedre styringsprosessen og opprettholde strømnettets sikkerhet.

Med egenskapene til distribusjonsnettet, attributtene og objektene som er forskjellige fra tidligere studier av enhetene, satte forskergruppen seg oppgaven med å bygge en IoT-applikasjon kombinert med en AI-modell for å oppdage avvik i distribusjonsnettet.

Spesielt fokus på automatisering i oppsett av autonome flyoppdrag og overføring av innsamlede data til serveren slik at AI-systemet automatisk kan analysere avvik i distribusjonsnettet. Bruk av AI for å identifisere unormale objekter i nettet åpner også for mange nye forskningsretninger og anvendelser for AI i kraftbransjen. Dette bidrar ikke bare til utviklingen av AI og teknologi, men skaper også muligheter for AI-forskning i kraftbransjen i fremtiden.

Tan Nguyen

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