Aktywnie badać i stosować sztuczną inteligencję w zarządzaniu i eksploatacji sieci energetycznej.

[reklama_1]

Na przestrzeni lat firma Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) aktywnie prowadziła badania, rozwijała i stosowała naukę i technologię w obszarach automatyzacji eksploatacji, kontroli i oceny jakości sieci energetycznej, zarządzania inwestycjami, budownictwa i obsługi klienta, przyczyniając się do poprawy produkcji i działalności biznesowej firmy.

Niektóre zdjęcia zagrożeń bezpieczeństwa sieci energetycznych zostały wykryte przez drony/bezzałogowe statki powietrzne – zdjęcie: TN

Quang Tri Power Company to pionierska jednostka w ramach Vietnam Electricity Group (EVN) zajmująca się badaniami i rozwojem oprogramowania zintegrowanego z informacjami terenowymi i oprogramowaniem do zarządzania technicznego siecią energetyczną. Firma prowadzi badania nad sztuczną inteligencją (AI) w automatyce, która pozwala na wykrywanie zjawisk anormalnych w liniach energetycznych i podstacjach w działającej sieci energetycznej za pomocą obrazowania.

Należą do nich takie programy, jak: automatyczne sprawdzanie obiektów zainteresowania na obrazach rejestrowanych i przechowywanych w systemie zarządzania inwestycjami EVN-IMIS. Program ten zautomatyzował inspekcję i analizę obrazów rejestrowanych corocznie w ramach projektów inwestycyjnych; czy też program wykorzystujący sztuczną inteligencję, który automatycznie wykrywa nieprawidłowe temperatury na podstawie obrazów rejestrowanych z urządzeń będących pod napięciem w sieci energetycznej. Program automatycznie analizuje i generuje ostrzeżenia, pomagając personelowi technicznemu w podejmowaniu odpowiednich działań w celu usunięcia tych anomalii i zapobiegania potencjalnym zdarzeniom elektrycznym.

W 2022 roku firma Quang Tri Power Company przeprowadziła badania i wdrożyła aplikację AI do wykrywania potencjalnych zagrożeń bezpieczeństwa sieci elektroenergetycznej na podstawie obrazów/ filmów zebranych przez drony. Chociaż sektor energetyczny wdrożył wiele programów wspierających zarządzanie i eksploatację sieci elektroenergetycznej, takich jak System Informacji o Zarządzaniu Projektami (PMIS) oraz oprogramowanie do inspekcji terenowej średniego napięcia (KTHT), w celu digitalizacji inspekcji linii energetycznych i podstacji, wykrywanie problemów na podstawie obrazów z programów PMIS i KTHT nadal odbywa się głównie wizualnie.

Ta metoda jest bardzo czasochłonna w wykrywaniu zagrożeń na podstawie obrazów i filmów. Dlatego obrazy i filmy zebrane z dronów/kamer są synchronizowane z programem PMIS-AI i automatycznie analizowane w celu wykrycia potencjalnych zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci elektroenergetycznej, zastępując pracę pracowników wykonujących inspekcje wizualne za pomocą lornetek. Zastosowanie modeli sztucznej inteligencji (AI) do wykrywania zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci elektroenergetycznej na podstawie obrazów/filmów zebranych przez drony przyniosło pozytywne rezultaty w zakresie eksploatacji i zarządzania siecią elektroenergetyczną.

Aby zapewnić wysoką dokładność działania systemu, oprócz budowania modeli, normalizacji danych, etykietowania obiektów i szkolenia programu rozpoznawania obiektów, firma zastosowała rozwiązanie modelowania YOLV5 w programie PMIS-AI.

Dzięki temu modelowi czas przetwarzania obrazu o rozmiarze 4 MB wynosi zaledwie 1/10 sekundy. Quang Tri Power Company jest zatem pionierem w badaniach w tej dziedzinie, szczególnie z wieloma propozycjami rozwiązań do powszechnego wdrożenia. Doskonałym przykładem jest zastosowanie sztucznej inteligencji w rozpoznawaniu obrazu podczas zarządzania inwestycjami budowlanymi oraz automatyczne rozpoznawanie kamer termowizyjnych w jednostkach Central Power Corporation, które spotkało się z dużym uznaniem i zostało skutecznie wdrożone w praktyce.

W 2024 roku projekt „Badania i zastosowanie sztucznej inteligencji do wykrywania zagrożeń bezpieczeństwa sieci energetycznych na podstawie obrazów/filmów zebranych przez drony/UAV podczas misji lotniczych” autorstwa zespołu autorów: Master Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh i Nguyen Xuan Thuy z Quang Tri Power Company zdobył drugą nagrodę w 17. Narodowym Konkursie Innowacji Technicznych (2022-2023) zorganizowanym przez Wietnamski Związek Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych oraz Wietnamski Fundusz Wsparcia Innowacji Technicznych (VIFOTEC) w dziedzinie technologii informatycznych, elektroniki i telekomunikacji.

Dzięki rozwiązaniu opartemu na sztucznej inteligencji (AI) służącemu do wykrywania zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci energetycznych na podstawie obrazów/filmów zebranych przez drony/bezzałogowe statki powietrzne zaprogramowane do automatycznego wyznaczania tras lotu zgodnie z misjami lotniczymi, oprogramowanie rozpoznające AI Komitetu Ludowego Prowincji Quang Tri łączy analizę danych, aby generować ostrzeżenia i wykrywać zagrożenia dla bezpieczeństwa sieci energetycznych na podstawie obrazów/filmów zebranych przez latające drony.

Aplikacja wykorzystuje model sztucznej inteligencji Yolov8 oraz inne narzędzia wspomagające (LabelMe do etykietowania, Google Colab do szkolenia) do wykrywania nieprawidłowości/anomalii w liniach energetycznych 110 kV i 22 kV za pomocą obrazów i filmów z dronów/latających kamer. Koncentruje się ona w szczególności na wykrywaniu przetartych gołych przewodów, luźnych opasek izolacyjnych, brudnej, zerwanej lub popękanej izolacji oraz innych nietypowych obiektów w sieci energetycznej.

Automatyczne programowanie tras lotu dronów latających nad sieciami energetycznymi to zaawansowana technologia w dziedzinie monitorowania bezpieczeństwa i wydajności sieci energetycznych. System został zaprojektowany do automatycznego i ciągłego monitorowania sieci energetycznych, dostarczając kompleksowych informacji umożliwiających wykrywanie potencjalnych zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci. To rozwiązanie zwiększa efektywność monitorowania bezpieczeństwa sieci energetycznych, oszczędza koszty, redukuje wydatki na monitoring, zwiększa dokładność, poprawia wydajność operacyjną oraz minimalizuje czas i nakłady pracy.

Mając na celu maksymalizację potencjału technologii cyfrowej w celu poprawy efektywności zarządzania technicznego i zapewnienia bezpiecznej eksploatacji sieci energetycznej, badania i zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu technicznym są nieuniknionym trendem. Przyczyni się to w znacznym stopniu do wzrostu wydajności pracy i efektywności zarządzania jakością energii. W rezultacie zapewni stabilne i bezpieczne zasilanie, wspierając rozwój społeczno-gospodarczy regionu.

Komentarz (0)