Aktywnie badaj i stosuj sztuczną inteligencję w zarządzaniu i eksploatacji sieci energetycznych

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

Kilka zdjęć niebezpiecznych sieci energetycznych wykrytych przez drony/bezzałogowe statki powietrzne – zdjęcie: TN

PC Quang Tri jest pionierem w Vietnam Electricity Group (EVN) w zakresie badań i rozwoju, a także zdobył uznanie za inicjatywę polegającą na opracowaniu zintegrowanej wersji oprogramowania do zarządzania informacjami terenowymi i inżynierią sieci elektroenergetycznych. Firma prowadzi w szczególności badania w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) w automatyce, w celu wykrywania zjawisk anormalnych w systemie linii energetycznych i stacjach transformatorowych w działającej sieci elektroenergetycznej za pomocą obrazów.

Niektóre z tych programów obejmują: automatyczne sprawdzanie obiektów zainteresowania na obrazach rejestrowanych i przechowywanych w systemie zarządzania inwestycjami budowlanymi (EVN-IMIS). Program ten pomógł zautomatyzować inspekcję i analizę obrazów rejestrowanych corocznie podczas projektów inwestycyjnych; lub program wykorzystujący sztuczną inteligencję, automatycznie wykrywający nietypowe temperatury na podstawie obrazów rejestrowanych z urządzeń pod napięciem w sieci. Program automatycznie analizuje i generuje ostrzeżenia, aby pomóc personelowi technicznemu w znalezieniu odpowiednich rozwiązań w celu zapobiegania potencjalnym zdarzeniom elektrycznym.

W 2022 roku PC Quang Tri badał i stosował sztuczną inteligencję do wykrywania zagrożeń bezpieczeństwa sieci na podstawie obrazów/ filmów zebranych przez latające drony. Chociaż branża energetyczna wdrożyła wiele programów do zarządzania i eksploatacji sieci, takich jak oprogramowanie do zarządzania siecią (PMIS) czy inspekcja pola średniego napięcia (KTHT), w celu digitalizacji inspekcji linii i stacji transformatorowych, wykrywanie zagrożeń na podstawie obrazów z programów PMIS i KTHT nadal odbywa się gołym okiem.

Ta metoda jest czasochłonna w wykrywaniu zagrożeń na podstawie obrazów i filmów. Dlatego obrazy i filmy zebrane z kamer/dronów będą synchronizowane z programem PMIS-AI i automatycznie analizowane oraz wykrywane będą zagrożenia dla bezpieczeństwa sieci, zamiast inspekcji wizualnych lub przez lornetki przeprowadzane przez pracowników. Zastosowanie modeli sztucznej inteligencji do wykrywania zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci na podstawie obrazów/filmów zebranych z latających dronów przyniosło pozytywne efekty w zarządzaniu i eksploatacji sieci.

Aby system działał z dużą dokładnością, oprócz budowania modeli, standaryzacji danych, etykietowania obiektów i trenowania programu rozpoznawania obiektów, firma zastosowała rozwiązanie modelowe Yolov5 w programie PMIS-AI.

Dzięki temu modelowi czas przetwarzania obrazu o rozmiarze 4 MB zajmuje zaledwie 1/10 sekundy. PC Quang Tri to jednostka, która poczyniła krok naprzód w badaniach w tej dziedzinie, zwłaszcza dzięki licznym rozwiązaniom proponowanym do powszechnego wdrożenia. Program wykorzystania sztucznej inteligencji w rozpoznawaniu obrazu na etapach budowy w obszarze zarządzania inwestycjami budowlanymi, w tym automatyczne rozpoznawanie kamer termowizyjnych dla jednostek Centralnej Korporacji Energetycznej, jest wysoko ceniony i skutecznie stosowany w praktyce.

W 2024 roku temat „Badania i zastosowanie sztucznej inteligencji do wykrywania zagrożeń bezpieczeństwa sieci elektroenergetycznych na podstawie obrazów/filmów zebranych przez drony/UAV podczas misji lotniczych” autorstwa grupy autorów: mistrzów Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy z PC Quang Tri zdobył drugą nagrodę w 17. Narodowym Konkursie Innowacji Technicznych (2022-2023) zorganizowanym przez Wietnamski Związek Stowarzyszeń Naukowo-Technicznych, Wietnamski Fundusz Wspierania Innowacji Technicznych (VIFOTEC) w dziedzinach: informatyka, elektronika, telekomunikacja.

Rozwiązanie aplikacji opartej na sztucznej inteligencji (AI) do wykrywania zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci energetycznej na podstawie obrazów/filmów zebranych przez drony/bezzałogowe statki powietrzne. Programowanie automatycznych tras lotu zgodnie z misjami lotniczymi komputera PC Quang Tri należy do kategorii oprogramowania do rozpoznawania AI połączonego z analizą danych w celu generowania ostrzeżeń i wykrywania zagrożeń dla bezpieczeństwa sieci energetycznej na podstawie obrazów/filmów zebranych przez latające drony.

Zastosowanie modelu sztucznej inteligencji Yolov8 i innych narzędzi pomocniczych (LabelMe do etykietowania, Google Colab do szkolenia) w celu wykrywania istnienia/nieprawidłowości w liniach 110 kV i 22 kV na podstawie obrazów i filmów zebranych z kamer/dronów, ze szczególnym uwzględnieniem wykrywania obiektów w postaci postrzępionych gołych przewodów, luźnych porcelanowych opasek zaciskowych, brudnej, uszkodzonej, popękanej izolacji i innych nietypowych obiektów w sieci.

Automatyczne programowanie tras lotu dronów latających nad siecią elektroenergetyczną to zaawansowana technologia w dziedzinie bezpieczeństwa i efektywności monitorowania sieci elektroenergetycznych. System został zaprojektowany do automatycznego i ciągłego monitorowania sieci elektroenergetycznej, dostarczając jednocześnie pełnych informacji umożliwiających wykrywanie zagrożeń dla jej bezpieczeństwa. Rozwiązanie to pomaga zwiększyć efektywność monitorowania bezpieczeństwa sieci elektroenergetycznych, obniżyć koszty, zwiększyć dokładność, poprawić efektywność operacyjną oraz zredukować czas i nakład pracy.

Mając na celu maksymalizację potencjału technologii cyfrowej w celu poprawy efektywności zarządzania technicznego i zapewnienia bezpieczeństwa eksploatacji sieci elektroenergetycznych, badania i zastosowanie sztucznej inteligencji w zarządzaniu technicznym są nieuniknionym trendem. Przyczyni się to bowiem znacząco do poprawy wydajności pracy i efektywności zarządzania jakością energii, zapewniając tym samym stabilne i bezpieczne źródło energii, wspierając rozwój społeczno-gospodarczy danej miejscowości.

Tan Nguyen

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