Pesquisar e aplicar ativamente a inteligência artificial na gestão e operação da rede elétrica.

Nos últimos anos, a Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) tem investido ativamente em pesquisa, desenvolvimento e aplicação de ciência e tecnologia nas áreas de automação operacional, inspeção, avaliação da qualidade da rede elétrica, gestão de investimentos em construção e atendimento ao cliente, contribuindo para a melhoria das atividades produtivas e comerciais da empresa.

Algumas imagens de redes elétricas inseguras detectadas por drones/VANTs - Foto: TN

A PC Quang Tri é pioneira no Grupo de Eletricidade do Vietnã (EVN) em pesquisa e desenvolvimento, sendo reconhecida por sua iniciativa com uma versão integrada de software de informações de campo e software de gerenciamento de engenharia de redes. Em particular, a empresa conduziu pesquisas na área de inteligência artificial (IA) em automação para detectar fenômenos anormais no sistema de linhas de transmissão e subestações da rede em operação, utilizando imagens.

Alguns desses programas incluem: verificação automática de objetos de interesse em imagens capturadas e armazenadas no sistema de gestão de investimentos em construção (EVN-IMIS). Esse programa ajudou a automatizar a inspeção e análise de imagens capturadas anualmente em projetos de investimento; ou o programa de aplicação de inteligência artificial, que detecta automaticamente calor anormal usando imagens capturadas de dispositivos energizados na rede. O programa analisa automaticamente e emite alertas para ajudar a equipe técnica a tomar as soluções adequadas para lidar com essas anomalias e prevenir possíveis incidentes elétricos.

Em 2022, PC Quang Tri pesquisou e aplicou IA para detectar riscos à segurança da rede elétrica a partir de imagens/ vídeos coletados por drones. Embora o setor elétrico tenha implementado diversos programas para auxiliar na gestão e operação da rede, como o software de gestão de redes (PMIS) e a inspeção de campo de média tensão (KTHT), com o objetivo de digitalizar a inspeção de linhas de transmissão e subestações, a detecção de riscos com base em imagens dos programas PMIS e KTHT ainda é feita a olho nu.

Com esse método, a detecção em imagens e vídeos demanda muito tempo. Portanto, as imagens e vídeos coletados por drones/câmeras aéreas serão sincronizados com o programa PMIS-AI e analisados ​​automaticamente, detectando riscos à segurança da rede elétrica, dispensando inspeções visuais ou o uso de binóculos por parte dos trabalhadores. Assim, a aplicação de modelos de IA para detectar riscos à segurança da rede elétrica a partir de imagens/vídeos coletados por drones tem trazido efeitos positivos na gestão e operação da rede.

Para que o sistema opere com alta precisão, além de construir modelos, padronizar dados, rotular objetos e treinar o programa de reconhecimento de objetos, a empresa aplicou a solução do modelo Yolov5 ao programa PMIS-AI.

Com esse modelo, o tempo de processamento de uma imagem de 4 MB leva apenas 1/10 de segundo. Portanto, a PC Quang Tri é uma unidade que deu um passo à frente na participação em pesquisas nessa área, especialmente com as diversas soluções propostas para ampla implementação. Tipicamente, o programa de aplicação de inteligência artificial no reconhecimento de imagens nas etapas de construção do setor de gestão de investimentos em construção, o reconhecimento automático de câmeras térmicas para unidades da Central Power Corporation, é altamente apreciado e aplicado com eficácia na prática.

Em 2024, o tema "Pesquisa e aplicação de inteligência artificial para detectar riscos de insegurança na rede elétrica a partir de imagens/vídeos coletados por drones/VANTs em missões de voo", do grupo de autores: Mestres Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh e Nguyen Xuan Thuy, do Instituto de Tecnologia Quang Tri, conquistou o segundo lugar no 17º Concurso Nacional de Inovação Técnica (2022-2023), organizado pela União Vietnamita de Associações de Ciência e Tecnologia e pelo Fundo Vietnamita de Apoio à Inovação Técnica (VIFOTEC), nas áreas de tecnologia da informação, eletrônica e telecomunicações.

Com a solução de aplicação de IA para detectar riscos de insegurança na rede elétrica a partir de imagens/vídeos coletados por drones/VANTs, a programação automática de trajetórias de voo de acordo com as missões de voo do PC Quang Tri pertence à categoria de software de reconhecimento de IA combinado com análise de dados para emitir alertas e detectar riscos de insegurança na rede elétrica a partir de imagens/vídeos coletados por drones em voo.

Aplicando o modelo de inteligência artificial Yolov8, juntamente com outras ferramentas de apoio (LabelMe para rotulagem, Google Colab para treinamento), o objetivo é detectar a existência/anormalidades em linhas de energia de 110kV e 22kV por meio de imagens e vídeos coletados por câmeras aéreas/drones, com foco específico na detecção de condutores desencapados e desgastados, conexões de porcelana soltas, isolamento sujo, quebrado ou rachado, e outros objetos anormais na rede elétrica.

A programação automática de trajetórias de voo para drones sobrevoando a rede elétrica é uma tecnologia avançada na área de segurança e eficiência do monitoramento da rede. O sistema foi projetado para monitorar a rede elétrica de forma automática e contínua, fornecendo informações completas para detectar riscos à segurança da rede. A solução contribui para aumentar a eficiência do monitoramento da segurança da rede elétrica, reduzir custos, aumentar a precisão, otimizar a eficiência operacional e reduzir o tempo e a mão de obra necessários.

Com o objetivo de maximizar o poder da tecnologia digital para melhorar a eficiência na gestão técnica e garantir a operação segura da rede elétrica, a pesquisa e a aplicação da IA ​​na gestão técnica são uma tendência inevitável. Isso porque contribuirá significativamente para o aumento da produtividade do trabalho e para a eficiência na gestão da qualidade da energia, proporcionando, assim, uma fonte de energia estável e segura para atender ao desenvolvimento socioeconômico da região.

Tan Nguyen

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