Nos últimos anos, a Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) tem pesquisado, construído e aplicado ativamente ciência e tecnologia nas áreas de automação de operação, inspeção, avaliação da qualidade da rede elétrica, gestão de investimentos em construção e negócios de atendimento ao cliente, contribuindo para melhorar a produção e as atividades comerciais da empresa.
Algumas imagens de redes elétricas inseguras detectadas por drones/UAVs - Foto: TN
A PC Quang Tri é pioneira no Vietnam Electricity Group (EVN) a participar de pesquisa e desenvolvimento e a ser reconhecida por sua iniciativa com uma versão integrada de software de informações de campo e software de gerenciamento de engenharia de rede. Em particular, a empresa conduziu pesquisas na área de inteligência artificial (IA) em automação para detectar fenômenos anormais no sistema de linhas de energia e estações transformadoras na rede operacional usando imagens.
Alguns desses programas incluem: Verificação automática de objetos de interesse em imagens capturadas e armazenadas no sistema de gerenciamento de investimentos em construção (EVN-IMIS). Este programa ajudou a automatizar a inspeção e a 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 e emite alertas automaticamente para ajudar a equipe técnica a encontrar soluções adequadas para lidar com essas anormalidades e prevenir possíveis incidentes elétricos.
Em 2022, o PC Quang Tri pesquisou e aplicou IA para detectar riscos à segurança da rede a partir de imagens/ vídeos coletados por drones voadores. Embora o setor elétrico tenha aplicado diversos programas para a gestão e operação da rede, como softwares de gerenciamento de rede (PMIS) e inspeção de campo de média tensão (KTHT), com o objetivo de digitalizar a inspeção de linhas de energia e estações transformadoras, a detecção de existências com base em imagens de programas PMIS e KTHT ainda é feita a olho nu.
Com esse método, a detecção a partir de imagens e vídeos leva muito tempo. Portanto, imagens e vídeos coletados por flycams/drones serão sincronizados com o programa PMIS-AI e analisados automaticamente, detectando riscos à segurança da rede elétrica sem a necessidade de inspeções visuais ou binóculos por parte dos trabalhadores. Portanto, 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 elétrica.
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 este 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 nesta área, especialmente com muitas soluções propostas para ampla implantação. Normalmente, o programa de aplicação de inteligência artificial em reconhecimento de imagens nas etapas de construção na área de gestão de investimentos em construção, reconhecimento automático de câmeras térmicas para unidades sob a Central Power Corporation, é altamente apreciado e efetivamente aplicado 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/UAVs em missões de voo", do grupo de autores: Mestres Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy da PC Quang Tri, ganhou o segundo prêmio no 17º Concurso Nacional de Inovação Técnica (2022-2023), organizado pela União Vietnamita de Associações de Ciência e Tecnologia, 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 da rede elétrica a partir de imagens/vídeos coletados por drones/UAVs, a programação automática da trajetória 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 dar avisos e detectar riscos de insegurança da rede elétrica a partir de imagens/vídeos coletados por drones voadores.
Aplicando o modelo de inteligência artificial Yolov8 e outras ferramentas de suporte (LabelMe para rotulagem, Google Colab para treinamento) para detectar a existência/anomalias em linhas de energia de 110 kV e 22 kV por meio de imagens e vídeos coletados de flycams/drones, com foco específico na detecção de condutores desencapados, braçadeiras de porcelana soltas, isolamento sujo, quebrado, rachado e outros objetos anormais na rede elétrica.
A programação automática da trajetória de voo para drones sobrevoando a rede elétrica é uma tecnologia avançada na área de segurança e eficiência do monitoramento da rede elétrica. O sistema foi projetado para monitorar a rede elétrica de forma automática e contínua, fornecendo informações completas para detectar riscos à segurança da rede elétrica. A solução ajuda a aumentar a eficiência do monitoramento da segurança da rede elétrica; economizar custos; reduzir os custos de monitoramento; aumentar a precisão; aumentar a eficiência operacional; reduzir tempo e mão de obra.
Com o objetivo de maximizar o poder da tecnologia digital para melhorar a eficiência na gestão técnica e garantir a segurança das operações da rede, pesquisar e aplicar IA à gestão técnica é uma tendência inevitável. Isso contribuirá significativamente para melhorar a produtividade da mão de obra e a eficiência da gestão da qualidade de energia, proporcionando, assim, uma fonte de energia estável e segura para atender ao desenvolvimento socioeconômico da região.
Tan Nguyen
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Fonte: https://baoquangtri.vn/tich-cuc-nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-ly-van-hanh-luoi-dien-189890.htm
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