Elektrik şebekesi yönetimi ve işletiminde yapay zekayı aktif olarak araştırın ve uygulayın

Quang Tri Power Company (PC Quang Tri), son yıllarda otomasyon, denetim, elektrik şebekesi kalitesinin değerlendirilmesi, inşaat yatırım yönetimi ve müşteri hizmetleri alanlarında bilim ve teknolojiyi aktif olarak araştırıyor, geliştiriyor ve uyguluyor; şirketin üretim ve iş faaliyetlerinin iyileştirilmesine katkıda bulunuyor.

İnsansız hava araçları/İHA'lar tarafından tespit edilen güvenli olmayan elektrik şebekelerine ait bazı görüntüler - Fotoğraf: TN

PC Quang Tri , Vietnam Elektrik Grubu'nda (EVN) araştırma ve geliştirmeye katılım konusunda öncü bir kuruluştur ve saha bilgi yazılımı ile şebeke mühendisliği yönetim yazılımının entegre bir versiyonuyla tanınmaktadır. Şirket, özellikle otomasyonda yapay zeka (YZ) alanında araştırmalar yürüterek, çalışan şebekedeki elektrik hattı sistemi ve trafo merkezlerindeki anormal olayları görüntüler üzerinden tespit etmektedir.

Bu programlardan bazıları şunlardır: İnşaat yatırım yönetim sisteminde (EVN-IMIS) yakalanan ve depolanan görüntülerdeki ilgi çekici nesnelerin otomatik olarak kontrol edilmesi. Bu program, yatırım projelerinde yıllık olarak çekilen görüntülerin incelenmesi ve analizinin otomatikleştirilmesine yardımcı olmuştur; veya yapay zeka uygulama programı, şebekedeki enerjili cihazlardan alınan görüntüleri kullanarak anormal ısıyı otomatik olarak tespit eder. Program, olası elektrik kazalarını önlemek için teknik personelin bu anormallikleri ele almasına yardımcı olmak amacıyla otomatik olarak analiz eder ve uyarılar verir.

2022 yılında, PC Quang Tri, uçan dronlar tarafından toplanan görüntü/ videolardan şebeke güvenliği risklerini tespit etmek için yapay zekayı araştırdı ve uyguladı. Elektrik sektörü, şebeke yönetimi ve işletimi için şebeke yönetim yazılımı (PMIS) ve enerji hatları ile trafo merkezlerinin denetimini dijitalleştirme amacıyla orta gerilim saha denetimi (KTHT) gibi birçok program uygulamış olsa da, PMIS ve KTHT programlarından alınan görüntülere dayalı varlık tespiti hâlâ çıplak gözle yapılmaktadır.

Bu yöntemle, görüntü ve videolardan tespit yapmak uzun zaman almaktadır. Bu nedenle, uçuş kamerası/drone uçuş cihazlarından toplanan görüntü ve videolar, PMIS-AI programına senkronize edilecek ve otomatik olarak analiz edilerek, çalışanların görsel inceleme yapması veya dürbünle bakması yerine elektrik şebekesi güvenliği riskleri tespit edilecektir. Bu nedenle, uçan dronlardan toplanan görüntü ve videolardan elektrik şebekesi güvenliği risklerini tespit etmek için yapay zeka modellerinin uygulanması, elektrik şebekesinin yönetimi ve işletiminde olumlu etkiler yaratmıştır.

Sistemin yüksek doğrulukla çalışabilmesi için model oluşturma, veriyi standardize etme, nesne etiketleme ve nesne tanıma programını eğitme işlemlerinin yanı sıra şirket, PMIS-AI programına Yolov5 model çözümünü uyguladı.

Bu modelle, 4 MB'lık bir görüntünün işlenmesi yalnızca saniyenin 1/10'u kadar sürüyor. Bu nedenle, PC Quang Tri, özellikle yaygın olarak kullanılmak üzere önerilen birçok çözümle, bu alandaki araştırmalara katılımda bir adım öne çıkan bir birimdir. Genellikle, inşaat yatırım yönetimi alanındaki inşaat aşamalarında görüntü tanımada yapay zeka uygulama programı, Merkezi Elektrik Dağıtım Şirketi bünyesindeki birimler için termal kameraların otomatik olarak tanınması büyük beğeni topluyor ve uygulamada etkili bir şekilde uygulanıyor.

2024 yılında, PC Quang Tri'den Üstatlar Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy'dan oluşan yazar grubunun hazırladığı "Uçuş görevlerinden İHA'lar/İHA'lar tarafından toplanan görüntü/videolardan elektrik şebekesi güvenliği risklerini tespit etmek için yapay zekanın araştırılması ve uygulanması" konulu çalışma, Vietnam Bilim ve Teknoloji Dernekleri Birliği, Vietnam Teknik İnovasyonu Destekleme Fonu (VIFOTEC) tarafından düzenlenen 17. Ulusal Teknik İnovasyon Yarışması'nda (2022-2023) bilişim teknolojisi, elektronik ve telekomünikasyon alanlarında ikincilik ödülünü kazandı.

İnsansız hava araçları/İHA'lar tarafından toplanan görüntü/videolardan elektrik şebekesi güvenliği risklerini tespit eden AI uygulama çözümüyle, PC Quang Tri'nin uçuş görevlerine göre otomatik uçuş yolu programlaması, uçan insansız hava araçları tarafından toplanan görüntü/videolardan elektrik şebekesi güvenliği risklerini tespit etmek ve uyarılar vermek için veri analiziyle birleştirilmiş AI tanıma yazılımı kategorisine aittir.

Yolov8 yapay zeka modeli ve diğer destekleyici araçlar (etiketleme için LabelMe, eğitim için Google Colab) kullanılarak, uçuş kameraları/insansız hava araçlarından toplanan görüntü ve videolar üzerinden 110kV, 22kV elektrik hatlarındaki varlık/anormallikler tespit edilmiş, özellikle elektrik şebekesindeki yıpranmış çıplak iletkenler, gevşek porselen kravatlar, kirli, kırık, çatlak izolasyonlar ve diğer anormal nesneler tespit edilmiştir.

Elektrik şebekesi üzerinde uçan dronlar için otomatik uçuş yolu programlama, elektrik şebekesi izleme güvenliği ve verimliliği alanında gelişmiş bir teknolojidir. Sistem, elektrik şebekesini otomatik ve sürekli olarak izlemek ve elektrik şebekesi güvenliği risklerini tespit etmek için eksiksiz bilgi sağlamak üzere tasarlanmıştır. Çözüm, elektrik şebekesi güvenlik izleme verimliliğini artırmaya, maliyet tasarrufu sağlamaya, izleme maliyetlerini düşürmeye, doğruluğu artırmaya, operasyonel verimliliği artırmaya, zaman ve iş gücünden tasarruf etmeye yardımcı olur.

Dijital teknolojinin gücünden en üst düzeyde yararlanarak teknik yönetimde verimliliği artırmak ve şebeke operasyonlarının güvenliğini sağlamak amacıyla, yapay zekânın teknik yönetime uygulanması ve araştırılması kaçınılmaz bir trenddir. Çünkü bu, işgücü verimliliğinin ve güç kalitesi yönetiminin verimliliğinin artırılmasına büyük katkı sağlayacak ve böylece bölgenin sosyo-ekonomik kalkınmasına hizmet edecek istikrarlı ve güvenli bir güç kaynağı sağlayacaktır.

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