البحث بشكل نشط وتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة وتشغيل شبكة الطاقة

على مر السنين، قامت شركة Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) بشكل نشط بالبحث والبناء وتطبيق العلوم والتكنولوجيا في مجالات أتمتة التشغيل والتفتيش وتقييم جودة شبكة الطاقة وإدارة الاستثمار في البناء وأعمال خدمة العملاء، مما ساهم في تحسين إنتاج الشركة وأنشطتها التجارية.

بعض صور شبكات الكهرباء غير الآمنة التي رصدتها الطائرات بدون طيار - صورة: TN

تعد شركة PC Quang Tri رائدة في مجموعة كهرباء فيتنام (EVN) التي تشارك في البحث والتطوير وتحظى بالتقدير لمبادرتها بإصدار متكامل من برامج المعلومات الميدانية وبرامج إدارة التقنية لشبكة الطاقة. وعلى وجه الخصوص، أجرت الشركة أبحاثًا في مجال الذكاء الاصطناعي في الأتمتة لاكتشاف التشوهات في خطوط الكهرباء ومحطات المحولات على الشبكة العاملة باستخدام الصور.

تتضمن بعض هذه البرامج ما يلي: التحقق تلقائيًا من الكائنات ذات الأهمية في الصور الملتقطة والمخزنة على نظام إدارة الاستثمار في البناء (EVN-IMIS). ساهم هذا البرنامج في أتمتة عملية فحص وتحليل الصور الملتقطة سنويا في المشاريع الاستثمارية؛ أو برنامج تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي يكتشف تلقائيًا الحرارة غير الطبيعية باستخدام الصور الملتقطة من الأجهزة النشطة على الشبكة. يقوم البرنامج تلقائيًا بتحليل وتقديم تحذيرات لمساعدة الموظفين الفنيين في إيجاد الحلول المناسبة للتعامل مع تلك التشوهات لمنع الحوادث الكهربائية المحتملة.

في عام 2022، قام PC Quang Tri بالبحث وتطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر سلامة شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار. على الرغم من أن صناعة الكهرباء طبقت العديد من البرامج لخدمة إدارة وتشغيل شبكة الطاقة مثل برنامج إدارة شبكة الطاقة (PMIS) وفحص المجال المتوسط ​​​​الجهد (KTHT) بغرض رقمنة فحص خطوط الطاقة ومحطات المحولات، إلا أن اكتشاف الوجود وفقًا لصور من برامج PMIS و KTHT لا يزال يتم بالعين المجردة.

باستخدام هذه الطريقة، يستغرق الأمر الكثير من الوقت للكشف من الصور ومقاطع الفيديو. لذلك، سيتم مزامنة الصور ومقاطع الفيديو التي تم جمعها من أجهزة الكاميرات الطائرة بدون طيار في برنامج PMIS-AI وتحليلها تلقائيًا واكتشاف المخاطر التي تهدد سلامة شبكة الطاقة بدلاً من قيام العمال بإجراء عمليات تفتيش بصرية باستخدام المناظير. لذلك، فإن تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن مخاطر سلامة الشبكة من الصور/مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار قد جلب تأثيرات إيجابية في إدارة تشغيل الشبكة.

ولكي يعمل النظام بدقة عالية، بالإضافة إلى بناء النماذج وتوحيد البيانات ووضع علامات على الكائنات وتدريب برنامج التعرف على الكائنات، قامت الشركة بتطبيق حل نموذج Yolov5 على برنامج PMIS-AI.

مع هذا النموذج، تستغرق معالجة صورة بحجم 4 ميجا بايت 1/10 ثانية فقط. ولذلك، فإن مركز PC Quang Tri هو إحدى الوحدات التي اتخذت خطوة مبكرة في المشاركة في الأبحاث في هذا المجال، وخاصة مع العديد من الحلول المقترحة للتطبيق على نطاق واسع. بشكل عام، يحظى برنامج تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور في خطوات البناء في مجال إدارة الاستثمار في البناء، والتعرف التلقائي على الكاميرات الحرارية لوحدات شركة الطاقة المركزية بتقدير كبير ويتم تطبيقه بشكل فعال في الممارسة العملية.

في عام 2024، فاز موضوع "البحث وتطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار / الطائرات بدون طيار من مهام الطيران" من قبل مجموعة المؤلفين: Masters Phan Van Vinh و Nguyen Van Tai و Le Cong Hieu و Le Van Minh و Nguyen Xuan Thuy من PC Quang Tri بالجائزة الثانية في المسابقة الوطنية السابعة عشرة للابتكار التقني (2022-2023) التي نظمها اتحاد فيتنام لجمعيات العلوم والتكنولوجيا، صندوق فيتنام لدعم الابتكار التقني (VIFOTEC) في مجالات: تكنولوجيا المعلومات، والإلكترونيات، والاتصالات.

باستخدام حل تطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار / الطائرات بدون طيار، فإن برمجة مسارات الطيران التلقائية وفقًا لمهام الطيران الخاصة بـ PC Quang Tri تنتمي إلى فئة برامج التعرف على الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تحليل البيانات لإعطاء التحذيرات واكتشاف مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار.

تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي Yolov8 وأدوات الدعم الأخرى (LabelMe للوسم، Google Colab للتدريب) للكشف عن وجود/تشوهات خطوط 110 كيلو فولت، 22 كيلو فولت من خلال الصور ومقاطع الفيديو التي تم جمعها من كاميرا الطيران/الطائرات بدون طيار، مع التركيز بشكل خاص على اكتشاف أجسام الموصلات العارية المهترئة، وربطات العنق الخزفية الفضفاضة، والعزل المتسخ والمكسور والمتصدع والأجسام غير الطبيعية الأخرى على الشبكة.

تعد برمجة مسار الطيران المستقل للطائرات بدون طيار التي تحلق فوق شبكة الطاقة تقنية متقدمة في مجال سلامة وكفاءة مراقبة شبكة الطاقة. تم تصميم النظام لمراقبة شبكة الطاقة بشكل تلقائي ومستمر، وتوفير معلومات شاملة للكشف عن المخاطر التي تهدد سلامة الشبكة. حل لزيادة كفاءة مراقبة سلامة الشبكة؛ توفير التكاليف؛ تقليل تكاليف المراقبة؛ زيادة الدقة؛ زيادة الكفاءة التشغيلية؛ تقليل الوقت والقوى العاملة

بهدف تعظيم قوة التكنولوجيا الرقمية لتحسين الكفاءة في الإدارة الفنية وضمان عمليات الشبكة الآمنة، فإن البحث وتطبيق الذكاء الاصطناعي في الإدارة الفنية هو اتجاه لا مفر منه. لأن ذلك سيساهم بشكل كبير في تحسين إنتاجية العمل وفعالية إدارة جودة الكهرباء. ومن هنا، توفير مصدر طاقة مستقر وآمن لخدمة التنمية الاجتماعية والاقتصادية المحلية.

تان نجوين

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