Im Laufe der Jahre hat die Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) in den Bereichen Betriebsautomatisierung, Inspektion, Bewertung der Stromnetzqualität, Bauinvestitionsmanagement und Kundendienst aktiv geforscht, aufgebaut und Wissenschaft und Technologie angewendet und so zur Verbesserung der Produktions- und Geschäftsaktivitäten des Unternehmens beigetragen.
Einige Bilder von unsicheren Stromnetzen, die von Drohnen/UAVs erkannt wurden - Foto: TN
PC Quang Tri ist eine Pioniereinheit der Vietnam Electricity Group (EVN), die sich an Forschung und Entwicklung beteiligt und für ihre Initiative mit einer integrierten Version von Feldinformationssoftware und technischer Netzverwaltungssoftware ausgezeichnet wird. Das Unternehmen hat insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) in der Automatisierung geforscht, um anhand von Bildern Anomalien an Stromleitungen und Umspannwerken im Betriebsnetz zu erkennen.
Einige dieser Programme umfassen: Automatisches Überprüfen interessanter Objekte in erfassten und im Bauinvestitionsmanagementsystem (EVN-IMIS) gespeicherten Bildern. Dieses Programm hat dazu beigetragen, die Überprüfung und Analyse der jährlich bei Investitionsprojekten aufgenommenen Fotos zu automatisieren; oder ein Anwendungsprogramm mit künstlicher Intelligenz, das anhand von Bildern von unter Spannung stehenden Geräten im Netz automatisch anormale Hitze erkennt. Das Programm analysiert die Störungen automatisch und gibt Warnungen aus, um dem technischen Personal dabei zu helfen, geeignete Lösungen für den Umgang mit diesen Anomalien zu finden und so möglichen elektrischen Zwischenfällen vorzubeugen.
Im Jahr 2022 erforschte und verwendete PC Quang Tri KI, um Sicherheitsrisiken im Stromnetz anhand von von Drohnen aufgenommenen Bildern/Videos zu erkennen. Obwohl die Elektrizitätsbranche viele Programme zur Verwaltung und zum Betrieb des Stromnetzes einsetzt, wie etwa Stromnetzmanagement-Software (PMIS) und Mittelspannungsfeldinspektion (KTHT), um die Inspektion von Stromleitungen und Umspannwerken zu digitalisieren, erfolgt die Erkennung der Existenz anhand von Bildern aus PMIS- und KTHT-Programmen immer noch mit bloßem Auge.
Bei dieser Methode ist die Erkennung anhand von Bildern und Videos sehr zeitaufwändig. Daher werden von Flycam-/Drohnengeräten erfasste Bilder und Videos mit dem PMIS-AI-Programm synchronisiert und automatisch analysiert und Risiken für die Sicherheit des Stromnetzes erkannt, anstatt dass Arbeiter Sichtprüfungen mit Ferngläsern durchführen. Daher hat die Anwendung von KI-Modellen zur Erkennung von Netzsicherheitsrisiken anhand von durch Drohnen erfassten Bildern/Videos positive Auswirkungen auf das Netzbetriebsmanagement gehabt.
Damit das System mit hoher Genauigkeit arbeitet, hat das Unternehmen neben dem Erstellen von Modellen, der Standardisierung von Daten, der Beschriftung von Objekten und dem Trainieren des Objekterkennungsprogramms die Modelllösung von Yolov5 auf das PMIS-AI-Programm angewendet.
Bei diesem Modell dauert die Verarbeitung eines 4 MB großen Bildes nur 1/10 Sekunde. Aus diesem Grund hat sich PC Quang Tri frühzeitig an der Forschung auf diesem Gebiet beteiligt und zahlreiche Lösungen für eine großflächige Umsetzung vorgeschlagen. Normalerweise wird das Programm zur Anwendung künstlicher Intelligenz bei der Bilderkennung in den Konstruktionsschritten im Bereich des Bauinvestitionsmanagements und der automatischen Erkennung von Wärmebildkameras für Einheiten der Central Power Corporation sehr geschätzt und in der Praxis effektiv angewendet.
Im Jahr 2024 gewann das Thema „Forschung und Anwendung künstlicher Intelligenz zur Erkennung von Risiken der Stromnetzunsicherheit anhand von Bildern/Videos, die von Drohnen/UAVs bei Flugmissionen aufgenommen wurden“ der Autorengruppe: Master Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy von PC Quang Tri den zweiten Preis beim 17. Nationalen Wettbewerb für technische Innovation (2022–2023), der von der Vietnam Union of Science and Technology Associations, Vietnam Fund for Supporting Technical Innovation (VIFOTEC) in den Bereichen Informationstechnologie, Elektronik, Telekommunikation organisiert wurde.
Mit der KI-Anwendungslösung zum Erkennen von Stromnetzunsicherheitsrisiken anhand von von Drohnen/UAVs erfassten Bildern/Videos gehört die Programmierung automatischer Flugrouten entsprechend den Flugmissionen von PC Quang Tri zur Kategorie der KI-Erkennungssoftware kombiniert mit Datenanalyse zum Ausgeben von Warnungen und Erkennen von Stromnetzunsicherheitsrisiken anhand von von fliegenden Drohnen erfassten Bildern/Videos.
Anwendung des künstlichen Intelligenzmodells Yolov8 und anderer unterstützender Tools (LabelMe zur Kennzeichnung, Google Colab für Schulungen), um das Vorhandensein/die Anomalien von 110-kV- und 22-kV-Leitungen durch von Flycams/Drohnen erfasste Bilder und Videos zu erkennen, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf der Erkennung ausgefranster blanker Leiter, loser Porzellankrawatten, schmutziger, kaputter, rissiger Isolierung und anderer anormaler Objekte im Netz liegt.
Die autonome Flugroutenprogrammierung für Drohnen, die über das Stromnetz fliegen, ist eine fortschrittliche Technologie im Bereich der Sicherheit und Effizienz der Stromnetzüberwachung. Das System soll das Stromnetz automatisch und kontinuierlich überwachen und umfassende Informationen zur Erkennung von Netzsicherheitsrisiken liefern. Lösung zur Steigerung der Effizienz der Netzsicherheitsüberwachung; Kosteneinsparungen; Senkung der Überwachungskosten; Genauigkeit erhöhen; Steigerung der betrieblichen Effizienz; Reduzieren Sie Zeit und Personalaufwand
Mit dem Ziel, die Leistungsfähigkeit digitaler Technologien optimal zu nutzen, um die Effizienz des technischen Managements zu verbessern und einen sicheren Netzbetrieb zu gewährleisten, ist die Erforschung und Anwendung künstlicher Intelligenz im technischen Management ein unvermeidlicher Trend. Denn dies wird erheblich zur Verbesserung der Arbeitsproduktivität und der Wirksamkeit des Stromqualitätsmanagements beitragen. Von dort aus wird eine stabile und sichere Energiequelle bereitgestellt, um die lokale sozioökonomische Entwicklung zu unterstützen.
Tan Nguyen
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Quelle: 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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