長年にわたり、クアンチ電力会社（PC Quang Tri）は、運用の自動化、検査、電力網品質の評価、建設投資管理、顧客サービス事業の分野で科学技術を積極的に研究、構築、応用し、会社の生産と事業活動の向上に貢献してきました。
ドローン/UAV によって検出された危険な電力網の画像 - 写真: TN
PC Quang Tri は、ベトナム電力グループ (EVN) の先駆的なユニットであり、研究開発に参加し、現場情報ソフトウェアと電力網技術管理ソフトウェアの統合バージョンでの取り組みが高く評価されています。特に、運用中の系統上の送電線や変電所の異常を画像で検知する自動化における人工知能（AI）分野の研究を進めてきた。
これらのプログラムには、建設投資管理システム (EVN-IMIS) でキャプチャされ保存された画像内の対象オブジェクトを自動的にチェックする機能が含まれます。このプログラムは、投資プロジェクトで毎年撮影される写真の検査と分析を自動化するのに役立ちました。または、グリッド上の通電デバイスから撮影した画像を使用して異常な熱を自動的に検出する人工知能アプリケーション プログラム。このプログラムは自動的に分析して警告を発し、技術スタッフが適切な解決策を見つけて異常に対処し、電気事故を未然に防ぐのに役立ちます。
2022年、クアンチ警察長官は、飛行中のドローンによって収集された画像/ビデオから電力網の安全上のリスクを検出するためにAIを研究し、応用しました。電力業界では、電力線や変電所の検査をデジタル化することを目的として、電力網管理ソフトウェア (PMIS)、中電圧現場検査 (KTHT) など、電力網の管理と運用に役立つ多くのプログラムを適用してきましたが、PMIS および KTHT プログラムからの画像による存在の検出は、依然として肉眼で行われています。
この方法では、画像や動画からの検出に多くの時間がかかります。そのため、作業員が双眼鏡で目視検査を行う代わりに、フライカム/ドローンデバイスから収集された画像とビデオがPMIS-AIプログラムに同期され、電力網の安全性に対するリスクを自動的に分析して検出します。そのため、飛行中のドローンによって収集された画像/ビデオからグリッドの安全性リスクを検出する AI モデルの適用は、グリッド運用管理にプラスの効果をもたらしました。
同社では、システムを高精度に動作させるために、モデルの構築、データの標準化、オブジェクトのラベル付け、オブジェクト認識プログラムのトレーニングに加え、Yolov5モデルソリューションをPMIS-AIプログラムに適用しました。
このモデルでは、4MB の画像の処理に 1/10 秒しかかかりません。したがって、PC Quang Tri は、この分野の研究に参加する早い段階から一歩を踏み出しており、特に広範囲に導入できる解決策を数多く提案しています。典型的には、建設投資管理の分野における建設段階の画像認識に人工知能を適用するプログラム、中央電力公社のユニットのサーマルカメラの自動認識は高く評価され、実際に効果的に適用されています。
2024年、PC Quang TriのPhan Van Vinh氏、Nguyen Van Tai氏、Le Cong Hieu氏、Le Van Minh氏、Nguyen Xuan Thuy氏らの著者グループによる「飛行ミッションでドローン/UAVが収集した画像/動画から電力網の不安定性のリスクを検出するための人工知能の研究と応用」というテーマが、ベトナム科学技術協会連合、ベトナム技術革新支援基金（VIFOTEC）が情報技術、電子工学、通信の分野で主催した第17回全国技術革新コンテスト（2022～2023年）で2等賞を受賞しました。
ドローン/UAV によって収集された画像/ビデオから電力網の不安定性のリスクを検出する AI アプリケーション ソリューションでは、PC Quang Tri の飛行タスクに従って自動飛行経路をプログラミングすることが、飛行中のドローンによって収集された画像/ビデオから警告を発し、電力網の不安定性のリスクを検出するデータ分析と組み合わせた AI 認識ソフトウェアのカテゴリに属します。
Yolov8 人工知能モデル、その他のサポートツール (ラベル付け用の LabelMe、トレーニング用の Google Colab) を適用して、フライカム/ドローンから収集された画像とビデオを通じて 110kV、22kV ラインの存在/異常を検出します。特に、擦り切れた裸導体、緩んだ磁器のネクタイ、汚れた、壊れた、割れた絶縁体、およびグリッド上のその他の異常なオブジェクトの検出に重点を置いています。
電力網上を飛行するドローンの自律飛行経路プログラミングは、電力網監視の安全性と効率性の分野における先進技術です。このシステムは、電力網を自動的かつ継続的に監視し、電力網の安全リスクを検出するための包括的な情報を提供するように設計されています。グリッド安全監視の効率を高めるソリューション。コスト削減;監視コストを削減する。精度を高める。業務効率を向上する。時間と人員を削減
デジタル技術の力を最大限に活用して技術管理の効率を向上させ、安全なグリッド運用を確保することを目的として、技術管理における AI の研究と応用は避けられないトレンドです。これは労働生産性の向上と電力品質管理の効率化に大きく貢献するからです。そこから、地域の社会経済の発展に役立つ安定した安全な電源を提供します。
タン・グエン
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出典: 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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