Tích cực nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý, vận hành lưới điện

Những năm qua Công ty Điện lc Quảng Tr (PC Quảng Trị) đã tích cực nghiên cứu, xây dựng và ứng dụng khoa học kỹ thuật vào các lĩnh vực tự động hóa công tác vận hành, kiểm tra, đánh giá chất lượng mạng lưới điện, quản lý đầu tư xây dựng và kinh doanh dịch vụ khách hàng, góp phần nâng cao hoạt động sản xuất-kinh doanh của công ty.

Một số hình ảnh mất an toàn lưới điện được drone/UAV phát hiện -Ảnh: T.N

PC Quảng Trị là đơn vị tiên phong trong Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN) tham gia nghiên cứu xây dựng và được công nhận sáng kiến với phiên bản tích hợp trên phần mềm thông tin hiện trường và phần mềm quản lý kỹ thuật lưới điện. Đặc biệt, công ty đã tiến hành nghiên cứu vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) trong công tác tự động hóa để phát hiện các hiện tượng bất thường của hệ thống đường dây, trạm biến áp trên lưới điện đang vận hành bằng hình ảnh.

Trong đó phải kể đến một số chương trình như: T động kiểm tra các đối tượng quan tâm trong hình ảnh được chụp và lưu trữ trên hệ thống quản lý đầu tư xây dng (EVN-IMIS). Chương trình này đã giúp tự động hóa kiểm tra, phân tích ảnh được chụp hằng năm tại các công trình đầu tư; hay chương trình ứng dụng của trí tuệ nhân tạo, tự động phát hiện nhiệt bất thường bằng hình ảnh chụp từ các thiết b đang mang điện trên lưới điện. Chương trình tự động phân tích và đưa ra các cảnh báo giúp các cán bộ kỹ thuật có các giải pháp phù hợp để xử lý các điểm bất thường đó nhằm ngăn ngừa các s cố điện có thể xảy ra.

Năm 2022, PC Quảng Trị đã nghiên cứu và đưa vào chương trình ứng dụng AI phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh/video thu thập được của drone bay. Mặc dù, ngành điện đã áp dụng nhiều chương trình phục vụ công tác quản lý, vận hành lưới điện như phần mềm quản lý lưới điện (PMIS), kiểm tra hiện trường trung thế (KTHT) với mục đích số hóa công tác kiểm tra đường dây và trạm biến áp, tuy nhiên, việc phát hiện tồn tại theo hình ảnh từ các chương trình PMIS, KTHT vẫn được thực hiện bằng mắt thường.

Với phương pháp này thì mất rất nhiều thời gian trong việc phát hiện từ hình ảnh, video. Do đó, các hình ảnh, video sau khi được thu thập từ các thiết bị bay flycam/drone sẽ được đồng bộ vào chương trình PMIS-AI và tự động phân tích, phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện thay cho công việc công nhân thực hiện kiểm tra bằng mắt, ống nhòm. Vì vậy, việc đưa vào ứng dụng các mô hình AI trong phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh/video thu thập được của drone bay đã mang lại hiệu quả tích cực trong công tác quản lý vận hành lưới điện.

Để hệ thống hoạt động với độ chính xác cao, ngoài việc xây dựng mô hình, chuẩn hóa dữ liệu, gắn nhãn đối tượng và thực hiện huấn luyện cho chương trình nhận diện các đối tượng, công ty đã ứng dụng giải pháp mô hình Yolov5 vào chương trình PMIS-AI.

Với mô hình này thì thời gian xử lý hình ảnh có dung lượng 4MB chỉ mất 1/10 giây. Vì thế, PC Quảng Trị là đơn vị đi sớm một bước trong việc tham gia nghiên cứu lĩnh vc này, đặc biệt là có nhiều giải pháp được đề xuất triển khai nhân rộng. Điển hình là chương trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nhận diện hình ảnh trong các bước thi công lĩnh vực quản lý đầu tư xây dựng, nhận diện tự động camera nhiệt cho các đơn vị thuộc Tổng Công ty Điện lực miền Trung được đánh giá cao và áp dụng có hiệu quả thực tiễn.

Năm 2024, đề tài “Nghiên cứu, ứng dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh/video thu thập của drone/UAV từ nhiệm vụ bay” của nhóm tác giả: Thạc sĩ Phan Văn Vĩnh, Nguyễn Văn Tài, Lê Công Hiếu, Lê Văn Minh, Nguyễn Xuân Thủy của PC Quảng Trị đã đoạt giải Nhì tại Hội thi Sáng tạo Kỹ thuật toàn quốc lần thứ 17 (2022-2023) do Liên hiệp các Hội Khoa học và Kỹ thuật Việt Nam, Quỹ Hỗ trợ sáng tạo kỹ thuật Việt Nam (VIFOTEC) tổ chức trong lĩnh vực: công nghệ thông tin, điện tử, viễn thông.

Với giải pháp ứng dụng AI phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh/video thu thập được của drone/UAV lập trình đường bay tự động theo nhiệm vụ bay của PC Quảng Trị thuộc thể loại phần mềm nhận dạng AI kết hợp với phân tích dữ liệu đưa ra cảnh báo và phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh/video thu thập được của drone bay.

Ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo Yolov8, các công cụ hỗ trợ khác (LabelMe để gán nhãn, Google Colab để huấn luyện) để phát hiện các tồn tại/bất thường về đường dây 110kV, 22kV thông qua hình ảnh và video thu thập được từ flycam/drone bay, cụ thể tập trung phát hiện các đối tượng dây dẫn trần bị tưa, dây buộc cổ sứ bị bung lỏng, cách điện bị bẩn, vỡ, nứt và các đối tượng bất thường khác trên lưới điện.

Lập trình đường bay tự động cho drone bay trên lưới điện là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực an toàn và hiệu quả của việc giám sát lưới điện. Hệ thống được thiết kế để giám sát lưới điện một cách tự động và liên tục, đồng thời cung cấp thông tin đầy đủ phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện. Giải pháp giúp tăng hiệu quả giám sát an toàn lưới điện; tiết kiệm chi phí; giảm chi phí giám sát; tăng độ chính xác; tăng hiệu quả hoạt động; giảm thiểu thời gian và nhân lực.

Với mục đích tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ số nhằm nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý kỹ thuật, đảm bảo an toàn vận hành lưới điện nên việc nghiên cứu và ứng dụng AI vào công tác quản lý kỹ thuật là xu hướng tất yếu. Bởi việc làm này sẽ góp phần rất lớn để nâng cao năng suất lao động, hiệu quả công tác quản lý chất lượng điện năng. Từ đó, cung cấp nguồn điện ổn đnh, an toàn phục vụ phát triển kinh tế-xã hội của địa phương.

Tân Nguyên