Hiệu quả từ việc ứng dụng flycam trong công tác kiểm tra vận hành lưới điện 110kV

Sử dụng flycam trong kiểm tra vận hành lưới điện.

Do đó, muốn tiếp cận vị trí để kiểm tra ngoại quan tình trạng vận hành, thu thập thông tin vị trí sự cố, kiểm tra toàn tuyến sau sự cố… tốn rất nhiều thời gian và công sức nhân viên vận hành; đôi khi phải mất cả ngày di chuyển để đến các vị trí này, tiềm ẩn nhiều nguy cơ mất an toàn.

Thực hiện chương trình chuyển đổi số, ứng dụng thành tựu công nghiệp 4.0 trong việc kiểm tra, đánh giá tình trạng vận hành của các thiết bị trên lưới điện để nâng cao công tác quản lý vận hành lưới điện, đặc biệt lưới điện 110kV, PC Đà Nẵng đã nghiên cứu và mua sắm, trang bị flycam cho Đội Quản lý vận hành Lưới điện cao thế.

Thiết bị flycam được trang bị trong đợt này là chiếc DJI Mavic 3 Flymore Combo của hãng DJI – đây là hãng flycam nổi tiếng đã được nhiều đơn vị trong ngành điện như các công ty truyền tải điện, các công ty phát điện sử dụng phục vụ công tác kiểm tra, quan trắc vận hành nguồn lưới điện. Bên cạnh tính năng ghi nhớ lộ trình bay, chụp hình ảnh cận cảnh có độ sắt nét cao, nhận dạng được các đối tượng thiết bị, các tồn tại chính trên lưới điện… thì chiếc DJI Mavic 3 Flymore Combo này còn có tính năng thông minh như tự động ghi nhớ đường bay để tự trở về đúng vị trí xuất phát, bay theo tọa độ đã được cài đặt và nhiều tính năng vượt trội khác giúp hỗ trợ hiệu quả công tác giám sát vận hành tự động lưới điện.

Flycam gán nhãn nhận diện chuỗi thủy tinh bị bẩn.

Ngoài ra, hiện nay, Công ty đang triển khai nhận diện hình ảnh đối tượng thiết bị, nhận diện tồn tại lưới điện ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI theo kế hoạch chung của Tổng công ty Điện lực miền Trung trên cơ sở các hình ảnh thu thập từ hiện trường lưới điện ứng với từng đối tượng thiết bị mà việc sử dụng flycam để thu thập hình và thực hiện gán nhãn nhận diện là rất quan trọng. 

Cụ thể, PC Đà Nẵng có thể ứng dụng flycam trong việc nhận diện các đối tượng trên lưới điện như: cánh điện đường dây, loại dây dẫn, dây chống sét, chống sét van, khóa đỡ/khóa néo, tạ chống rung, lèo, mối nối, chủng loại cột, đầu cốt lèo, xà, dây buộc cổ sứ, loại thiết bị đóng cắt/phân đoạn…; nhận diện các tồn tại trên lưới điện như cách điện thủy tinh bị vỡ/mất bát, bị bẩn, bị phóng điện, dây dẫn bị tưa, ăn mòn, xà bị nghiêng, xê dịch…; triển khai thực hiện gán nhãn đối tượng, tồn tại… đã phát huy hiệu quả, giúp nhận diện nhanh chóng các thông tin cho từng đối tượng cụ thể của lưới điện.

Có thể nói, việc áp dụng flycam góp phần mang lại hiệu quả thiết thực trong công tác quản lý vận hành, kiểm tra định kỳ lưới điện, kiểm tra sự cố lưới tại các vị trí địa hình khó tiếp cận; giúp tiết kiệm thời gian, công sức của nhân viên vận hành. Qua đó góp phần ngăn ngừa, giảm thiểu nguy cơ sự cố lưới điện và chủ động xử lý các khiếm khuyết nhằm cung cấp điện an toàn, tin cậy đến khách hàng. 

Trong thời gian tới, việc ứng dụng flycam và tích hợp trí tuệ nhân tạo AI nhận diện tồn tại lưới điện chắc chắn sẽ mang lại hiệu quả thiết thực, hỗ trợ đắc lực trong nhận diện tự động các nguy cơ sự cố lưới điện, nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý vận hành tối ưu nguồn lưới điện trên địa bàn TP Đà Nẵng.