Ứng dụng AI phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện

16/08/2022 08:44:55 - views: 44.791

Với mục tiêu đẩy mạnh ứng dụng Công nghệ thông tin trong công tác quản lý kỹ thuật, Công ty Điện lực Quảng Trị đã nghiên cứu, ứng dụng AI phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh, video thu thập được của Flycam/Drone bay.
 
Mô hình kết nối của hệ thống PMIS-AI với KTHT, PMIS.
 
Trong các năm qua, EVNCPC đã triển khai 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 với mục đích số hóa công tác kiểm tra đường dây và trạm biến áp.
 
Tuy nhiên, việc quản lý tồn tại theo hình ảnh từ các chương trình PMIS, kiểm tra hiện trường vẫn được thực hiện bằng công tác kiểm tra bằng mắt thường, với phương pháp thủ công này thì mất rất nhiều thời gian trong việc phát hiện từ hình ảnh và video. Vì vậy, việc đưa vào sử dụng ứng dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) vào thực tế trong phát hiện các nguy cơ mất an toàn lưới điện từ hình ảnh/video thu thập được của drone bay phục vụ công tác quản lý vận hành giúp mang lại hiệu quả trong công việc.
 
Theo đó, các hình ảnh, video sau khi được thu thập từ các thiết bị bay Flycam/Drone phục vụ công tác quản lý vận hành lưới điện 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 truyền thống trước đây do công nhân thực hiện kiểm tra bằng mắt, ống nhòm từ các thiết bị bay Flycam/Drone chụp về.
Mô hình tuần tự các bước thực hiện xây dựng bài toán.
 
 
Tổng hợp gán nhãn bằng RoboAI.
 
Kiến trúc tổng quan của Yolov5
 
Ông Lê Công Hiếu – Phó trưởng phòng Công nghệ thông tin, PC Quảng Trị cho biết: “Để hệ thống hoạt động với độ chính xác cao, ngoài việc xây dựng mô hình, chuẩn hóa dữ liệu, gán nhãn đối tượng và thực hiện huấn luyện cho chương trình nhận diện các đối tượng, chúng tôi 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”.
 
Công việc này được thực hiện hoàn toàn dựa trên chương trình nên rút ngắn thời gian, nhân lực so với cách làm việc truyền thống trước đây khi công nhân thực hiện kiểm tra các tồn tại, bất thường như vi phạm hành lang tuyến, hư hỏng cách điện/phụ kiện, hư hỏng dây dẫn từ những hình ảnh từ flycam/drone chụp về, sau đó cập nhật hình ảnh tồn tại và kết quả theo danh mục phân loại tồn tại vào phần mềm kiểm tra hiện trường, ông Lê Công Hiếu cho biết thêm.
 
Nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào công tác quản lý kỹ thuật là xu hướng tất yếu lâu dài, dần dần con người sẽ sử dụng tự động hóa làm việc thay cho các bước thủ công trong những phần việc máy móc có thể đảm nhiệm được. Công việc này không thể đòi hỏi một sớm một chiều là thành công ngay mà phải trải qua nhiều quá trình, nghiên cứu, điều chỉnh, phát triển mới mang đến nhiều hiệu quả. Điều này sẽ góp phần nâng cao năng suất lao động, nâng cao hiệu quả công tác quản lý chất lượng điện năng.
Văn Thái

 Gửi ý kiến phản hồi

Họ và tên Email
Tiêu đề Mã xác nhận

Thiết kế

Thị trường điện cạnh tranh đang đúng lộ trình

Cập nhật 11/09/2020

Bộ Công thương dự kiến trong giai đoạn từ 2022 - 2024, khách hàng sử dụng điện được mua điện trên...

Diễn đàn năng lượng

Hoa Kỳ hỗ trợ TP.HCM thúc đẩy sử dụng năng lượng tái tạo

Cập nhật 21/09/2022

Ngày 20/9, Phái đoàn Ngoại giao Mỹ tại Việt Nam, thông qua Cơ quan Phát triển Quốc tế Mỹ (USAID) và...

Năng lượng xanh

Đà Lạt có thêm 2 dự án điện gió tổng vốn đầu tư hơn 4.300 tỷ đồng

Cập nhật 26/09/2022

Dự án Nhà máy điện gió Xuân Trường 1 và Xuân Trường 2 sẽ triển khai xây dựng tại xã Xuân Trường, TP...

Quản lý năng lượng

Trà Vinh: Ứng dụng công nghệ trong sản xuất nông nghiệp để tiết kiệm điện, nước

Cập nhật 28/09/2022

Phun tưới tự động là một trong những hình thức ứng dụng công nghệ cao vào sản xuất nông nghiệp với...

Điện lực

Những người “trắng đêm” trong bão số 4

Cập nhật 02/10/2022

Hơn 48 giờ làm việc liên tục, “cắm chốt” tại cơ quan và chỉ thay nhau chợp mắt trong vài tiếng đồng...