البحث بشكل نشط وتطبيق الذكاء الاصطناعي في إدارة وتشغيل شبكة الطاقة

[إعلان 1]

على مر السنين، قامت شركة Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) بشكل نشط بالبحث والبناء وتطبيق العلوم والتكنولوجيا في مجالات أتمتة التشغيل والتفتيش وتقييم جودة شبكة الطاقة وإدارة الاستثمار في البناء وأعمال خدمة العملاء، مما ساهم في تحسين إنتاج الشركة وأنشطتها التجارية.

بعض صور شبكات الكهرباء غير الآمنة التي رصدتها الطائرات بدون طيار - صورة: TN

شركة بي سي كوانغ تري رائدة في مجموعة كهرباء فيتنام (EVN) في مجال البحث والتطوير، وقد حظيت بتقدير كبير لمبادرتها في تطوير نسخة متكاملة من برنامج معلومات ميدانية وبرنامج لإدارة هندسة الشبكات. وعلى وجه الخصوص، أجرت الشركة أبحاثًا في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال الأتمتة لاكتشاف الظواهر غير الطبيعية في نظام خطوط الكهرباء ومحطات المحولات على الشبكة العاملة باستخدام الصور.

تتضمن بعض هذه البرامج: التحقق التلقائي من الأجسام المهمة في الصور الملتقطة والمخزنة على نظام إدارة استثمارات البناء (EVN-IMIS). وقد ساعد هذا البرنامج على أتمتة فحص وتحليل الصور الملتقطة سنويًا في مشاريع الاستثمار؛ أو برنامج تطبيق الذكاء الاصطناعي، الذي يكشف تلقائيًا عن الحرارة غير الطبيعية من خلال الصور الملتقطة من الأجهزة الموصولة بالشبكة. يقوم البرنامج بتحليلها وإصدار تحذيرات تلقائيًا لمساعدة الفنيين على إيجاد حلول مناسبة للتعامل مع هذه الحالات غير الطبيعية ومنع الحوادث الكهربائية المحتملة.

في عام ٢٠٢٢، أجرى بي سي كوانغ تري بحثًا وطبّق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر سلامة الشبكة من خلال الصور/ مقاطع الفيديو التي تلتقطها الطائرات بدون طيار. على الرغم من أن قطاع الكهرباء قد طبّق العديد من البرامج لخدمة إدارة وتشغيل الشبكة، مثل برنامج إدارة الشبكة (PMIS) وبرنامج فحص الجهد المتوسط (KTHT) بهدف رقمنة فحص الخطوط ومحطات المحولات، إلا أن الكشف عن وجودها، وفقًا لصور برامج PMIS وKTHT، لا يزال يتم بالعين المجردة.

تستغرق هذه الطريقة وقتًا طويلاً للكشف عن مخاطر سلامة الشبكة من الصور والفيديوهات. لذلك، ستُزامَن الصور والفيديوهات المُجمّعة من أجهزة الكاميرات الطائرة/الطائرات المسيّرة في برنامج PMIS-AI، وسيتم تحليلها واكتشاف مخاطر سلامة الشبكة تلقائيًا بدلاً من قيام العمال بإجراء عمليات تفتيش بصرية أو استخدام المناظير. ولذلك، فإن تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في الكشف عن مخاطر سلامة الشبكة من الصور/الفيديوهات المُجمّعة من الطائرات المسيّرة قد حقق نتائج إيجابية في إدارة الشبكة وتشغيلها.

ولكي يعمل النظام بدقة عالية، بالإضافة إلى بناء النماذج وتوحيد البيانات ووضع علامات على الكائنات وتدريب برنامج التعرف على الكائنات، قامت الشركة بتطبيق حل نموذج Yolov5 على برنامج PMIS-AI.

باستخدام هذا النموذج، يستغرق وقت معالجة صورة بحجم 4 ميجابايت عُشر الثانية فقط. لذلك، يُعدّ مركز كوانغ تري للأبحاث خطوةً فارقةً في المشاركة البحثية في هذا المجال، لا سيما مع العديد من الحلول المقترحة للتطبيق على نطاق واسع. عادةً ما يحظى برنامج تطبيق الذكاء الاصطناعي في التعرف على الصور في مراحل البناء في مجال إدارة استثمارات البناء، والتعرف التلقائي على الكاميرات الحرارية للوحدات التابعة لمؤسسة الطاقة المركزية، بتقدير كبير، ويُطبّق بفعالية في الممارسة العملية.

في عام 2024، فاز موضوع "البحث وتطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار / الطائرات بدون طيار من مهام الطيران" من قبل مجموعة المؤلفين: Masters Phan Van Vinh و Nguyen Van Tai و Le Cong Hieu و Le Van Minh و Nguyen Xuan Thuy من PC Quang Tri بالجائزة الثانية في المسابقة الوطنية السابعة عشرة للابتكار التقني (2022-2023) التي نظمها اتحاد فيتنام لجمعيات العلوم والتكنولوجيا، صندوق فيتنام لدعم الابتكار التقني (VIFOTEC) في مجالات: تكنولوجيا المعلومات، والإلكترونيات، والاتصالات.

باستخدام حل تطبيق الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار / الطائرات بدون طيار، فإن برمجة مسارات الطيران التلقائية وفقًا لمهام الطيران الخاصة بـ PC Quang Tri تنتمي إلى فئة برامج التعرف على الذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع تحليل البيانات لإعطاء التحذيرات واكتشاف مخاطر انعدام أمن شبكة الطاقة من الصور / مقاطع الفيديو التي تم جمعها بواسطة الطائرات بدون طيار.

تطبيق نموذج الذكاء الاصطناعي Yolov8 وأدوات الدعم الأخرى (LabelMe للوسم، Google Colab للتدريب) للكشف عن وجود/تشوهات خطوط 110 كيلو فولت، 22 كيلو فولت من خلال الصور ومقاطع الفيديو التي تم جمعها من كاميرا الطيران/الطائرات بدون طيار، مع التركيز بشكل خاص على اكتشاف أجسام الموصلات العارية المهترئة، وربطات العنق الخزفية الفضفاضة، والعزل المتسخ والمكسور والمتصدع والأجسام غير الطبيعية الأخرى على الشبكة.

تُعدّ برمجة مسار الطيران الآلي للطائرات المسيّرة التي تحلق فوق الشبكة تقنيةً متقدمةً في مجال سلامة وكفاءة مراقبة الشبكة. صُمّم النظام لمراقبة الشبكة آليًا وبشكل مستمر، مع توفير معلومات شاملة للكشف عن مخاطرها. يُساعد هذا الحل على زيادة كفاءة مراقبة سلامة الشبكة، وتوفير التكاليف، وخفض تكاليف المراقبة، وزيادة الدقة، وزيادة الكفاءة التشغيلية، وتقليل الوقت والجهد البشري.

بهدف تعظيم الاستفادة من التكنولوجيا الرقمية لتحسين كفاءة الإدارة الفنية وضمان سلامة عمليات شبكة الكهرباء، يُعدّ البحث في الذكاء الاصطناعي وتطبيقه في الإدارة الفنية توجهًا حتميًا. إذ سيساهم ذلك بشكل كبير في تحسين إنتاجية العمل وكفاءة إدارة جودة الطاقة، مما يوفر مصدر طاقة مستقرًا وآمنًا، بما يخدم التنمية الاجتماعية والاقتصادية للمنطقة.

تان نجوين

[إعلان 2]
المصدر: https://baoquangtri.vn/tich-cuc-nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-ly-van-hanh-luoi-dien-189890.htm