Im Laufe der Jahre hat die Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) in den Bereichen Betriebsautomatisierung, Inspektion, Bewertung der Stromnetzqualität, Bauinvestitionsmanagement und Kundendienst aktiv Wissenschaft und Technologie erforscht, aufgebaut und angewendet und so zur Verbesserung der Produktions- und Geschäftsaktivitäten des Unternehmens beigetragen.
Einige Bilder von unsicheren Stromnetzen, die von Drohnen/UAVs erkannt wurden – Foto: TN
PC Quang Tri ist ein Pionier der Vietnam Electricity Group (EVN) in Forschung und Entwicklung und wurde für seine Initiative zur Entwicklung einer integrierten Feldinformationssoftware und Netzmanagementsoftware ausgezeichnet. Das Unternehmen forscht insbesondere im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) in der Automatisierung, um anhand von Bildern abnormale Phänomene des Stromleitungssystems und der Umspannwerke im laufenden Netz zu erkennen.
Zu diesen Programmen gehören unter anderem die automatische Überprüfung von Objekten anhand von Bildern, die im Bauinvestitionsmanagementsystem (EVN-IMIS) erfasst und gespeichert werden. Dieses Programm hat dazu beigetragen, die Inspektion und Analyse der jährlich bei Investitionsprojekten erfassten Bilder zu automatisieren. Ein weiteres Beispiel ist das Anwendungsprogramm künstlicher Intelligenz, das automatisch abnormale Hitze anhand von Bildern von unter Spannung stehenden Geräten im Netz erkennt. Das Programm analysiert und gibt automatisch Warnungen aus, um dem technischen Personal geeignete Lösungen für den Umgang mit diesen Anomalien zu bieten und so mögliche elektrische Zwischenfälle zu verhindern.
Im Jahr 2022 erforschte und nutzte PC Quang Tri KI, um Sicherheitsrisiken im Stromnetz anhand von Bildern/ Videos von Drohnen zu erkennen. Obwohl die Stromwirtschaft bereits zahlreiche Programme zur Verwaltung und zum Betrieb des Stromnetzes einsetzt, wie z. B. Netzmanagementsoftware (PMIS) und Mittelspannungsfeldinspektion (KTHT), um die Inspektion von Leitungen und Umspannwerken zu digitalisieren, erfolgt die Erkennung von Risiken anhand von Bildern aus PMIS- und KTHT-Programmen immer noch mit bloßem Auge.
Die Erkennung von Netzsicherheitsrisiken anhand von Bildern und Videos ist mit dieser Methode zeitaufwändig. Daher werden die von Drohnenkameras/Drohnen aufgenommenen Bilder und Videos mit dem PMIS-AI-Programm synchronisiert und automatisch analysiert und erkannt, anstatt dass Mitarbeiter Sichtprüfungen oder Ferngläser durchführen müssen. Der Einsatz von KI-Modellen zur Erkennung von Netzsicherheitsrisiken anhand von Drohnenbildern/-videos hat sich daher positiv auf Netzmanagement und -betrieb ausgewirkt.
Damit das System mit hoher Genauigkeit arbeitet, hat das Unternehmen neben dem Erstellen von Modellen, der Standardisierung von Daten, der Beschriftung von Objekten und dem Trainieren des Objekterkennungsprogramms die Modelllösung von Yolov5 auf das PMIS-AI-Programm angewendet.
Mit diesem Modell beträgt die Verarbeitungszeit eines 4-MB-Bildes nur 1/10 Sekunde. PC Quang Tri ist daher eine Einheit, die in der Forschung auf diesem Gebiet einen großen Schritt nach vorne gemacht hat, insbesondere mit zahlreichen Lösungsvorschlägen für eine breite Umsetzung. Das Programm zur Anwendung künstlicher Intelligenz in der Bilderkennung im Bauwesen, insbesondere im Bereich des Bauinvestitionsmanagements, sowie die automatische Erkennung von Wärmebildkameras für Einheiten der Central Power Corporation werden sehr geschätzt und in der Praxis erfolgreich eingesetzt.
Im Jahr 2024 gewann das Thema „Forschung und Anwendung künstlicher Intelligenz zur Erkennung von Risiken der Stromnetzunsicherheit anhand von Bildern/Videos, die von Drohnen/UAVs bei Flugmissionen aufgenommen wurden“ der Autorengruppe: Master Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy von PC Quang Tri den zweiten Preis beim 17. Nationalen Wettbewerb für technische Innovation (2022–2023), der von der Vietnam Union of Science and Technology Associations, Vietnam Fund for Supporting Technical Innovation (VIFOTEC) in den Bereichen Informationstechnologie, Elektronik und Telekommunikation organisiert wurde.
Mit der KI-Anwendungslösung zum Erkennen von Risiken der Stromnetzunsicherheit anhand von Bildern/Videos, die von Drohnen/UAVs aufgenommen wurden, gehört die Programmierung automatischer Flugrouten entsprechend den Flugmissionen von PC Quang Tri zur Kategorie der KI-Erkennungssoftware, die mit Datenanalyse kombiniert wird, um Warnungen auszugeben und Risiken der Stromnetzunsicherheit anhand von Bildern/Videos zu erkennen, die von fliegenden Drohnen aufgenommen wurden.
Anwendung des künstlichen Intelligenzmodells Yolov8 und anderer unterstützender Tools (LabelMe zur Kennzeichnung, Google Colab für Schulungen) zum Erkennen des Vorhandenseins/der Anomalien von 110-kV- und 22-kV-Leitungen durch von Flycams/Drohnen erfasste Bilder und Videos, mit besonderem Schwerpunkt auf der Erkennung von ausgefransten blanken Leitern, losen Porzellankrawatten, schmutziger, gebrochener, rissiger Isolierung und anderen ungewöhnlichen Objekten im Netz.
Die automatisierte Flugroutenprogrammierung für Drohnen, die über das Netz fliegen, ist eine fortschrittliche Technologie im Bereich der Sicherheit und Effizienz der Netzüberwachung. Das System überwacht das Netz automatisch und kontinuierlich und liefert umfassende Informationen zur Erkennung von Netzsicherheitsrisiken. Die Lösung trägt dazu bei, die Effizienz der Netzsicherheitsüberwachung zu steigern, Kosten zu sparen, Überwachungskosten zu senken, die Genauigkeit zu erhöhen, die Betriebseffizienz zu steigern und Zeit und Personalaufwand zu reduzieren.
Um die Leistungsfähigkeit digitaler Technologien zu maximieren, die Effizienz des technischen Managements zu verbessern und die Sicherheit des Stromnetzbetriebs zu gewährleisten, ist die Erforschung und Anwendung von KI im technischen Management ein unausweichlicher Trend. Dies trägt maßgeblich zur Verbesserung der Arbeitsproduktivität und der Effizienz des Stromqualitätsmanagements bei und stellt so eine stabile und sichere Stromquelle bereit, die die sozioökonomische Entwicklung der Region fördert.
Tan Nguyen
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Quelle: 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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