クアンチ電力会社（PC Quang Tri）は長年にわたり、運用、検査、電力網品質の評価、建設投資管理、顧客サービス事業の自動化の分野で科学技術を積極的に研究、構築、応用し、会社の生産と事業活動の向上に貢献してきました。
ドローン/UAVによって検出された危険な電力網の画像 - 写真：TN
PC Quang Triは、ベトナム電力グループ（EVN）における研究開発への取り組みにおいて先駆的な企業であり、現場情報ソフトウェアと系統エンジニアリング管理ソフトウェアの統合版における取り組みが高く評価されています。特に、運用中の系統における送電線システムや変電所の異常現象を画像から検知する自動化分野における人工知能（AI）の研究に取り組んでいます。
これらのプログラムには、建設投資管理システム（EVN-IMIS）で撮影・保存された画像内の対象物を自動的にチェックするプログラムなどがあります。このプログラムは、投資プロジェクトで毎年撮影される画像の検査と分析の自動化に役立っています。また、電力網上の通電機器から撮影された画像から異常な熱を自動検知する人工知能（AI）アプリケーションプログラムもあります。このプログラムは自動的に分析を行い、警告を発することで、技術スタッフが適切な対処方法を講じ、電気事故を未然に防ぐことができます。
2022年、クアン・チ副首相は、飛行中のドローンで収集した画像・動画から系統の安全リスクを検出するAIの研究と応用に着手しました。電力業界では、系統管理ソフトウェア（PMIS）や中電圧現場検査（KTHT）など、送電線や変電所の検査をデジタル化することを目的として、系統の管理・運用を支援する多くのプログラムを導入してきましたが、PMISやKTHTプログラムからの画像に基づく存在検出は、依然として肉眼で行われています。
この方法では、画像や動画からリスクを検出するのに多くの時間がかかります。そこで、飛行カメラやドローンから収集された画像や動画をPMIS-AIプログラムに同期させ、作業員による目視検査や双眼鏡による点検の代わりに、系統の安全性に関するリスクを自動的に分析・検出します。このように、飛行ドローンから収集された画像や動画から系統の安全性に関するリスクを検出するAIモデルの適用は、系統の管理・運用にプラスの効果をもたらします。
同社では、システムが高い精度で動作するように、モデルの構築、データの標準化、オブジェクトのラベル付け、オブジェクト認識プログラムのトレーニングに加えて、Yolov5モデルソリューションをPMIS-AIプログラムに適用しました。
このモデルでは、4MBの画像の処理時間はわずか10分の1秒です。PC Quang Triは、この分野の研究への参加において、特に広範な導入に向けた多くのソリューションを提案するなど、一歩前進を遂げた部隊です。例えば、建設投資管理分野における建設段階の画像認識に人工知能を適用するプログラム、例えば中央電力公社傘下のユニット向けサーマルカメラの自動認識は高く評価され、実用化されています。
2024年、PC Quang TriのPhan Van Vinh氏、Nguyen Van Tai氏、Le Cong Hieu氏、Le Van Minh氏、Nguyen Xuan Thuy氏らの著者グループによる「飛行ミッションでドローン/UAVが収集した画像/動画から電力網の不安定性のリスクを検出するための人工知能の研究と応用」というテーマが、ベトナム科学技術協会連合、ベトナム技術革新支援基金（VIFOTEC）が情報技術、電子工学、電気通信の分野で主催した第17回全国技術革新コンテスト（2022～2023年）で2等賞を受賞しました。
ドローン/UAV によって収集された画像/動画から電力網の不安定性のリスクを検出する AI アプリケーション ソリューションでは、PC Quang Tri の飛行ミッションに従って自動飛行経路をプログラミングすることは、飛行中のドローンによって収集された画像/動画から電力網の不安定性のリスクを検出し警告を発するためのデータ分析と組み合わせた AI 認識ソフトウェアのカテゴリに属します。
Yolov8人工知能モデル、その他のサポートツール（ラベル付け用のLabelMe、トレーニング用のGoogle Colab）を適用して、フライカム/ドローンから収集された画像とビデオを通じて110kV、22kVラインの存在/異常を検出します。特に、擦り切れた裸導体、緩んだ磁器のネクタイ、汚れた、壊れた、ひびの入った絶縁体、およびグリッド上のその他の異常なオブジェクトの検出に重点を置いています。
電力系統上空を飛行するドローンの自動飛行経路プログラミングは、電力系統監視の安全性と効率性向上における先進技術です。このシステムは、電力系統を自動的かつ継続的に監視し、電力系統の安全リスクを検知するための完全な情報を提供するように設計されています。このソリューションは、電力系統の安全監視の効率向上、コスト削減、監視コストの削減、精度向上、運用効率の向上、時間と人員の削減に貢献します。
デジタル技術の力を最大限に活用し、技術管理の効率向上と電力網運用の安全性確保を目指す中で、技術管理におけるAIの研究と応用は避けられない潮流となっています。これは、労働生産性の向上と電力品質管理の効率化に大きく貢献するからです。ひいては、地域の社会経済発展に貢献する、安定的で安全な電源を提供することにつながります。
タン・グエン
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出典: 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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