ស្រាវជ្រាវយ៉ាងសកម្ម និងអនុវត្តបញ្ញាសិប្បនិម្មិតក្នុងការគ្រប់គ្រង និងប្រតិបត្តិការបណ្តាញអគ្គិសនី

ប៉ុន្មានឆ្នាំមកនេះ ក្រុមហ៊ុនថាមពល Quang Tri (PC Quang Tri) បានស្រាវជ្រាវ សាងសង់ និងអនុវត្ត វិទ្យាសាស្ត្រ និង បច្ចេកវិទ្យាយ៉ាងសកម្មក្នុងវិស័យស្វ័យប្រវត្តិកម្មនៃប្រតិបត្តិការ ការត្រួតពិនិត្យ ការវាយតម្លៃគុណភាពបណ្តាញអគ្គិសនី ការគ្រប់គ្រងការវិនិយោគសំណង់ និងអាជីវកម្មសេវាកម្មអតិថិជន រួមចំណែកកែលម្អផលិតកម្ម និងសកម្មភាពអាជីវកម្មរបស់ក្រុមហ៊ុន។

រូបភាពមួយចំនួននៃបណ្តាញអគ្គិសនីដែលមិនមានសុវត្ថិភាពដែលបានរកឃើញដោយយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក/UAVs - រូបថត៖ TN

PC Quang Tri ជាអ្នកត្រួសត្រាយផ្លូវនៅក្នុងក្រុមហ៊ុន Vietnam Electricity Group (EVN) ដើម្បីចូលរួមក្នុងការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍន៍ ហើយត្រូវបានទទួលស្គាល់សម្រាប់ការផ្តួចផ្តើមរបស់ខ្លួនជាមួយនឹងកំណែរួមបញ្ចូលគ្នានៃកម្មវិធីព័ត៌មានវាល និងកម្មវិធីគ្រប់គ្រងវិស្វកម្មក្រឡាចត្រង្គ។ ជាពិសេស ក្រុមហ៊ុនបានធ្វើការស្រាវជ្រាវលើវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (AI) ក្នុងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម ដើម្បីរកឱ្យឃើញនូវបាតុភូតមិនប្រក្រតីនៃប្រព័ន្ធខ្សែថាមពល និងស្ថានីយបំប្លែងនៅលើបណ្តាញប្រតិបត្តិការដោយប្រើរូបភាព។

កម្មវិធីទាំងនេះមួយចំនួនរួមមានៈ ត្រួតពិនិត្យដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវវត្ថុដែលចាប់អារម្មណ៍លើរូបភាពដែលបានថត និងរក្សាទុកនៅលើប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងការវិនិយោគសំណង់ (EVN-IMIS)។ កម្មវិធីនេះបានជួយដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវការត្រួតពិនិត្យ និងការវិភាគនៃរូបភាពដែលបានថតជារៀងរាល់ឆ្នាំនៅឯគម្រោងវិនិយោគ។ ឬកម្មវិធីកម្មវិធីនៃបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត រកឃើញកំដៅមិនធម្មតាតាមរយៈរូបភាពដែលថតចេញពីឧបករណ៍ដែលមានថាមពលនៅលើក្រឡាចត្រង្គ។ កម្មវិធីនេះធ្វើការវិភាគដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងចេញការព្រមានដើម្បីជួយបុគ្គលិកបច្ចេកទេសមានដំណោះស្រាយសមស្របក្នុងការដោះស្រាយភាពមិនប្រក្រតីទាំងនោះ ដើម្បីការពារឧប្បត្តិហេតុអគ្គិសនីដែលអាចកើតមាន។

នៅឆ្នាំ 2022 PC Quang Tri បានស្រាវជ្រាវ និងអនុវត្ត AI ដើម្បីស្វែងរកហានិភ័យសុវត្ថិភាពក្រឡាចត្រង្គពីរូបភាព/ វីដេអូ ដែលប្រមូលបានដោយយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក។ ទោះបីជាឧស្សាហកម្មអគ្គិសនីបានអនុវត្តកម្មវិធីជាច្រើនដើម្បីបម្រើការគ្រប់គ្រង និងប្រតិបត្តិការបណ្តាញអគ្គិសនី ដូចជាកម្មវិធីគ្រប់គ្រងក្រឡាចត្រង្គ (PMIS) ការត្រួតពិនិត្យវាលតង់ស្យុងមធ្យម (KTHT) ក្នុងគោលបំណងធ្វើឌីជីថលនៃការត្រួតពិនិត្យខ្សែ និងស្ថានីយបំប្លែងក៏ដោយ ក៏ការរកឃើញអត្ថិភាពយោងទៅតាមរូបភាពពីកម្មវិធី PMIS និង KTHT នៅតែធ្វើឡើងដោយភ្នែកទទេ។

វិធីសាស្រ្តនេះត្រូវការពេលវេលាច្រើនដើម្បីរកមើលពីរូបភាព និងវីដេអូ។ ដូច្នេះ រូបភាព និងវីដេអូដែលប្រមូលបានពីឧបករណ៍ flycam/drone នឹងត្រូវបានធ្វើសមកាលកម្មទៅក្នុងកម្មវិធី PMIS-AI ហើយបានវិភាគ និងរកឃើញហានិភ័យនៃសុវត្ថិភាពក្រឡាចត្រង្គដោយស្វ័យប្រវត្តិ ជំនួសឱ្យកម្មករដែលធ្វើការត្រួតពិនិត្យមើលឃើញ ឬកែវយឹត។ ដូច្នេះហើយ ការអនុវត្តគំរូ AI ក្នុងការស្វែងរកហានិភ័យសុវត្ថិភាពក្រឡាចត្រង្គពីរូបភាព/វីដេអូដែលប្រមូលបានពីយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកបាននាំមកនូវផលវិជ្ជមានក្នុងការគ្រប់គ្រង និងប្រតិបត្តិការក្រឡាចត្រង្គ។

ដើម្បីឱ្យប្រព័ន្ធដំណើរការដោយភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ បន្ថែមពីលើការកសាងគំរូ ការធ្វើស្តង់ដារទិន្នន័យ ការដាក់ស្លាកវត្ថុ និងការបណ្តុះបណ្តាលកម្មវិធីស្គាល់វត្ថុ ក្រុមហ៊ុនបានអនុវត្តដំណោះស្រាយគំរូ Yolov5 ទៅនឹងកម្មវិធី PMIS-AI ។

ជាមួយនឹងម៉ូដែលនេះ ពេលវេលាដំណើរការនៃរូបភាព 4MB ចំណាយពេលត្រឹមតែ 1/10 នៃវិនាទីប៉ុណ្ណោះ។ ដូច្នេះ PC Quang Tri គឺជាអង្គភាពមួយដែលបានបោះជំហានទៅមុខក្នុងការចូលរួមស្រាវជ្រាវក្នុងវិស័យនេះ ជាពិសេសជាមួយនឹងដំណោះស្រាយជាច្រើនដែលបានស្នើឡើងសម្រាប់ការអនុវត្តយ៉ាងទូលំទូលាយ។ ជាធម្មតា កម្មវិធីនៃការអនុវត្តបញ្ញាសិប្បនិមិត្តក្នុងការទទួលស្គាល់រូបភាពក្នុងជំហានសាងសង់នៃវិស័យគ្រប់គ្រងការវិនិយោគសំណង់ ការទទួលស្គាល់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនូវកាមេរ៉ាកម្ដៅសម្រាប់អង្គភាពក្រោមសាជីវកម្មថាមពលកណ្តាលត្រូវបានវាយតម្លៃខ្ពស់ និងអនុវត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាពក្នុងការអនុវត្ត។

នៅឆ្នាំ 2024 ប្រធានបទ "ការស្រាវជ្រាវ និងការអនុវត្តបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ដើម្បីរកមើលហានិភ័យនៃអសន្តិសុខបណ្តាញអគ្គិសនីពីរូបភាព/វីដេអូដែលប្រមូលបានដោយយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក/ UAVs ពីបេសកកម្មហោះហើរ" ដោយក្រុមអ្នកនិពន្ធ៖ Masters Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy នៃ PC Quang Tri បានឈ្នះពានរង្វាន់ថ្នាក់ជាតិលើកទី 17 នៃការប្រកួតប្រជែងបច្ចេកទេស។ (2022-2023) រៀបចំដោយសមាគមន៍វិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាវៀតណាម មូលនិធិវៀតណាមសម្រាប់គាំទ្រការច្នៃប្រឌិតបច្ចេកទេស (VIFOTEC) ក្នុងវិស័យ៖ បច្ចេកវិទ្យាព័ត៌មាន អេឡិចត្រូនិក ទូរគមនាគមន៍។

ជាមួយនឹងដំណោះស្រាយកម្មវិធី AI ដើម្បីស្វែងរកហានិភ័យនៃអសន្តិសុខបណ្តាញអគ្គិសនីពីរូបភាព/វីដេអូដែលប្រមូលបានដោយយន្តហោះគ្មានមនុស្សបើក/UAVs ការសរសេរកម្មវិធីផ្លូវហោះហើរដោយស្វ័យប្រវត្តិយោងទៅតាមបេសកកម្មហោះហើររបស់ PC Quang Tri ជាកម្មសិទ្ធិរបស់ប្រភេទនៃកម្មវិធីទទួលស្គាល់ AI រួមបញ្ចូលគ្នាជាមួយការវិភាគទិន្នន័យដើម្បីផ្តល់ការព្រមាន និងរកឃើញហានិភ័យនៃអសន្តិសុខនៃបណ្តាញថាមពលពីរូបភាព/វីដេអូដែលប្រមូលបានដោយការហោះហើរ។

ការអនុវត្តគំរូបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត Yolov8 ឧបករណ៍ជំនួយផ្សេងទៀត (LabelMe សម្រាប់ការដាក់ស្លាក Google Colab សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល) ដើម្បីរកមើលអត្ថិភាព/ភាពមិនប្រក្រតីនៃខ្សែ 110kV, 22kV តាមរយៈរូបភាព និងវីដេអូដែលប្រមូលបានពី flycam/drones ជាពិសេសផ្តោតលើការរកឃើញវត្ថុនៃ conductors ទទេ frayed, ខ្សែក porcelain រលុង, ភាពកខ្វក់ និងបំបែក។

កម្មវិធីផ្លូវហោះហើរដោយស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់យន្តហោះគ្មានមនុស្សបើកដែលហោះហើរលើក្រឡាចត្រង្គ គឺជាបច្ចេកវិទ្យាទំនើបមួយក្នុងវិស័យសុវត្ថិភាព និងប្រសិទ្ធភាពនៃការត្រួតពិនិត្យក្រឡាចត្រង្គ។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីត្រួតពិនិត្យក្រឡាចត្រង្គដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងបន្ត ខណៈពេលដែលផ្តល់ព័ត៌មានពេញលេញ ដើម្បីរកមើលហានិភ័យសុវត្ថិភាពក្រឡាចត្រង្គ។ ដំណោះស្រាយជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការត្រួតពិនិត្យសុវត្ថិភាពក្រឡាចត្រង្គ; សន្សំការចំណាយ; កាត់បន្ថយការចំណាយលើការត្រួតពិនិត្យ; បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវ; បង្កើនប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ; កាត់បន្ថយពេលវេលា និងកម្លាំងពលកម្ម។

ជាមួយនឹងគោលបំណងនៃការបង្កើនថាមពលនៃបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការគ្រប់គ្រងបច្ចេកទេស និងធានាសុវត្ថិភាពនៃប្រតិបត្តិការបណ្តាញអគ្គិសនី ការស្រាវជ្រាវ និងការអនុវត្ត AI ក្នុងការគ្រប់គ្រងបច្ចេកទេសគឺជានិន្នាការជៀសមិនរួច។ ដោយសារតែនេះនឹងរួមចំណែកយ៉ាងច្រើនដល់ការលើកកម្ពស់ផលិតភាពការងារ និងប្រសិទ្ធភាពនៃការគ្រប់គ្រងគុណភាពថាមពល។ អាស្រ័យហេតុនេះ ការផ្តល់ប្រភពថាមពលប្រកបដោយស្ថិរភាព និងសុវត្ថិភាព ដើម្បីបម្រើដល់ការអភិវឌ្ឍន៍សេដ្ឋកិច្ចសង្គមនៃមូលដ្ឋាន។

តាន់ ង្វៀន

ប្រភព៖ https://baoquangtri.vn/tich-cuc-nghien-cuu-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-quan-ly-van-hanh-luoi-dien-189890.htm