인공지능을 활용한 전력망 안전 위험 경고

현재 인공지능(AI)은 전력 산업을 포함한 전 세계 여러 산업에 새로운 전환점을 열고 있습니다. AI의 급속한 발전은 프로세스 자동화에 상당한 개선을 가져왔으며, 전력 시스템의 관리, 운영 및 유지보수의 정확성과 효율성을 향상시켰습니다.

PC Quang Tri 작가 그룹은 제17회 전국 기술 혁신 경연대회 폐막 및 시상식에서 2등을 수상했습니다. - 사진: TUAN VIET

이전에는 전력망 점검에 많은 노력과 시간이 소요되었으며, 인적 요소에 의존하여 원하는 정확도를 달성하지 못하는 경우가 많았습니다. 무인 항공기(UAV) 비행 드론 연구, 비행 경로 프로그래밍 및 설정에 IoT 적용, AI 시스템을 통한 데이터(이미지, 비디오 ) 수집을 위한 자동 비행 제어 등에 중점을 두고 무인 항공기 활용 성과를 증진하기 위해, 광찌 전력(PC Quang Tri) 연구진은 "GIS 데이터베이스와 통합된 IoT 기술을 활용한 무인 항공기 장치 자동 비행 모드 설정, 배전망 이미지 데이터 수집 및 처리, 인공지능을 활용한 전력망 안전 위험 자동 경고 연구"라는 주제를 선정했습니다.

PC Quang Tri 국장 Phan Van Vinh이 의장을 맡은 이 프로젝트는 베트남 과학 기술협회 연합과 베트남기술혁신지원기금(VIFOTEC)이 주관한 제17회 국가기술혁신경진대회(2022-2023)에서 2등을 수상했습니다. 이 프로젝트는 IoT를 적용하여 전기 산업의 특정 과제를 해결하는 전형적인 사례입니다.

이 주제에서는 IoT와 AI를 전력망 관리 및 유지 보수 분야에 적용하여 포괄적이고 창의적이며 집중적인 방식으로 문제에 접근합니다. 특히 플레이캠 자동 비행 제어 시스템에 IoT를 적용하는 데 중점을 두고, AI를 결합하여 전력망의 이상 물체를 식별합니다.

이 주제의 참신함은 AI와 자율 비행 프로그래밍 드론이라는 두 가지 주요 분야의 결합에서 비롯됩니다. 끊임없이 발전하는 정보 기술 환경에서 AI는 데이터 처리 및 이미지/비디오 분석에 중요한 역할을 해왔습니다. 드론은 전력망 인프라 모니터링 및 관리에 점점 더 많이 활용되고 있지만, 드론의 데이터 처리에는 여전히 인간의 개입이 필요합니다.

드론과 AI를 결합하면 자동화가 향상되고 인적 의존도가 줄어듭니다. 자율 비행 프로그래밍 기능을 갖춘 드론/UAV를 사용하여 이미지/비디오를 수집하면 기존 방식에 비해 시간과 비용이 절감됩니다. AI와 결합하면 안전 위험 감지를 빠르고 효율적으로 수행할 수 있어 안전 문제에 신속하게 대응하고 처리할 수 있는 능력이 향상됩니다.

전력망을 점검하고 안전 위험을 감지하려면 작업자가 위험한 환경에서 작업해야 하는 경우가 많습니다. 드론/UAV와 AI를 활용하면 원격으로 작업을 수행할 수 있으며, 작업자의 위험을 줄일 수 있습니다. 드론/UAV는 접근하기 어렵거나 위험한 지역으로 비행할 수 있습니다.

AI를 활용하면 드론/UAV에서 수집된 이미지/비디오를 더욱 자동화되고 정확하게 처리 및 분석할 수 있습니다. 이를 통해 인적 오류를 줄이고 잠재적 위험을 효과적으로 감지하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 드론/UAV 기술과 AI는 도시부터 농촌 지역까지 광범위한 지역으로 확장될 수 있으며, 이를 통해 전 세계 전력망의 안전 문제를 감지하고 대응하는 능력을 향상시킬 수 있습니다.

드론은 전력망에서 종합적인 모니터링 작업을 수행하여 전선, 변전소 및 전기 공사의 취약점, 손상 또는 잠재적 위험을 감지하는 데 사용됩니다. AI와 드론의 결합은 폭풍, 지진, 산사태와 같은 자연재해 발생 후 피해를 신속하게 감지하고, 관리 기관에 적시에 복구 조치를 취할 수 있도록 완전하고 정확한 정보를 제공합니다. AI와 결합된 자율 비행 프로그래밍은 검사, 전봇대 상태 평가, 매개변수 및 환경 데이터 측정을 통해 잠재적 문제를 조기에 감지할 수 있습니다.

또한, 기술 발전이 급속도로 진행됨에 따라 새로운 AI 모델과 딥러닝 알고리즘의 정확도가 점차 향상되고 있으며, IoT 시스템을 통한 드론/UAV와의 통신 또한 고도의 자동화를 통해 더욱 발전하고 완벽해지고 있습니다. 따라서 새로운 기술 플랫폼을 기반으로 새로운 시스템을 연구하고 구축하여 정확도와 자동화를 향상시키고, 동시에 개발 기술을 숙달하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 드론을 활용하여 이미지/비디오 데이터를 수집하고 AI를 적용하는 것은 관리 프로세스를 개선하고 전력망 안전을 유지하는 데 간단할 뿐만 아니라 효과적입니다.

연구팀은 배전망의 특성, 속성, 객체 등이 기존 연구의 단위와 다르다는 점을 고려하여, 배전망의 이상을 감지하기 위해 AI 모델과 결합한 IoT 애플리케이션을 구축하는 과제를 설정했습니다.

특히 자율 비행 임무 설정 및 수집된 데이터 서버 전송 자동화에 집중하여 AI 시스템이 배전망의 이상 징후를 자동으로 분석할 수 있도록 지원합니다. AI를 활용하여 배전망의 이상 징후를 식별하는 것은 전력 산업에서 AI에 대한 새로운 연구 방향과 응용 분야를 제시합니다. 이는 AI 및 기술 발전에 기여할 뿐만 아니라 향후 전력 산업에서 AI 연구의 기회를 창출합니다.

탄 응우옌

출처: https://baoquangtri.vn/canh-bao-nguy-co-mat-an-toan-luoi-dien-bang-tri-tue-nhan-tao-187453.htm