Ứng dụng AI trong kiểm tra, quản lý vận hành lưới điện truyền tải

Với sự phát triển của KHCN, thiết bị bay không người lái (UAV) gắn thiết bị ghi hình độ phân giải cao đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩ...

Với sự phát triển của KHCN, thiết bị bay không người lái (UAV) gắn thiết bị ghi hình độ phân giải cao đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực. Tại EVNNPT, UAV đã được sử dụng trong công tác kiểm tra, quản lý vận hành đường dây, xử lý dây diều, vật thể mắc vào dây dẫn. Việc ứng dụng UAV giúp tiết kiệm thời gian, công sức lực lượng công nhân, đặc biệt giảm nguy cơ tai nạn lao động do trèo cao.

Tuy nhiên vấn đề nảy sinh là trong các đợt kiểm tra, thiết bị ghi, chụp lại một khối lượng rất lớn hình ảnh, việc phân loại, đánh giá tình trạng vận hành thiết bị từ khối lượng lớn hình ảnh này mất rất nhiều công sức của đội ngũ quản lý vận hành.

Để giải quyết bài toán nêu trên, EVNNPT đang phối hợp với IBM nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích hình ảnh thu thập được. Dự án gồm 3 giai đoạn:

Giai đoạn 1: Thu thập, phân loại hình ảnh linh phụ kiện thiết bị (dử dụng UAV bay chụp trong quá trình kiểm tra và các hình ảnh từ các nguồn khác). Giai đoạn này cần chụp càng nhiều hình ảnh, hình ảnh càng chi tiết càng tốt. Hình ảnh càng chi tiết thì độ chính xác nhận diện của AI càng cao.
Giai đoạn 2: Phối hợp với IBM khởi tạo danh sách thiết bị, phân loại chi tiết các tiên thiệt bị, phụ kiện; “huấn luyện” AI nhận diện các thiết bị từ tổng quát đến chi tiết. Giai đoàn này mất nhiều thời gian và công sức để “huấn luyện” AI phân biệt từng chi tiết, từng dạng hư hỏng và đánh giá tình trạng thiết bị.
Giai đoạn 3: Hoàn thiện phần mềm, triển khai sử dụng UAV bay tự động kiểm tra và ứng dụng trí tuệ nhân tạo phân tích hình ảnh. Giai đoạn này sẽ xây dựng các phương án để thiết bị UAV có thể bay tự động kiểm tra được đầy đủ linh phụ kiện, đường dây và hoàn thiện phần mềm AI phân tích đánh giá hình ảnh kiểm tra.

Kết quả triển khai ứng dụng AI của EVNNPT đến nay như sau:

Giai đoạn 1: EVNNPT đã và đang tiếp tục sử dụng UAV và các nguồn khác để thu thập hình ảnh trong quá trình kiểm tra đường dây.
Giai đoạn 2: EVNNPT đã phối hợp với IBM khởi tạo danh sách thiết bị, đồng thời tiến hành nạp hình ảnh hiện có để “huấn luyện” AI học và nhận diện bước đầu các thiết bị cơ bản trên đường dây. Hiện nay đã gán tên cho trên 1000 vật thể ở mức độ đơn giản, và phần mềm đã tự phân loại, sắp xếp tự động dữ liệu theo cột và khoảng cột.

Hiện nay EVNNPT đang tiếp tục thu thập hình ảnh chi tiết và “huấn luyện” AI nhận diện chi tiết các linh, phụ kiện, các loại hư hỏng và từng bước thử nghiệm đánh giá độ chính xác của AI.