9 décembre 2024
Découvrez comment l'IA et les modèles de vision par ordinateur peuvent améliorer la production d'électricité dans le secteur de l'énergie, accroître l'efficacité et stimuler de meilleures solutions énergétiques.
Le secteur de l'énergie alimente la vie telle que nous la connaissons, fournissant de l'électricité pour nos foyers, de l'énergie pour les industries et les fondations de la connectivité numérique. C'est le fil invisible qui fait tourner les rouages de la société chaque jour.
Alors que le monde est aux prises avec les préoccupations environnementales liées à la consommation de combustibles fossiles et vise à atteindre des émissions nettes de carbone nulles, l'attention s'est déplacée vers des solutions énergétiques durables. Cependant, bien que le développement de nouvelles sources d'énergie soit important, un travail considérable est également en cours pour améliorer les systèmes énergétiques actuels et les rendre plus efficaces, fiables et respectueux de l'environnement.
Les méthodes traditionnelles de production d'électricité et d'exploitation énergétique sont lentement intégrées aux technologies avancées comme l'intelligence artificielle (IA). Plus précisément, la vision par ordinateur - l'utilisation de l'IA pour interpréter et analyser les données visuelles - joue un rôle essentiel dans la résolution des défis du secteur électrique.
La vision par ordinateur change la façon dont les systèmes d'énergie électrique sont surveillés, entretenus et optimisés. Examinons de plus près la façon dont cette technologie est appliquée dans le secteur de l'énergie.
Avant de nous plonger dans les applications de la vision par ordinateur dans le secteur électrique, il est important de comprendre pourquoi ces applications sont importantes et qui elles touchent.
La production d'électricité est un élément clé du secteur de l'énergie, et elle comprend quatre étapes principales : la production, le transport, la distribution et la consommation. Elle commence par la production d'électricité dans les centrales électriques, qui peuvent utiliser des ressources telles que les combustibles fossiles, l'énergie nucléaire ou des sources renouvelables comme l'éolien, le solaire et l'hydroélectricité. L'électricité produite est ensuite transportée sur de longues distances par des lignes à haute tension. Une fois qu'elle atteint les postes à haute tension, elle est distribuée par des sous-stations, puis livrée aux foyers, aux entreprises et aux industries par des lignes à basse tension.
Voici les principales parties prenantes du système de production d'électricité :
Le secteur de l'électricité est confronté quotidiennement à plusieurs préoccupations majeures. De nombreux systèmes électriques reposent sur des infrastructures vieillissantes qui n'ont pas été conçues pour répondre aux demandes énergétiques actuelles, ce qui entraîne des inefficacités et un risque accru de défaillances, comme des ruptures dans les lignes électriques. La maintenance est souvent réactive plutôt que proactive, ce qui peut entraîner des temps d'arrêt coûteux et des problèmes imprévus. De plus, les réseaux électriques obsolètes ont du mal à s'adapter efficacement aux besoins énergétiques changeants. S'attaquer à ces problèmes est essentiel pour créer un système énergétique stable et fiable pour l'avenir.
La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'IA qui aide les machines à voir et à comprendre les informations visuelles du monde qui les entoure, de la même manière que les humains. Un modèle de vision par ordinateur peut être entraîné à identifier des objets et des motifs dans des images et des vidéos afin de prendre des décisions éclairées.
Dans le secteur électrique, les modèles de Vision AI comme Ultralytics YOLO11 peuvent être utilisés pour vérifier les dommages dans les lignes de tension, inspecter les pièces délicates dans les transformateurs, surveiller les circuits en temps réel et travailler dans des endroits dangereux comme les zones à haute tension et éloignées.
Les innovations en matière de vision par ordinateur peuvent s'avérer utiles à diverses fins dans le secteur de l'électricité, notamment l'inspection, la surveillance et la gestion. Examinons de plus près quelques cas d'utilisation en temps réel des modèles de vision par ordinateur dans l'industrie énergétique.
Les drones IA équipés de vision par ordinateur et de caméras haute résolution peuvent inspecter les lignes électriques, les pylônes de transmission, les parcs solaires et autres infrastructures électriques. Le processus implique généralement des drones contrôlés par l'homme ou autonomes capturant des images et des vidéos des lignes électriques dans une zone spécifiée, qui sont ensuite analysées par des modèles de vision par ordinateur.
Les modèles, tels que YOLO11, qui prennent en charge des techniques comme la détection d'objets et la segmentation d'instances, peuvent être utilisés pour identifier divers problèmes. Ceux-ci incluent les fissures, la corrosion, l'empiètement de la végétation, l'interférence humaine à proximité des lignes électriques et les dommages aux équipements. Cette approche basée sur l'IA accélère le processus d'inspection. Elle améliore également la sécurité en réduisant le besoin pour les travailleurs humains d'effectuer des tâches dangereuses, telles que l'ascension de tours ou le travail dans des zones à haute tension.
Un excellent exemple de ceci est Jiaozuo, une ville en Chine, où des drones sont utilisés pour améliorer la sécurité des lignes de transmission du réseau électrique de l'État. Des drones contrôlés par des humains patrouillent les lignes de transmission pour identifier les dommages potentiels. Grâce aux drones, ils ont inspecté 114 lignes électriques et identifié et résolu efficacement deux dommages cachés.
Les systèmes de surveillance intégrés à la vision par ordinateur peuvent surveiller les centrales électriques pour détecter les anomalies telles que la surchauffe des transformateurs, les disjoncteurs, les fuites d'huile et les défaillances d'équipement. Si vous regardez sous le capot de ces systèmes, vous pouvez généralement trouver un modèle de vision par ordinateur entraîné sur mesure.
Par exemple, en entraînant un modèle YOLO11 personnalisé sur un ensemble de données diversifié d'images capturant diverses anomalies d'équipement, comme celles énumérées ci-dessus, nous pouvons créer un système robuste pour la détection automatisée des anomalies. Le modèle YOLO11 entraîné peut être utilisé pour reconnaître des modèles spécifiques et des écarts par rapport aux conditions de travail normales. En utilisant des innovations comme YOLO11, nous pouvons améliorer l'efficacité opérationnelle dans les centrales électriques, éliminer les accidents du travail et rendre le lieu de travail plus sûr.
De nos jours, nous constatons une augmentation de ces types d'innovations de pointe. Par exemple, un chien robotique alimenté par l'IA nommé Sparky a été utilisé pour explorer l'inspection des sous-stations pilotée par l'IA dans le Connecticut. Sparky est intégré à la vision par ordinateur et à l'IA pour pouvoir lire et surveiller les indicateurs de tension, enregistrer des images thermiques et détecter les dommages à l'équipement. Il est équipé d'une caméra haute résolution avec zoom 30x, d'une caméra infrarouge et d'un capteur acoustique pour lire les signatures sonores.
Les modèles de vision par ordinateur peuvent également être utilisés dans les systèmes de réseaux électriques intelligents pour surveiller le flux d'énergie, identifier les goulets d'étranglement et détecter les vulnérabilités potentielles. Combinés à d'autres technologies d'IA, telles que les capteurs de l'Internet des objets (IoT) et l'analyse des données, les systèmes de vision par ordinateur peuvent améliorer la surveillance du réseau.
Plus particulièrement, lorsqu'ils sont associés à la technologie d'imagerie infrarouge, les modèles de vision par ordinateur peuvent capturer les signatures thermiques. L'imagerie infrarouge est une technique qui capture des images d'objets en fonction de leur émission de chaleur. Elle utilise des caméras thermiques fonctionnant dans le spectre infrarouge pour détecter les variations de température invisibles à l'œil nu. Cette technologie est utile pour identifier les points chauds, qui pourraient indiquer une surchauffe, une friction ou des défauts électriques dans l'équipement.
Dans le secteur électrique, l'imagerie infrarouge est particulièrement utile pour détecter les problèmes tels que la surchauffe des transformateurs, des disjoncteurs et des lignes électriques. Une caméra infrarouge dotée de capacités de vision par ordinateur peut surveiller les poteaux électriques en temps réel et rechercher des pics de température soudains. Si une caméra détecte des changements de température inhabituels, elle peut alerter une équipe de maintenance. L'équipe de maintenance peut alors examiner le problème et prendre les mesures nécessaires, évitant ainsi les pannes potentielles et les risques pour la sécurité.
Le secteur électrique peut bénéficier de nombreuses façons de l'utilisation des applications de vision par ordinateur. Voici quelques exemples :
D'autre part, la mise en œuvre de systèmes de vision par ordinateur comporte des limites. Certaines de ces préoccupations sont mentionnées ci-dessous :
La vision par ordinateur est un outil fiable pour relever les défis complexes du secteur de l'électricité. En automatisant les inspections visuelles, en analysant de grandes quantités de données et en permettant une surveillance en temps réel, les solutions basées sur l'IA peuvent jouer un rôle essentiel pour répondre aux demandes énergétiques actuelles.
Par exemple, la vision par ordinateur peut contribuer à réduire le risque d'erreur humaine dans tous les domaines, de l'identification des problèmes dans les lignes électriques à la prédiction des défaillances d'équipement. À mesure que l'adoption de l'IA se développe et que le secteur de l'énergie évolue, ces technologies joueront un rôle clé dans la promotion de l'énergie verte et la création de systèmes de réseaux électriques plus respectueux de l'environnement.
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