9 décembre 2024
Découvrez comment les modèles d'IA et de vision par ordinateur peuvent améliorer la production d'électricité dans le secteur de l'énergie, stimuler l'efficacité et trouver de meilleures solutions énergétiques.
Le secteur de l'énergie alimente la vie telle que nous la connaissons, en fournissant de l'électricité à nos foyers, de l'énergie aux industries et les bases de la connectivité numérique. C'est le fil invisible qui fait tourner les roues de la société chaque jour.
Alors que le monde est confronté aux préoccupations environnementales liées à la consommation de combustibles fossiles et qu'il s'efforce de parvenir à des émissions nettes de carbone nulles, l'attention s'est portée sur les solutions énergétiques durables. Toutefois, si le développement de nouvelles sources d'énergie est important, des efforts considérables sont également déployés pour améliorer les systèmes énergétiques actuels et les rendre plus efficaces, plus fiables et plus respectueux de l'environnement.
Les méthodes traditionnelles de production d'électricité et d'exploitation de l'énergie sont peu à peu intégrées à des technologies de pointe telles que l'intelligence artificielle (IA). Plus précisément, la vision par ordinateur - l'utilisation de l'IA pour interpréter et analyser des données visuelles - joue un rôle essentiel pour relever les défis du secteur électrique.
La vision par ordinateur modifie la façon dont les systèmes d'énergie électrique sont surveillés, entretenus et optimisés. Voyons de plus près comment 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 sur qui elles ont un impact.
La production d'électricité est un élément clé du secteur de l'énergie et comporte quatre étapes principales : la production, le transport, la distribution et la consommation. L'électricité est d'abord produite dans des centrales électriques, qui peuvent utiliser des ressources telles que les combustibles fossiles, l'énergie nucléaire ou des sources renouvelables telles que l'énergie éolienne, solaire et hydroélectrique. L'électricité produite est ensuite transportée sur de longues distances par des lignes à haute tension. Une fois qu'elle a atteint les stations à haute tension, elle est distribuée dans des sous-stations, puis acheminée vers les foyers, les entreprises et les industries par des lignes à plus basse tension.
Voici les principaux acteurs du système de production d'électricité :
Le secteur de l'électricité est confronté quotidiennement à plusieurs problèmes majeurs. De nombreux systèmes électriques reposent sur des infrastructures vieillissantes qui n'ont pas été conçues pour répondre à la demande énergétique actuelle, ce qui entraîne des inefficacités et un risque accru de défaillances telles que des ruptures de lignes électriques. La maintenance est souvent réactive plutôt que proactive, ce qui peut entraîner des temps d'arrêt coûteux et des problèmes inattendus. En outre, les réseaux électriques obsolètes ont du mal à s'adapter efficacement à l'évolution des besoins en énergie. Il est essentiel de s'attaquer à ces problèmes pour créer un système énergétique stable et fiable pour l'avenir.
La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui aide les machines à voir et à comprendre les informations visuelles du monde qui les entoure, comme le font les humains. Un modèle de vision par ordinateur peut être entraîné à identifier des objets et des modèles dans des images et des vidéos afin de prendre des décisions éclairées.
Dans le secteur de l'électricité, les modèles Vision AI comme Ultralytics YOLO11 peuvent être utilisés pour vérifier les dommages sur les lignes électriques, 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 les zones éloignées.
Les innovations en matière de vision par ordinateur peuvent s'avérer utiles à diverses fins dans le secteur électrique, notamment pour l'inspection, la surveillance et la gestion. Examinons de plus près quelques-uns des cas d'utilisation en temps réel des modèles de vision par ordinateur dans l'industrie de l'énergie.
Les drones aériens équipés de caméras haute résolution et dotés d'une vision par ordinateur peuvent inspecter les lignes électriques, les pylônes de transmission, les fermes solaires et d'autres infrastructures électriques. Le processus implique généralement que des drones autonomes ou contrôlés par l'homme capturent des images et des vidéos des lignes électriques dans une zone donnée, qui sont ensuite analysées par des modèles de vision par ordinateur.
Les modèles, tels que YOLO11, qui prennent en charge des techniques telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances peuvent être utilisés pour identifier divers problèmes. Il s'agit notamment des fissures, de la corrosion, de l'empiètement de la végétation, de l'interférence humaine à proximité des lignes électriques et des dommages causés à l'équipement. Cette approche fondée sur l'IA accélère le processus d'inspection. Elle améliore également la sécurité en réduisant la nécessité pour les travailleurs humains d'effectuer des tâches dangereuses, telles que l'escalade de tours ou le travail dans des zones à haute tension.
Jiaozuo, une ville chinoise, en est un bon exemple : les drones y sont utilisés pour améliorer la sécurité des lignes de transmission du réseau public. Des drones contrôlés par l'homme patrouillent le long des lignes de transmission afin d'identifier les dommages potentiels. Les drones ont permis d'inspecter 114 lignes électriques et d'identifier et de résoudre efficacement deux dommages cachés.
Les systèmes de surveillance intégrant 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 pannes d'équipement. Si vous regardez sous le capot de ces systèmes, vous trouverez généralement un modèle de vision par ordinateur formé sur mesure.
Par exemple, en entraînant un modèle YOLO11 personnalisé sur un ensemble de données diverses d'images capturant diverses anomalies d'équipement, comme celles énumérées ci-dessus, nous pouvons créer un système robuste pour la détection automatisée d'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 des centrales électriques, éliminer les accidents du travail et rendre le lieu de travail plus sûr.
Aujourd'hui, nous assistons à une augmentation de ce type d'innovations de pointe. Par exemple, un chien robotique doté d'IA, nommé Sparky, a été utilisé pour explorer l'inspection de sous-stations pilotée par l'IA dans le Connecticut. Sparky est doté d'un système de vision par ordinateur et d'une IA qui lui permettent de lire et de contrôler les jauges de tension, d'enregistrer des images thermiques et de détecter les dommages causés à l'équipement. Il est équipé d'une caméra haute résolution avec un 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 exploités dans le cadre des réseaux intelligents pour surveiller le flux d'énergie, identifier les goulets d'étranglement et détecter les vulnérabilités potentielles. Associés à d'autres technologies d'IA, telles que les capteurs de l'internet des objets (IdO) et l'analyse de données, les systèmes de vision par ordinateur peuvent améliorer la surveillance des réseaux.
En particulier, lorsqu'ils sont associés à la technologie de l'imagerie infrarouge, les modèles de vision par ordinateur peuvent capturer les signatures thermiques. L'imagerie infrarouge est une technique qui permet de capturer des images d'objets sur la base 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 lorsqu'il s'agit d'identifier les points chauds, qui peuvent indiquer une surchauffe, un frottement ou des défauts électriques dans un équipement.
Dans le secteur électrique, l'imagerie infrarouge est particulièrement utile pour détecter des 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 détecter les hausses soudaines de température. Si une caméra détecte des changements de température inhabituels, elle peut alerter une équipe de maintenance. Cette dernière peut alors examiner le problème et prendre les mesures nécessaires, afin d'éviter les pannes potentielles et les risques pour la sécurité.
Le secteur électrique peut tirer de nombreux avantages de l'utilisation d'applications de vision par ordinateur. En voici quelques exemples :
D'un autre côté, la mise en œuvre de systèmes de vision par ordinateur comporte des limites. Certaines d'entre elles sont mentionnées ci-dessous :
La vision par ordinateur est un outil fiable pour relever les défis complexes du secteur électrique. 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 exigences 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 prévision des pannes d'équipement. À mesure que l'adoption de l'IA progresse 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 réseaux électriques plus respectueux de l'environnement.
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