Innovare con la visione artificiale e l'IA nel settore energetico

Il settore energetico alimenta la vita come la conosciamo: fornisce elettricità alle nostre case, energia alle industrie e le basi per la connettività digitale. È il filo invisibile che ogni giorno fa girare gli ingranaggi della società.

Mentre il mondo affronta le preoccupazioni ambientali legate al consumo di combustibili fossili e punta a raggiungere emissioni nette di carbonio pari a zero, l'attenzione si è spostata verso soluzioni energetiche sostenibili. Tuttavia, oltre a sviluppare nuove fonti energetiche, è importante anche migliorare i sistemi energetici attuali per renderli più efficienti, affidabili e rispettosi dell'ambiente.

I metodi tradizionali di produzione di elettricità e di gestione dell’energia vengono gradualmente integrati con tecnologie avanzate come l’intelligenza artificiale (AI). In particolare, la computer vision, cioè l’uso dell’IA per interpretare e analizzare dati visivi, svolge un ruolo sempre più importante nell’affrontare le sfide del settore elettrico.

La visione artificiale sta cambiando il modo in cui i sistemi elettrici vengono monitorati, mantenuti e ottimizzati. Vediamo più da vicino come viene applicata questa tecnologia nel settore energetico.

Capire il settore elettrico#

Prima di approfondire le applicazioni della visione artificiale nel settore elettrico, è importante capire perché sono rilevanti e chi coinvolgono.

La produzione di elettricità è una componente fondamentale del settore energetico e comprende quattro fasi principali: generazione, trasmissione, distribuzione e consumo. Il processo inizia con la generazione di elettricità nelle centrali, che possono utilizzare risorse come combustibili fossili, energia nucleare o fonti rinnovabili quali eolica, solare e idroelettrica. L'elettricità prodotta viene quindi trasmessa su lunghe distanze attraverso linee elettriche ad alta tensione. Una volta raggiunte le stazioni ad alta tensione, viene distribuita attraverso le sottostazioni e poi fornita ad abitazioni, aziende e industrie tramite linee a tensione più bassa.

Fig. 1. Una linea elettrica.

Ecco i principali soggetti coinvolti nel sistema di produzione dell'elettricità:

• Società di servizi pubblici: sono le aziende che producono elettricità nelle centrali e la trasmettono ai consumatori. Sono responsabili della manutenzione delle infrastrutture e della continuità della fornitura.
• Gestori della rete elettrica: gestiscono la rete elettrica e monitorano l'equilibrio tra la domanda e l'offerta di elettricità. Questi soggetti supervisionano anche la stabilità della rete, prevengono le interruzioni e integrano le fonti energetiche rinnovabili.
• Autorità di regolamentazione: gli organismi di regolamentazione, perlopiù governativi, applicano politiche e norme per i gestori della rete. Assicurano il rispetto degli standard di sicurezza, ambientali ed economici e tutelano gli interessi dei consumatori.
• Utenti finali: sono i consumatori, come famiglie, industrie e aziende, che utilizzano l'elettricità.

Sfide principali del settore elettrico#

Il settore elettrico affronta ogni giorno diverse criticità importanti. Molti sistemi elettrici dipendono da infrastrutture obsolete, che non sono state progettate per gestire il fabbisogno energetico attuale. Ne derivano inefficienze e un rischio maggiore di guasti, come la rottura delle linee elettriche. La manutenzione è spesso reattiva anziché proattiva, e può causare costosi tempi di inattività e problemi imprevisti. Inoltre, i sistemi di rete obsoleti faticano ad adattarsi in modo efficiente alle mutevoli esigenze energetiche. Affrontare questi problemi è fondamentale per creare un sistema energetico stabile e affidabile per il futuro.

Il ruolo della visione artificiale nel settore elettrico#

La visione artificiale è un sottocampo dell'IA che aiuta le macchine a vedere e comprendere le informazioni visive del mondo che le circonda, in modo simile agli esseri umani. Un modello di visione artificiale può essere addestrato per identificare oggetti e schemi in immagini e video e prendere decisioni informate.

Nel settore elettrico, i modelli di IA visiva come Ultralytics YOLO11 possono essere utilizzati per verificare la presenza di danni sulle linee elettriche, ispezionare le parti delicate dei trasformatori, monitorare i circuiti in tempo reale e operare in luoghi pericolosi, come le aree ad alta tensione e quelle remote.

Applicazioni della visione artificiale nel settore elettrico#

Le innovazioni nella visione artificiale possono rivelarsi utili per vari scopi nel settore elettrico, tra cui ispezione, monitoraggio e gestione. Vediamo più da vicino alcuni casi d’uso in tempo reale dei modelli di visione artificiale nel settore energetico.

Ispezioni con droni#

I droni basati sull’IA e dotati di visione artificiale, equipaggiati con fotocamere ad alta risoluzione, possono ispezionare linee elettriche, torri di trasmissione, parchi solari e altre infrastrutture elettriche. Il processo prevede in genere l’acquisizione di immagini e video delle linee elettriche in un’area specifica da parte di droni controllati da operatori o autonomi, che vengono poi analizzati da modelli di visione artificiale.

I modelli, come Ultralytics YOLO11, che supportano tecniche come il rilevamento di oggetti e la segmentazione delle istanze possono essere addestrati su dataset aerei come TTPLA per individuare vari problemi. Tra questi rientrano crepe, corrosione, vegetazione invasiva, interferenze umane in prossimità delle linee elettriche e danni alle apparecchiature. Questo approccio basato sull'IA accelera il processo di ispezione. Inoltre, migliora la sicurezza riducendo la necessità che i lavoratori svolgano mansioni pericolose, come arrampicarsi sulle torri o lavorare in zone ad alta tensione.

Un ottimo esempio è Jiaozuo, una città cinese in cui si utilizzano droni per migliorare la sicurezza delle linee di trasmissione della rete elettrica statale. I droni pilotati da operatori pattugliano le linee di trasmissione per individuare potenziali danni. Grazie ai droni, sono state ispezionate 114 linee elettriche e sono stati individuati e risolti due difetti nascosti.

Fig. 2 Operai che ispezionano una linea elettrica usando droni.

Monitoraggio delle sottostazioni#

I sistemi di sorveglianza integrati con la visione artificiale possono monitorare le centrali elettriche per rilevare anomalie come il surriscaldamento dei trasformatori, i guasti degli interruttori automatici, le perdite d'olio e i malfunzionamenti delle apparecchiature. Se guardi al funzionamento interno di questi sistemi, di solito trovi un modello di visione artificiale addestrato su misura.

Ad esempio, addestrando un modello YOLO11 personalizzato su un dataset diversificato di immagini che ritraggono varie anomalie delle apparecchiature, come quelle elencate sopra, possiamo creare un sistema solido per il rilevamento automatico delle anomalie. Il modello YOLO11 addestrato può essere utilizzato per riconoscere schemi specifici e scostamenti dalle normali condizioni operative. Utilizzando modelli come YOLO11, possiamo migliorare l'efficienza operativa nelle centrali elettriche, ridurre gli incidenti sul lavoro e rendere l'ambiente di lavoro più sicuro.

Oggi assistiamo a un aumento di questo tipo di innovazioni. Per esempio, un cane robot dotato di IA chiamato Sparky è stato utilizzato per esplorare l'ispezione delle sottostazioni basata sull'IA in Connecticut. Sparky integra visione artificiale e IA per leggere e monitorare gli indicatori di tensione, registrare immagini termiche e rilevare danni alle apparecchiature. È dotato di una telecamera ad alta risoluzione con zoom 30x, una telecamera a infrarossi e un sensore acustico per leggere le impronte sonore.

Fig. 3 Sparky, il robot, mentre ispeziona una centrale elettrica.

Sorveglianza delle reti intelligenti#

I modelli di visione artificiale possono essere applicati anche alle reti intelligenti per monitorare i flussi di energia, individuare i colli di bottiglia e rilevare potenziali vulnerabilità. In combinazione con altre tecnologie, come i sensori dell'Internet delle cose (IoT) e l'analisi dei dati, i sistemi di visione artificiale possono migliorare la sorveglianza della rete.

In particolare, se abbinati alla tecnologia di imaging a infrarossi, i modelli di visione artificiale possono rilevare le impronte termiche. L'imaging a infrarossi è una tecnica che acquisisce immagini degli oggetti in base al calore che emettono. Utilizza telecamere termiche che operano nello spettro infrarosso per rilevare variazioni di temperatura invisibili a occhio nudo. Questa tecnologia è utile per individuare punti caldi, che potrebbero indicare surriscaldamento, attrito o guasti elettrici nelle apparecchiature.

Nel settore elettrico, l’imaging a infrarossi è particolarmente utile per rilevare problemi come il surriscaldamento di trasformatori, interruttori automatici e linee elettriche. Una fotocamera a infrarossi con funzionalità di visione artificiale può monitorare in tempo reale i pali della rete e rilevare improvvisi picchi di temperatura. Se la fotocamera rileva variazioni di temperatura insolite, può avvisare una squadra di manutenzione. La squadra di manutenzione può quindi indagare sul problema e intervenire, prevenendo potenziali interruzioni del servizio e rischi per la sicurezza.

Fig. 4 Uso della visione artificiale per rilevare picchi di temperatura nei pali della rete.

Vantaggi e svantaggi della visione artificiale nel settore energetico#

L’impiego di applicazioni di visione artificiale può offrire molti vantaggi al settore elettrico. Ecco alcuni esempi:

• Riduzione dei costi: l’implementazione di soluzioni basate sulla visione artificiale può ridurre i costi del lavoro, soprattutto quelli associati ad attività come le ispezioni delle linee, che richiedono molto tempo e sono pericolose.
• Processo decisionale basato sui dati: le informazioni ricavate dai modelli di visione possono essere combinate con i dati storici per prendere decisioni consapevoli.
• Scalabilità: i modelli di visione artificiale sono flessibili e possono essere implementati a qualsiasi scala. Possono essere facilmente estesi da un’area piccola a una più ampia, o ridimensionati da un’area grande a una più piccola, senza richiedere modifiche sostanziali.

D’altra parte, l’implementazione di sistemi di visione artificiale comporta alcune limitazioni. Di seguito ne riportiamo alcune:

• Costi iniziali elevati: implementare sistemi di visione artificiale, inclusi droni, fotocamere e infrastruttura di IA, può essere costoso. Per le aziende di piccole dimensioni, investire una somma ingente in nuove tecnologie può rappresentare una sfida significativa.
• Privacy e sicurezza dei dati: i sistemi di IA visiva spesso comportano la raccolta e l'elaborazione di dati sensibili, sollevando preoccupazioni relative alla privacy e alla sicurezza.
• Limiti ambientali: la qualità dei dati visivi nelle ispezioni con visione artificiale può essere influenzata da fattori come l’illuminazione, le condizioni meteorologiche e la calibrazione della fotocamera. Le condizioni meteorologiche avverse, come nebbia, pioggia o neve, possono rendere queste ispezioni meno efficaci, soprattutto all’aperto.

Il futuro dell’energia#

La visione artificiale è uno strumento affidabile per affrontare le sfide complesse del settore elettrico. Automatizzando le ispezioni visive, analizzando grandi quantità di dati e consentendo il monitoraggio in tempo reale, le soluzioni basate sull’IA possono svolgere un ruolo essenziale nel soddisfare il fabbisogno energetico odierno.

Ad esempio, la visione artificiale può contribuire a ridurre il rischio di errore umano in attività che vanno dall’individuazione di problemi nelle linee elettriche alla previsione dei guasti alle apparecchiature. Con la crescente adozione dell’IA e l’evoluzione del settore energetico, queste tecnologie svolgeranno un ruolo chiave nel promuovere l’energia verde e nel creare reti elettriche più rispettose dell’ambiente.

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