Innovare con la computer vision e l'IA nel settore energetico

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

Poiché il mondo è alle prese con le preoccupazioni ambientali legate al consumo di combustibili fossili e mira a raggiungere emissioni nette di carbonio pari a zero, l'attenzione si è spostata verso soluzioni energetiche sostenibili. Tuttavia, se lo sviluppo di nuove fonti energetiche è importante, si sta lavorando anche per migliorare gli attuali sistemi energetici e renderli più efficienti, affidabili e rispettosi dell'ambiente.

I metodi tradizionali di generazione dell'elettricità e di gestione dell'energia si stanno lentamente integrando con tecnologie avanzate come l'intelligenza artificiale (AI). In particolare, la computer vision - l'uso dell'IA per interpretare e analizzare i dati visivi - sta svolgendo un ruolo fondamentale nell'affrontare le sfide del settore elettrico.

La computer vision sta cambiando il modo in cui i sistemi di energia elettrica vengono monitorati, mantenuti e ottimizzati. Vediamo più da vicino come questa tecnologia viene applicata nel settore dell'energia.

Comprendere il settore elettrico

Prima di addentrarci nelle applicazioni della computer vision nel settore elettrico, è importante capire perché queste applicazioni sono importanti e su chi hanno un impatto.

La produzione di elettricità è una parte fondamentale del settore energetico e comporta quattro fasi principali: generazione, trasmissione, distribuzione e consumo. Si inizia con la generazione di elettricità nelle centrali elettriche, che possono utilizzare risorse come i combustibili fossili, l'energia nucleare o fonti rinnovabili come l'energia eolica, solare e idroelettrica. L'elettricità generata viene poi 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 consegnata alle case, alle aziende e alle industrie attraverso linee a bassa tensione.

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Ecco i principali attori del sistema di produzione dell'energia elettrica:

• Società di servizi: Sono le società che producono elettricità nelle centrali elettriche e la trasmettono ai consumatori. Sono responsabili della manutenzione delle infrastrutture e di garantire una fornitura costante.
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• Operatori di rete: Gestiscono la rete elettrica e monitorano l'equilibrio tra domanda e offerta di elettricità. Questi enti controllano anche la stabilità della rete, prevengono le interruzioni e integrano le fonti di energia rinnovabili.

• Regolatori: Gli organismi di regolamentazione, per lo più governativi, applicano le politiche e le regole per gli operatori di rete. Assicurano la conformità agli standard di sicurezza, ambientali ed economici e proteggono gli interessi dei consumatori.
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• Utenti finali: Sono i consumatori, come le famiglie, le industrie e le imprese, che utilizzano l'elettricità. 

Le sfide principali del settore elettrico

Il settore elettrico deve affrontare quotidianamente diversi problemi. Molti impianti elettrici si basano su infrastrutture obsolete che non sono state progettate per gestire le attuali richieste di energia, con conseguenti inefficienze e un rischio maggiore di guasti come la rottura delle linee elettriche. La manutenzione è spesso reattiva anziché proattiva, il che può comportare 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 computer vision nel settore elettrico

La computer vision è un sottocampo dell'IA che aiuta le macchine a vedere e comprendere le informazioni visive del mondo circostante, in modo simile a quanto fanno gli esseri umani. Un modello di computer vision può essere addestrato a identificare oggetti e modelli in immagini e video per prendere decisioni informate. 

Nel settore elettrico, modelli di Vision AI come Ultralytics YOLO11 possono essere utilizzati per verificare la presenza di danni nelle linee di tensione, ispezionare parti delicate nei trasformatori, monitorare i circuiti in tempo reale e lavorare in luoghi pericolosi come aree ad alta tensione e remote.

Applicazioni della computer vision nel settore elettrico

Le innovazioni della computer vision possono essere utili per vari scopi nel settore elettrico, tra cui l'ispezione, il monitoraggio e la gestione. Vediamo nel dettaglio alcuni dei casi di utilizzo in tempo reale dei modelli di computer vision nel settore dell'energia.

Ispezioni con i droni

I droni Ai, dotati di telecamere ad alta risoluzione, possono ispezionare linee elettriche, torri di trasmissione, parchi solari e altre infrastrutture elettriche. Il processo prevede che droni autonomi o controllati dall'uomo catturino immagini e video delle linee elettriche in un'area specifica, che vengono poi analizzati da modelli di computer vision. 

I modelli, come YOLO11, che supportano tecniche come il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle istanze possono essere utilizzati per identificare vari problemi. Tra questi, crepe, corrosione, invasione della vegetazione, interferenze umane in prossimità delle linee elettriche e danni alle apparecchiature. Questo approccio guidato dall'intelligenza artificiale accelera il processo di ispezione. Inoltre, migliora la sicurezza riducendo la necessità per gli operatori umani di svolgere compiti pericolosi, come scalare torri o lavorare in zone ad alta tensione.

Un ottimo esempio è rappresentato da Jiaozuo, una città della Cina, dove i droni vengono utilizzati per migliorare la sicurezza delle linee di trasmissione della rete statale. I droni controllati dall'uomo pattugliano le linee di trasmissione per identificare potenziali danni. Utilizzando i droni, hanno ispezionato 114 linee elettriche e hanno identificato e risolto efficacemente due danni nascosti.

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Monitoraggio della sottostazione

I sistemi di sorveglianza integrati con la computer vision possono monitorare le centrali elettriche alla ricerca di anomalie come il surriscaldamento dei trasformatori, gli interruttori, le perdite di olio e i guasti alle apparecchiature. Se si guarda sotto il cofano di questi sistemi, di solito si trova un modello di computer vision addestrato su misura. 

Ad esempio, addestrando un modello YOLO11 personalizzato su un insieme di immagini che catturano varie anomalie delle apparecchiature, come quelle sopra elencate, possiamo creare un sistema robusto per il rilevamento automatico delle anomalie. Il modello YOLO11 addestrato può essere utilizzato per riconoscere modelli specifici e deviazioni dalle normali condizioni di lavoro. Utilizzando innovazioni come YOLO11, possiamo migliorare l'efficienza operativa delle centrali elettriche, eliminare gli incidenti sul lavoro e rendere il luogo di lavoro più sicuro.

Oggi si assiste a un aumento di questo tipo di innovazioni all'avanguardia. Ad esempio, un cane robotico dotato di intelligenza artificiale di nome Sparky è stato utilizzato per esplorare le ispezioni di sottostazioni guidate dall'intelligenza artificiale nel Connecticut. Sparky è integrato con la computer vision e l'intelligenza artificiale per poter leggere e monitorare gli indicatori di tensione, registrare immagini termiche e rilevare i danni alle apparecchiature. È dotato di una telecamera ad alta risoluzione con zoom 30x, di una telecamera a infrarossi e di un sensore acustico per leggere le tracce sonore.

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Sorveglianza della rete intelligente

I modelli di computer vision possono essere sfruttati anche per i sistemi di smart grid per monitorare il flusso di energia, identificare i colli di bottiglia e rilevare potenziali vulnerabilità. Combinati con altre tecnologie di intelligenza artificiale, come i sensori dell'Internet of Things (IoT) e l'analisi dei dati, i sistemi di computer vision possono migliorare la sorveglianza della rete. 

In particolare, se abbinati alla tecnologia di imaging a infrarossi, i modelli di computer vision possono catturare le firme del calore. L'imaging a infrarossi è una tecnica che cattura immagini di oggetti in base alla loro emissione di calore. Utilizza telecamere termiche che operano nello spettro degli infrarossi per rilevare variazioni di temperatura invisibili a occhio nudo. Questa tecnologia è utile per identificare i punti caldi, che potrebbero indicare surriscaldamento, attrito o guasti elettrici nelle apparecchiature.

Nel settore elettrico, le immagini a infrarossi sono particolarmente preziose per rilevare problemi come il surriscaldamento di trasformatori, interruttori e linee elettriche. Una termocamera a infrarossi con capacità di visione computerizzata può monitorare i pali della rete elettrica in tempo reale e rilevare improvvisi picchi di temperatura. Se la telecamera rileva variazioni di temperatura insolite, può allertare una squadra di manutenzione. Il team di manutenzione può quindi indagare sul problema e prendere le misure necessarie, evitando potenziali interruzioni e rischi per la sicurezza.

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Pro e contro della computer vision nel settore energetico

Il settore elettrico può trarre molti vantaggi dall'utilizzo di applicazioni di computer vision. Ecco alcuni esempi: 

• Risparmio sui costi: L'implementazione di soluzioni basate sulla visione consente di ridurre i costi di manodopera, in particolare quelli associati ad attività come le ispezioni in linea, che richiedono molto tempo e sono pericolose.
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• Processo decisionale guidato dai dati: Le intuizioni raccolte dai modelli di visione possono essere combinate con i dati storici per prendere decisioni informate.
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• Scalabilità: I modelli di computer vision sono flessibili e possono essere implementati su qualsiasi scala. Possono essere facilmente scalati da un'area piccola a una più grande o da un'area grande a una più piccola, senza richiedere grandi cambiamenti.

D'altra parte, l'implementazione dei sistemi di visione computerizzata presenta delle limitazioni. Alcuni di questi limiti sono menzionati di seguito:

• Costo iniziale elevato: L'implementazione di sistemi di computer vision, compresi droni, telecamere e infrastrutture di IA, può essere costosa. Per le piccole industrie, investire un'enorme somma di denaro in una nuova tecnologia può rappresentare una sfida significativa.
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• Privacy e sicurezza dei dati: I sistemi Vision AI spesso comportano la raccolta e l'elaborazione di dati sensibili, sollevando preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza.
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• Limitazioni ambientali: La qualità dei dati visivi nelle ispezioni con visione computerizzata può essere influenzata da fattori quali l'illuminazione, le condizioni atmosferiche e la calibrazione della telecamera. Le condizioni atmosferiche avverse, come nebbia, pioggia o neve, possono rendere queste ispezioni meno efficaci, soprattutto all'aperto.

Il futuro dell'energia

La computer vision è uno strumento affidabile per affrontare le complesse sfide del settore elettrico. Automatizzando le ispezioni visive, analizzando grandi quantità di dati e consentendo il monitoraggio in tempo reale, le soluzioni basate sull'intelligenza artificiale possono svolgere un ruolo essenziale nel soddisfare le attuali esigenze energetiche. 

La computer vision, ad esempio, può contribuire a ridurre il rischio di errore umano, dall'identificazione di problemi nelle linee elettriche alla previsione di guasti alle apparecchiature. Con l'aumento dell'adozione dell'intelligenza artificiale e l'evoluzione del settore energetico, queste tecnologie svolgeranno un ruolo fondamentale nella promozione dell'energia verde e nella creazione di sistemi di rete elettrica più rispettosi dell'ambiente.

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