Inovar com visão computacional e IA no setor energético

O setor energético alimenta a vida tal como a conhecemos: fornece eletricidade às nossas casas, energia às indústrias e a base para a conectividade digital. É o fio invisível que mantém a sociedade em funcionamento todos os dias.

Enquanto o mundo enfrenta preocupações ambientais relacionadas com o consumo de combustíveis fósseis e procura alcançar emissões líquidas de carbono nulas, a atenção tem-se voltado para as soluções de energia sustentável. No entanto, embora seja importante desenvolver novas fontes de energia, também se está a trabalhar bastante para melhorar os sistemas energéticos atuais e torná-los mais eficientes, fiáveis e ecológicos.

Os métodos tradicionais de geração de eletricidade e as operações do setor de energia estão sendo integrados gradualmente a tecnologias avançadas, como a inteligência artificial (IA). Especificamente, a visão computacional, que usa IA para interpretar e analisar dados visuais, está desempenhando um papel cada vez maior na abordagem dos desafios do setor elétrico.

A visão computacional está a transformar a forma como os sistemas de energia elétrica são monitorizados, mantidos e otimizados. Vejamos mais de perto como esta tecnologia está a ser aplicada no setor energético.

Compreender o setor elétrico#

Antes de explorarmos as aplicações da visão computacional no setor elétrico, é importante compreender a sua importância e quem é afetado por elas.

A produção de eletricidade é uma parte fundamental do setor energético e envolve quatro etapas principais: geração, transmissão, distribuição e consumo. O processo começa com a geração de eletricidade em usinas, que podem usar recursos como combustíveis fósseis, energia nuclear ou fontes renováveis, como eólica, solar e hidrelétrica. Em seguida, a eletricidade gerada é transmitida por longas distâncias através de linhas de alta tensão. Ao chegar às subestações de alta tensão, ela é distribuída por meio de subestações e, depois, fornecida a residências, empresas e indústrias por linhas de tensão mais baixa.

Fig. 1. Uma linha elétrica.

Eis os principais intervenientes no sistema de produção de eletricidade:

• Empresas de serviços públicos: São as empresas que produzem eletricidade em centrais elétricas e a transmitem aos consumidores. São responsáveis pela manutenção da infraestrutura e por garantir um fornecimento contínuo.
• Operadores da rede: Gerem a rede elétrica e monitorizam o equilíbrio entre a oferta e a procura de eletricidade. Estas entidades também supervisionam a estabilidade da rede, evitam cortes de energia e integram fontes de energia renovável.
• Entidades reguladoras: Os organismos reguladores, na sua maioria governamentais, fazem cumprir as políticas e regras aplicáveis aos operadores da rede. Garantem o cumprimento das normas de segurança, ambientais e económicas, e protegem os interesses dos consumidores.
• Usuários finais: são os consumidores, como residências, indústrias e empresas, que usam eletricidade.

Principais desafios do setor elétrico#

O setor elétrico enfrenta diariamente vários desafios importantes. Muitos sistemas elétricos dependem de infraestruturas envelhecidas que não foram concebidas para satisfazer as atuais necessidades energéticas, o que provoca ineficiências e aumenta o risco de falhas, como ruturas em linhas elétricas. A manutenção é muitas vezes reativa, em vez de preventiva, o que pode resultar em períodos de inatividade dispendiosos e problemas inesperados. Além disso, os sistemas de rede obsoletos têm dificuldade em adaptar-se eficientemente às mudanças nas necessidades energéticas. Resolver estas questões é fundamental para criar um sistema energético estável e fiável para o futuro.

O papel da visão computacional no setor elétrico#

A visão computacional é uma subárea da IA que ajuda as máquinas a ver e compreender informações visuais do mundo à sua volta, de forma semelhante às pessoas. Um modelo de visão computacional pode ser treinado para identificar objetos e padrões em imagens e vídeos e tomar decisões fundamentadas.

No setor elétrico, modelos de IA visual como Ultralytics YOLO11 podem ser usados para verificar danos em linhas de energia, inspecionar componentes delicados de transformadores, monitorar circuitos em tempo real e atuar em locais perigosos, como áreas de alta tensão e regiões remotas.

Aplicações da visão computacional no setor elétrico#

As inovações em visão computacional podem ser úteis para diversos fins no setor elétrico, incluindo inspeção, monitoramento e gestão. Vamos analisar mais de perto alguns casos de uso em tempo real de modelos de visão computacional no setor de energia.

Inspeções com drones#

Drones com IA habilitada por visão computacional, equipados com câmeras de alta resolução, podem inspecionar linhas de energia, torres de transmissão, parques solares e outras infraestruturas elétricas. O processo normalmente envolve drones controlados por pessoas ou autônomos que capturam imagens e vídeos de linhas de energia em uma área específica, que são então analisados por modelos de visão computacional.

Modelos como Ultralytics YOLO11, que oferecem suporte a técnicas como detecção de objetos e segmentação de instâncias, podem ser treinados com conjuntos de dados aéreos como TTPLA para identificar diversos problemas. Entre eles estão rachaduras, corrosão, avanço da vegetação, interferência humana perto de linhas de energia e danos aos equipamentos. Essa abordagem baseada em IA acelera o processo de inspeção. Ela também aumenta a segurança ao reduzir a necessidade de trabalhadores executarem tarefas perigosas, como subir em torres ou trabalhar em zonas de alta tensão.

Um ótimo exemplo disso é Jiaozuo, uma cidade na China, onde drones estão sendo usados para aumentar a segurança das linhas de transmissão da rede elétrica estatal. Drones controlados por pessoas patrulham as linhas de transmissão para identificar possíveis danos. Com drones, foram inspecionadas 114 linhas elétricas e identificados e solucionados dois defeitos ocultos.

Fig. 2. Trabalhadores inspecionando uma linha elétrica com drones.

Monitoramento de subestações#

Sistemas de vigilância integrados à visão computacional podem monitorar usinas de energia em busca de anomalias, como superaquecimento de transformadores, falhas em disjuntores, vazamentos de óleo e falhas em equipamentos. Se você examinar o funcionamento interno desses sistemas, geralmente encontrará um modelo de visão computacional treinado sob medida.

Por exemplo, ao treinar um modelo YOLO11 personalizado com um conjunto diversificado de imagens que registra várias anomalias em equipamentos, como as listadas acima, podemos criar um sistema robusto de detecção de anomalias automatizada. O modelo YOLO11 treinado pode reconhecer padrões específicos e desvios das condições normais de funcionamento. Com modelos como YOLO11, podemos melhorar a eficiência operacional nas usinas de energia, reduzir acidentes de trabalho e tornar o ambiente de trabalho mais seguro.

Hoje, vemos um aumento nesse tipo de inovação. Por exemplo, um cão robô com IA chamado Sparky foi usado para explorar a inspeção de subestações com IA em Connecticut. Sparky integra visão computacional e IA para ler e monitorar medidores de tensão, registrar imagens térmicas e detectar danos nos equipamentos. Ele conta com uma câmera de alta resolução com zoom de 30x, uma câmera infravermelha e um sensor acústico para ler assinaturas sonoras.

Fig. 3. Sparky, o robô, inspecionando uma usina elétrica.

Vigilância de redes elétricas inteligentes#

Modelos de visão computacional também podem ser aplicados a redes elétricas inteligentes para monitorar o fluxo de energia, identificar gargalos e detectar possíveis vulnerabilidades. Combinados com outras tecnologias, como sensores da Internet das Coisas (IoT) e análise de dados, os sistemas de visão computacional podem aprimorar a vigilância da rede elétrica.

Em particular, quando combinados com a tecnologia de imagens infravermelhas, os modelos de visão computacional podem capturar assinaturas térmicas. A geração de imagens infravermelhas é uma técnica que captura imagens de objetos com base na emissão de calor. Ela usa câmeras térmicas que operam no espectro infravermelho para detectar variações de temperatura invisíveis a olho nu. Essa tecnologia é útil para identificar pontos quentes, que podem indicar superaquecimento, atrito ou falhas elétricas nos equipamentos.

No setor elétrico, a geração de imagens infravermelhas é especialmente valiosa para detectar problemas como superaquecimento de transformadores, disjuntores e linhas de energia. Uma câmera infravermelha com recursos de visão computacional pode monitorar postes da rede elétrica em tempo real e detectar aumentos repentinos de temperatura. Se uma câmera detectar alguma variação anormal de temperatura, ela pode alertar uma equipe de manutenção. A equipe de manutenção pode então investigar o problema e tomar as medidas necessárias, evitando possíveis interrupções no fornecimento e riscos à segurança.

Fig. 4. Uso da visão computacional para detectar aumentos de temperatura em postes da rede elétrica.

Vantagens e desvantagens da visão computacional no setor de energia#

O setor elétrico pode se beneficiar de muitas maneiras do uso de aplicações de visão computacional. Veja alguns exemplos:

• Redução de custos: Com a implementação de soluções baseadas em visão, é possível reduzir os custos de mão de obra, especialmente os associados a tarefas como inspeções em linha, que consomem muito tempo e são perigosas.
• Tomada de decisões baseada em dados: os insights obtidos com modelos de visão podem ser combinados com dados históricos para tomar decisões informadas.
• Escalabilidade: Os modelos de visão computacional são flexíveis e podem ser implementados em qualquer escala. É fácil ampliá-los de uma área pequena para uma maior, ou reduzi-los de uma área grande para uma menor, sem exigir mudanças significativas.

Por outro lado, a implementação de sistemas de visão computacional tem limitações. Veja algumas delas:

• Alto custo inicial: A implantação de sistemas de visão computacional, incluindo drones, câmeras e infraestrutura de IA, pode ser cara. Para empresas de pequeno porte, investir uma grande quantia em novas tecnologias pode ser um desafio significativo.
• Privacidade e segurança dos dados: os sistemas de IA visual frequentemente envolvem a coleta e o processamento de dados confidenciais, o que gera preocupações com privacidade e segurança.
• Limitações ambientais: A qualidade dos dados visuais em inspeções com visão computacional pode ser afetada por fatores como iluminação, condições climáticas e calibração da câmera. Condições climáticas adversas, como neblina, chuva ou neve, podem reduzir a eficácia dessas inspeções, especialmente em ambientes externos.

O futuro da energia#

A visão computacional é uma ferramenta confiável para enfrentar os desafios complexos do setor elétrico. Ao automatizar inspeções visuais, analisar grandes volumes de dados e possibilitar o monitoramento em tempo real, as soluções baseadas em IA podem desempenhar um papel essencial no atendimento às demandas energéticas atuais.

Por exemplo, a visão computacional pode ajudar a reduzir o risco de erro humano em tarefas que vão desde a identificação de problemas em linhas de energia até a previsão de falhas nos equipamentos. À medida que a adoção da IA cresce e o setor de energia evolui, essas tecnologias terão um papel fundamental no avanço da energia verde e na criação de sistemas de rede elétrica mais sustentáveis.

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