9 декабря 2024 г.
Узнайте, как модели искусственного интеллекта и компьютерного зрения могут улучшить производство электроэнергии в энергетическом секторе, повысить эффективность и создать лучшие энергетические решения.
Энергетический сектор обеспечивает жизнь, какой мы ее знаем: электричество для наших домов, энергию для промышленности и основу для цифровой связи. Это та невидимая нить, которая заставляет колеса общества вращаться каждый день.
Поскольку мир борется с экологическими проблемами, связанными с потреблением ископаемого топлива, и стремится к достижению нулевого уровня выбросов углекислого газа, основное внимание уделяется решениям в области устойчивой энергетики. Однако, несмотря на важность разработки новых источников энергии, также ведется активная работа по совершенствованию существующих энергетических систем, чтобы сделать их более эффективными, надежными и экологичными.
Традиционные методы производства электроэнергии и энергетических операций постепенно интегрируются с передовыми технологиями, такими как искусственный интеллект (ИИ). В частности, компьютерное зрение - использование ИИ для интерпретации и анализа визуальных данных - играет ключевую роль в решении проблем в электротехническом секторе.
Компьютерное зрение меняет способы контроля, обслуживания и оптимизации электроэнергетических систем. Рассмотрим подробнее, как эта технология применяется в энергетическом секторе.
Прежде чем мы погрузимся в сферу применения компьютерного зрения в электротехническом секторе, важно понять, почему эти приложения важны и на кого они влияют.
Производство электроэнергии является ключевой частью энергетического сектора и включает в себя четыре основных этапа: производство, передачу, распределение и потребление. Производство начинается с выработки электроэнергии на электростанциях, которые могут использовать ископаемое топливо, ядерную энергию или возобновляемые источники, такие как ветер, солнце и гидроэнергия. Затем произведенное электричество передается на большие расстояния по высоковольтным линиям электропередачи. После того как оно достигает высоковольтных станций, его распределяют по подстанциям, а затем по низковольтным линиям доставляют в дома, на предприятия и в промышленность.
Вот основные заинтересованные стороны в системе производства электроэнергии:
Электротехническая отрасль ежедневно сталкивается с рядом серьезных проблем. Многие электрические системы опираются на устаревшую инфраструктуру, которая не была рассчитана на современные потребности в энергии, что приводит к неэффективности и повышенному риску сбоев, таких как обрывы линий электропередач. Техническое обслуживание часто носит реактивный, а не проактивный характер, что может привести к дорогостоящим простоям и неожиданным проблемам. Кроме того, устаревшие системы электроснабжения не могут эффективно адаптироваться к меняющимся потребностям в энергии. Решение этих проблем - важнейшая часть создания стабильной и надежной энергетической системы будущего.
Компьютерное зрение - это область искусственного интеллекта, которая помогает машинам видеть и понимать визуальную информацию из окружающего мира, подобно тому, как это делает человек. Модель компьютерного зрения можно обучить распознавать объекты и закономерности на изображениях и видео, чтобы принимать обоснованные решения.
В электротехническом секторе модели ИИ Vision, такие как Ultralytics YOLO11, могут использоваться для проверки повреждений в линиях электропередач, осмотра хрупких деталей трансформаторов, мониторинга цепей в режиме реального времени и работы в опасных местах, таких как высоковольтные линии и удаленные районы.
Инновации в области компьютерного зрения могут пригодиться для различных целей в электротехническом секторе, включая инспекцию, мониторинг и управление. Давайте рассмотрим некоторые примеры использования моделей компьютерного зрения в реальном времени в энергетической отрасли.
Беспилотные летательные аппараты, оснащенные камерами высокого разрешения, могут осматривать линии электропередачи, опоры ЛЭП, солнечные электростанции и другие объекты электротехнической инфраструктуры. Как правило, в процессе проверки управляемые человеком или автономные дроны делают снимки и видео линий электропередач в заданном районе, которые затем анализируются с помощью моделей компьютерного зрения.
Модели, такие как YOLO11, поддерживающие такие методы, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут быть использованы для выявления различных проблем. К ним относятся трещины, коррозия, заросли растительности, вмешательство людей в работу линий электропередачи и повреждения оборудования. Такой подход, основанный на искусственном интеллекте, ускоряет процесс проверки. Кроме того, он повышает безопасность, снижая необходимость выполнения опасных задач людьми, таких как подъем на вышки или работа в высоковольтных зонах.
Отличный пример - город Цзяоцзуо в Китае, где беспилотники используются для повышения безопасности линий электропередач государственной сети. Управляемые человеком беспилотники патрулируют линии электропередач, чтобы выявить потенциальные повреждения. С помощью дронов они проверили 114 линий электропередач, выявили и эффективно устранили два скрытых повреждения.
Системы наблюдения, интегрированные с компьютерным зрением, позволяют отслеживать электростанции на предмет таких аномалий, как перегрев трансформатора, замыкание цепи, утечка масла и поломка оборудования. Если заглянуть под капот таких систем, то, как правило, там можно найти специально обученную модель компьютерного зрения.
Например, обучив пользовательскую модель YOLO11 на разнообразном наборе изображений, фиксирующих различные аномалии оборудования, такие как перечисленные выше, мы можем создать надежную систему для автоматического обнаружения аномалий. Обученная модель YOLO11 может быть использована для распознавания специфических паттернов и отклонений от нормальных условий работы. Используя такие инновации, как YOLO11, мы сможем повысить эффективность работы электростанций, исключить несчастные случаи на производстве и сделать рабочие места более безопасными.
В настоящее время мы наблюдаем рост числа подобных передовых инноваций. Например, роботизированная собака по кличке Спарки, работающая на основе искусственного интеллекта, была использована для исследования инспекции подстанций в штате Коннектикут. В Sparky интегрированы компьютерное зрение и искусственный интеллект, что позволяет ему считывать и контролировать показания манометров напряжения, записывать тепловые изображения и обнаруживать повреждения оборудования. Он оснащен камерой высокого разрешения с 30-кратным зумом, инфракрасной камерой и акустическим датчиком для считывания звуковых сигналов.
Модели компьютерного зрения также могут быть использованы в системах интеллектуальных сетей для мониторинга потоков электроэнергии, выявления узких мест и обнаружения потенциальных уязвимостей. В сочетании с другими технологиями ИИ, такими как датчики Интернета вещей (IoT) и аналитика данных, системы компьютерного зрения могут улучшить наблюдение за сетями.
В частности, в сочетании с технологией инфракрасной визуализации модели компьютерного зрения могут фиксировать тепловые сигнатуры. Инфракрасная съемка - это метод, позволяющий получать изображения объектов на основе их теплового излучения. С помощью тепловизоров, работающих в инфракрасном диапазоне, можно обнаружить изменения температуры, невидимые невооруженным глазом. Эта технология полезна при выявлении горячих точек, которые могут указывать на перегрев, трение или электрические неисправности в оборудовании.
В электротехническом секторе инфракрасная съемка особенно ценна для обнаружения таких проблем, как перегрев трансформаторов, выключателей и линий электропередачи. Инфракрасная камера с функцией компьютерного зрения может в режиме реального времени наблюдать за столбами электропередач и искать внезапные скачки температуры. Если камера обнаружит необычные изменения температуры, она может оповестить группу технического обслуживания. Группа технического обслуживания может изучить проблему и принять необходимые меры, предотвращая потенциальные отключения и угрозу безопасности.
Электротехнический сектор может получить множество преимуществ от использования приложений компьютерного зрения. Вот несколько примеров:
С другой стороны, внедрение систем компьютерного зрения имеет свои ограничения. Некоторые из них упомянуты ниже:
Компьютерное зрение - надежный инструмент для решения сложных задач в электротехническом секторе. Автоматизируя визуальные проверки, анализируя большие объемы данных и обеспечивая мониторинг в режиме реального времени, решения на базе искусственного интеллекта могут сыграть важную роль в удовлетворении современных потребностей в энергии.
Например, компьютерное зрение может помочь снизить риск человеческой ошибки во всем - от выявления проблем на линиях электропередачи до прогнозирования отказов оборудования. По мере распространения ИИ и развития энергетического сектора эти технологии будут играть ключевую роль в развитии "зеленой" энергетики и создании более экологичных систем электросетей.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и загляните в наш репозиторий GitHub, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте. Вы также можете узнать о других интересных приложениях ИИ в таких отраслях, как сельское хозяйство и здравоохранение.
.webp)