9 декабря 2024 г.
Узнайте, как ИИ и модели компьютерного зрения могут повысить эффективность производства электроэнергии в энергетическом секторе, повысить эффективность и стимулировать улучшение энергетических решений.
Энергетический сектор обеспечивает жизнь в том виде, в котором мы ее знаем, предоставляя электроэнергию для наших домов, энергию для промышленности и основу для цифровой связи. Это невидимая нить, которая каждый день приводит в движение колеса общества.
Поскольку мир борется с экологическими проблемами, связанными с потреблением ископаемого топлива, и стремится к достижению нулевых выбросов углерода, основное внимание переключилось на экологически устойчивые энергетические решения. Однако, хотя разработка новых источников энергии важна, ведется также значительная работа по улучшению существующих энергетических систем и повышению их эффективности, надежности и экологичности.
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 задач в электроэнергетике.
Компьютерное зрение меняет способы мониторинга, обслуживания и оптимизации систем электроснабжения. Давайте подробнее рассмотрим, как эта технология применяется в энергетическом секторе.
Прежде чем мы углубимся в применение компьютерного зрения в электроэнергетике, 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: генерацию, передачу, распределение и потребление. Все начинается с выработки электроэнергии на электростанциях, которые могут использовать такие ресурсы, как ископаемое топливо, ядерная энергия или возобновляемые источники, такие как ветер, солнечная энергия и гидроэнергия. Затем выработанная электроэнергия передается на большие расстояния по высоковольтным линиям электропередач. После того как она достигает высоковольтных станций, она распределяется через подстанции, а затем доставляется в дома, предприятия и на промышленные объекты по линиям более низкого напряжения.
Вот основные заинтересованные стороны в системе производства электроэнергии:
Электроэнергетический сектор ежедневно сталкивается с рядом серьезных проблем. Многие электрические системы опираются на устаревающую инфраструктуру, которая не была рассчитана на современные потребности в энергии, что приводит к неэффективности и более высокому риску сбоев, таких как обрывы линий электропередач. Обслуживание часто носит реактивный, а не проактивный характер, что может привести к дорогостоящим простоям и неожиданным проблемам. Кроме того, устаревшие энергосистемы с трудом адаптируются к меняющимся потребностям в энергии. Решение этих проблем является важнейшей частью создания стабильной и надежной энергетической системы для будущего.
Компьютерное зрение — это подобласть ИИ, которая помогает машинам видеть и понимать визуальную информацию из окружающего мира, подобно тому, как это делают люди. Модель компьютерного зрения можно обучить распознавать объекты и закономерности в изображениях и видео, чтобы принимать обоснованные решения.
В электроэнергетике модели Vision AI, такие как Ultralytics YOLO11, могут использоваться для проверки повреждений линий электропередач, осмотра деликатных деталей в трансформаторах, мониторинга цепей в режиме реального времени и работы в опасных местах, таких как высоковольтные и удаленные районы.
Инновации в области компьютерного зрения могут пригодиться для различных целей в электроэнергетическом секторе, включая инспекцию, мониторинг и управление. Давайте подробнее рассмотрим некоторые примеры использования моделей компьютерного зрения в энергетической отрасли в режиме реального времени.
AI дроны с компьютерным зрением, оснащенные камерами высокого разрешения, могут проверять линии электропередач, вышки электропередач, солнечные фермы и другую электрическую инфраструктуру. Процесс обычно включает в себя управляемые человеком или автономные дроны, снимающие изображения и видео линий электропередач в указанном районе, которые затем анализируются моделями компьютерного зрения.
Модели, такие как YOLO11, поддерживающие такие методы, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров, могут использоваться для выявления различных проблем. К ним относятся трещины, коррозия, разрастание растительности, вмешательство человека вблизи линий электропередач и повреждение оборудования. Этот подход на основе ИИ ускоряет процесс проверки. Он также повышает безопасность, снижая потребность в том, чтобы люди выполняли опасные задачи, такие как подъем на вышки или работа в зонах высокого напряжения.
Отличным примером этого является Цзяоцзо, город в Китае, где дроны используются для повышения безопасности линий электропередач государственной сети. Управляемые человеком дроны патрулируют линии электропередач для выявления потенциальных повреждений. С помощью дронов они проверили 114 линий электропередач, выявили и эффективно устранили два скрытых повреждения.
Системы видеонаблюдения, интегрированные с компьютерным зрением, могут отслеживать на электростанциях аномалии, такие как перегрев трансформаторов, автоматические выключатели, утечки масла и отказы оборудования. Если заглянуть внутрь таких систем, обычно можно найти специально обученную модель компьютерного зрения.
Например, путем обучения пользовательской модели YOLO11 на разнообразном наборе данных изображений, фиксирующих различные аномалии оборудования, такие как перечисленные выше, мы можем создать надежную систему для автоматизированного обнаружения аномалий. Обученная модель YOLO11 может использоваться для распознавания конкретных паттернов и отклонений от нормальных рабочих условий. Используя такие инновации, как YOLO11, мы можем повысить операционную эффективность на электростанциях, устранить несчастные случаи на производстве и сделать рабочее место более безопасным.
В настоящее время мы наблюдаем рост числа подобных передовых инноваций. Например, роботизированная собака на базе ИИ по имени Спарки использовалась для изучения инспекции подстанций на основе ИИ в Коннектикуте. Спарки интегрирован с компьютерным зрением и ИИ, чтобы иметь возможность считывать и контролировать показания вольтметров, записывать тепловые изображения и обнаруживать повреждения оборудования. Он оснащен камерой высокого разрешения с 30-кратным зумом, инфракрасной камерой и акустическим датчиком для считывания звуковых сигнатур.
Модели компьютерного зрения также могут использоваться в интеллектуальных энергосистемах для мониторинга потока энергии, выявления узких мест и обнаружения потенциальных уязвимостей. В сочетании с другими технологиями ИИ, такими как датчики Интернета вещей (IoT) и анализ данных, системы компьютерного зрения могут улучшить наблюдение за энергосистемой.
В частности, в сочетании с технологией инфракрасной визуализации модели компьютерного зрения могут фиксировать тепловые сигнатуры. Инфракрасная визуализация — это метод получения изображений объектов на основе их теплового излучения. В нем используются тепловизионные камеры, работающие в инфракрасном спектре, для обнаружения температурных изменений, невидимых невооруженным глазом. Эта технология полезна для выявления горячих точек, которые могут указывать на перегрев, трение или электрические неисправности в оборудовании.
В электроэнергетике инфракрасная визуализация особенно ценна для обнаружения таких проблем, как перегрев трансформаторов, автоматических выключателей и линий электропередач. Инфракрасная камера с возможностями компьютерного зрения может отслеживать столбы электропередач в режиме реального времени и искать внезапные скачки температуры. Если камера обнаруживает какие-либо необычные изменения температуры, она может предупредить бригаду технического обслуживания. Затем бригада технического обслуживания может изучить проблему и принять необходимые меры, предотвращая возможные перебои в подаче электроэнергии и угрозы безопасности.
Электроэнергетический сектор может извлечь много пользы из использования приложений компьютерного зрения. Вот несколько примеров:
С другой стороны, внедрение систем компьютерного зрения имеет свои ограничения. Некоторые из этих проблем упомянуты ниже:
Компьютерное зрение — это надежный инструмент для решения сложных задач в электроэнергетике. Автоматизируя визуальные проверки, анализируя большие объемы данных и обеспечивая мониторинг в реальном времени, решения на основе ИИ могут играть важную роль в удовлетворении современных потребностей в энергии.
Например, компьютерное зрение может помочь снизить риск человеческой ошибки во всем, от выявления проблем в линиях электропередач до прогнозирования отказов оборудования. По мере роста внедрения ИИ и развития энергетического сектора эти технологии будут играть ключевую роль в развитии зеленой энергетики и создании более экологичных систем энергоснабжения.
Присоединяйтесь к нашему сообществу и посетите наш репозиторий на GitHub, чтобы узнать больше об ИИ. Вы также можете узнать о других интересных применениях ИИ в таких секторах, как сельское хозяйство и здравоохранение.
