9 Aralık 2024
Yapay zeka ve bilgisayarlı görü modellerinin enerji sektöründe elektrik üretimini nasıl artırabileceğini, verimliliği nasıl yükseltebileceğini ve daha iyi enerji çözümlerini nasıl teşvik edebileceğini keşfedin.
Enerji sektörü, evlerimiz için elektrik, endüstriler için enerji ve dijital bağlantı için temel sağlayarak bildiğimiz hayatı güçlendirir. Toplumun çarklarını her gün döndüren görünmez ipliktir.
Dünya, fosil yakıt tüketimiyle ilgili çevresel endişelerle boğuşurken ve net sıfır karbon emisyonuna ulaşmayı hedeflerken, odak noktası sürdürülebilir enerji çözümlerine kaymıştır. Ancak, yeni enerji kaynakları geliştirmek önemli olmakla birlikte, mevcut enerji sistemlerini iyileştirmek ve onları daha verimli, güvenilir ve çevre dostu hale getirmek için de önemli çalışmalar yapılmaktadır.
Geleneksel elektrik üretimi ve enerji operasyonları yöntemleri, yavaş yavaş yapay zeka (YZ) gibi gelişmiş teknolojilerle entegre ediliyor. Özellikle, yapay zekanın görsel verileri yorumlamak ve analiz etmek için kullanılması olan bilgisayarlı görü, elektrik sektöründeki zorlukların ele alınmasında önemli bir rol oynamaktadır.
Bilgisayarlı görü, elektrik enerjisi sistemlerinin izlenme, bakım ve optimize edilme şeklini değiştiriyor. Bu teknolojinin enerji sektöründe nasıl uygulandığına daha yakından bakalım.
Elektrik sektöründe bilgisayarlı görü uygulamalarına dalmadan önce, bu uygulamaların neden önemli olduğunu ve kimi etkilediğini anlamak önemlidir.
Elektrik üretimi, enerji sektörünün önemli bir parçasıdır ve dört ana adımdan oluşur: üretim, iletim, dağıtım ve tüketim. Fosil yakıtlar, nükleer enerji veya rüzgar, güneş ve hidroelektrik gibi yenilenebilir kaynaklar gibi kaynakları kullanabilen enerji santrallerinde elektrik üretimi ile başlar. Üretilen elektrik daha sonra yüksek gerilim hatları aracılığıyla uzun mesafeler boyunca iletilir. Yüksek gerilim istasyonlarına ulaştığında, trafo merkezleri aracılığıyla dağıtılır ve ardından daha düşük gerilim hatları aracılığıyla evlere, işletmelere ve endüstrilere teslim edilir.
İşte elektrik üretim sistemindeki ana paydaşlar:
Elektrik sektörü günlük olarak çeşitli önemli sorunlarla karşı karşıyadır. Birçok elektrik sistemi, günümüzün enerji taleplerini karşılamak için tasarlanmamış eskiyen altyapıya dayanmaktadır ve bu da verimsizliklere ve elektrik hatlarındaki kopmalar gibi arızaların daha yüksek riskine yol açmaktadır. Bakım genellikle proaktif olmaktan ziyade reaktiftir, bu da maliyetli arıza sürelerine ve beklenmedik sorunlara neden olabilir. Buna ek olarak, güncel olmayan şebeke sistemleri değişen enerji ihtiyaçlarına verimli bir şekilde uyum sağlamakta zorlanmaktadır. Bu sorunların üstesinden gelmek, gelecek için istikrarlı ve güvenilir bir enerji sistemi oluşturmanın önemli bir parçasıdır.
Bilgisayarlı görüş, makinelerin çevrelerindeki dünyadan gelen görsel bilgileri insanlar gibi görmelerine ve anlamalarına yardımcı olan bir yapay zeka alt alanıdır. Bir bilgisayarlı görüş modeli, bilinçli kararlar almak için resim ve videolardaki nesneleri ve desenleri tanımlamak üzere eğitilebilir.
Elektrik sektöründe, Ultralytics YOLO11 gibi Görüş Yapay Zeka modelleri, voltaj hatlarındaki hasarları kontrol etmek, transformatörlerdeki hassas parçaları incelemek, devreleri gerçek zamanlı olarak izlemek ve yüksek voltajlı ve uzak alanlar gibi tehlikeli yerlerde çalışmak için kullanılabilir.
Bilgisayarlı görüş yenilikleri, inceleme, izleme ve yönetim dahil olmak üzere elektrik sektöründe çeşitli amaçlar için kullanışlı olabilir. Enerji endüstrisindeki bilgisayarlı görüş modellerinin bazı gerçek zamanlı kullanım örneklerine daha yakından bakalım.
Yüksek çözünürlüklü kameralarla donatılmış bilgisayarlı görüş özellikli yapay zeka drone'ları, elektrik hatlarını, iletim kulelerini, güneş enerjisi santrallerini ve diğer elektrik altyapısını inceleyebilir. Süreç genellikle insan kontrollü veya otonom drone'ların belirli bir alandaki elektrik hatlarının görüntülerini ve videolarını çekmesini ve bunların daha sonra bilgisayarlı görüş modelleri tarafından analiz edilmesini içerir.
Nesne tespiti ve örnek segmentasyonu gibi teknikleri destekleyen YOLO11 gibi modeller, çeşitli sorunları belirlemek için kullanılabilir. Bunlar arasında çatlaklar, korozyon, bitki örtüsünün yaklaşması, elektrik hatları yakınında insan müdahalesi ve ekipman hasarı bulunur. Bu yapay zeka odaklı yaklaşım, inceleme sürecini hızlandırır. Ayrıca, insan işçilerin kulelere tırmanma veya yüksek voltajlı bölgelerde çalışma gibi tehlikeli görevleri gerçekleştirme ihtiyacını azaltarak güvenliği artırır.
Bunun harika bir örneği, Çin'deki bir şehir olan Jiaozuo'dur ve burada drone'lar devlet şebekesinin iletim hatlarının güvenliğini artırmak için kullanılıyor. İnsan kontrollü drone'lar, potansiyel hasarları belirlemek için iletim hatlarında devriye geziyor. Drone'ları kullanarak 114 elektrik hattını incelediler ve iki gizli hasarı verimli bir şekilde tespit edip çözdüler.
Bilgisayarlı görüşle entegre edilen gözetim sistemleri, trafo merkezlerini transformatör aşırı ısınması, devre kesiciler, yağ sızıntıları ve ekipman arızaları gibi anormallikler açısından izleyebilir. Bu tür sistemlerin kaputunun altına bakarsanız, genellikle özel olarak eğitilmiş bir bilgisayarlı görüş modeli bulabilirsiniz.
Örneğin, yukarıda listelenenler gibi çeşitli ekipman anormalliklerini yakalayan çeşitli görüntülerden oluşan bir veri kümesi üzerinde özel bir YOLO11 eğiterek, otomatik anormallik tespiti için sağlam bir sistem oluşturabiliriz. Eğitilen YOLO11 modeli, normal çalışma koşullarından belirli kalıpları ve sapmaları tanımak için kullanılabilir. YOLO11 gibi yenilikleri kullanarak, enerji santrallerinde operasyonel verimliliği artırabilir, iş yeri kazalarını ortadan kaldırabilir ve iş yerini daha güvenli hale getirebiliriz.
Günümüzde, bu tür son teknoloji yeniliklerde bir artış görüyoruz. Örneğin, Connecticut'ta yapay zeka güdümlü trafo merkezi incelemesini araştırmak için Sparky adında yapay zeka destekli bir robot köpek kullanıldı. Sparky, voltaj göstergelerini okuyup izleyebilmesi, termal görüntüleri kaydedebilmesi ve ekipmana verilen hasarı tespit edebilmesi için bilgisayarlı görüş ve yapay zeka ile entegre edilmiştir. Ses imzalarını okumak için 30x zoomlu bir yüksek çözünürlüklü kameraya, bir kızılötesi kameraya ve bir akustik sensöre sahiptir.
Bilgisayarlı görüş modelleri, güç akışını izlemek, darboğazları belirlemek ve potansiyel güvenlik açıklarını tespit etmek için akıllı şebeke sistemleri ile de kullanılabilir. Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörleri ve veri analitiği gibi diğer yapay zeka teknolojileriyle birleştirildiğinde, bilgisayarlı görüş sistemleri şebeke gözetimini artırabilir.
Özellikle kızılötesi görüntüleme teknolojisi ile eşleştirildiğinde, bilgisayarlı görüş modelleri ısı imzalarını yakalayabilir. Kızılötesi görüntüleme, nesnelerin ısı emisyonuna göre görüntülerini yakalayan bir tekniktir. Çıplak gözle görülemeyen sıcaklık değişikliklerini tespit etmek için kızılötesi spektrumda çalışan termal kameralar kullanır. Bu teknoloji, ekipmandaki aşırı ısınmayı, sürtünmeyi veya elektriksel arızaları gösterebilecek sıcak noktaları belirleme konusunda yardımcı olur.
Elektrik sektöründe, kızılötesi görüntüleme, aşırı ısınan transformatörler, devre kesiciler ve elektrik hatları gibi sorunları tespit etmek için özellikle değerlidir. Bilgisayarlı görüş özelliklerine sahip bir kızılötesi kamera, elektrik direklerini gerçek zamanlı olarak izleyebilir ve sıcaklıkta ani artışlar arayabilir. Bir kamera herhangi bir olağan dışı sıcaklık değişikliği tespit ederse, bir bakım ekibini uyarabilir. Bakım ekibi daha sonra sorunu araştırabilir ve potansiyel kesintileri ve güvenlik tehlikelerini önleyerek gerekli önlemleri alabilir.
Elektrik sektörü, bilgisayarlı görüş uygulamalarını kullanmaktan birçok yönden faydalanabilir. İşte birkaç örnek:
Öte yandan, bilgisayarlı görü sistemlerini uygulamanın bazı sınırlamaları da vardır. Bu endişelerden bazıları aşağıda belirtilmiştir:
Bilgisayarlı görü, elektrik sektörünün karmaşık zorluklarının üstesinden gelmek için güvenilir bir araçtır. Görsel denetimleri otomatikleştirerek, büyük miktarda veriyi analiz ederek ve gerçek zamanlı izleme sağlayarak, yapay zeka destekli çözümler günümüzün enerji taleplerini karşılamada önemli bir rol oynayabilir.
Örneğin, bilgisayarlı görü, enerji hatlarındaki sorunları belirlemekten ekipman arızalarını tahmin etmeye kadar her şeyde insan hatası riskini azaltmaya yardımcı olabilir. Yapay zeka benimsenmesi arttıkça ve enerji sektörü geliştikçe, bu teknolojiler yeşil enerjiyi ilerletmede ve daha çevre dostu enerji şebekesi sistemleri oluşturmada önemli bir rol oynayacaktır.
Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için topluluğumuza katılın ve GitHub depomuza göz atın. Ayrıca tarım ve sağlık hizmetleri gibi sektörlerdeki diğer ilginç yapay zeka uygulamaları hakkında da bilgi edinebilirsiniz.
