Đổi mới với thị giác máy tính và AI trong lĩnh vực năng lượng

Ngành năng lượng cung cấp năng lượng cho cuộc sống như chúng ta biết, cung cấp điện cho nhà ở, năng lượng cho các ngành công nghiệp và nền tảng cho kết nối kỹ thuật số. Đó là sợi dây vô hình giữ cho bánh xe xã hội quay mỗi ngày. 

Khi thế giới phải vật lộn với những lo ngại về môi trường do tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch và hướng tới mục tiêu đạt được lượng khí thải carbon bằng không, trọng tâm đã chuyển sang các giải pháp năng lượng bền vững. Tuy nhiên, trong khi phát triển các nguồn năng lượng mới là quan trọng, thì cũng có rất nhiều công việc đang được thực hiện để cải thiện các hệ thống năng lượng hiện tại và làm cho chúng hiệu quả hơn, đáng tin cậy hơn và thân thiện với môi trường hơn.

Các phương pháp sản xuất điện và vận hành năng lượng truyền thống đang dần được tích hợp với các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI). Đặc biệt, thị giác máy tính - việc sử dụng AI để diễn giải và phân tích dữ liệu trực quan - đang đóng một vai trò then chốt trong việc giải quyết các thách thức trong lĩnh vực điện.

Thị giác máy tính (Computer vision) đang thay đổi cách thức giám sát, bảo trì và tối ưu hóa các hệ thống năng lượng điện. Hãy xem xét kỹ hơn cách công nghệ này đang được áp dụng trong lĩnh vực năng lượng.

Tìm hiểu về lĩnh vực điện

Trước khi đi sâu vào các ứng dụng của thị giác máy tính trong lĩnh vực điện, điều quan trọng là phải hiểu tại sao những ứng dụng này lại quan trọng và chúng tác động đến ai.

Sản xuất điện là một phần quan trọng của ngành năng lượng và nó bao gồm bốn bước chính: phát điện, truyền tải, phân phối và tiêu thụ. Nó bắt đầu với việc điện được tạo ra tại các nhà máy điện, nơi có thể sử dụng các nguồn tài nguyên như nhiên liệu hóa thạch, năng lượng hạt nhân hoặc các nguồn tái tạo như gió, mặt trời và thủy điện. Điện được tạo ra sau đó được truyền đi trên khoảng cách xa thông qua đường dây điện cao thế. Khi đến các trạm cao thế, nó được phân phối qua các trạm biến áp và sau đó được cung cấp cho nhà ở, doanh nghiệp và các ngành công nghiệp thông qua đường dây điện hạ thế.

‍

Dưới đây là những bên liên quan chính trong hệ thống sản xuất điện:

• Các công ty tiện ích: Đây là những công ty sản xuất điện trong các nhà máy điện và truyền tải đến người tiêu dùng. Họ chịu trách nhiệm bảo trì cơ sở hạ tầng và đảm bảo nguồn cung ổn định.
  ‍
• Nhà điều hành lưới điện (Grid Operators): Họ quản lý lưới điện và theo dõi sự cân bằng giữa cung và cầu điện. Các tổ chức này cũng giám sát sự ổn định của lưới điện, ngăn ngừa sự cố và tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo.

• Các nhà quản lý: Các cơ quan quản lý, chủ yếu là chính phủ, thực thi các chính sách và quy tắc cho các nhà khai thác lưới điện. Họ đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn, môi trường và kinh tế và bảo vệ lợi ích của người tiêu dùng.
  ‍
• Người dùng cuối: Đây là những người tiêu dùng, chẳng hạn như hộ gia đình, ngành công nghiệp và doanh nghiệp, những người sử dụng điện. 

Những thách thức cốt lõi trong lĩnh vực điện

Ngành điện phải đối mặt với một số lo ngại lớn hàng ngày. Nhiều hệ thống điện dựa vào cơ sở hạ tầng cũ kỹ, không được thiết kế để đáp ứng nhu cầu năng lượng ngày nay, dẫn đến sự kém hiệu quả và nguy cơ hỏng hóc cao hơn như đứt đường dây điện. Bảo trì thường mang tính phản ứng hơn là chủ động, điều này có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động tốn kém và các sự cố bất ngờ. Trên hết, các hệ thống lưới điện lỗi thời phải vật lộn để thích ứng với nhu cầu năng lượng thay đổi một cách hiệu quả. Giải quyết những vấn đề này là một phần quan trọng trong việc tạo ra một hệ thống năng lượng ổn định và đáng tin cậy cho tương lai.

Vai trò của thị giác máy tính trong ngành điện

Thị giác máy tính là một lĩnh vực con của AI, giúp máy móc nhìn và hiểu thông tin trực quan từ thế giới xung quanh, tương tự như cách con người làm. Một mô hình thị giác máy tính có thể được huấn luyện để xác định các đối tượng và mẫu trong hình ảnh và video để đưa ra các quyết định sáng suốt. 

Trong lĩnh vực điện, các mô hình Vision AI như Ultralytics YOLO11 có thể được sử dụng để kiểm tra hư hỏng trên đường dây điện, kiểm tra các bộ phận mỏng manh trong máy biến áp, giám sát mạch điện theo thời gian thực và làm việc ở những nơi nguy hiểm như vùng cao áp và vùng sâu vùng xa.

Ứng dụng của thị giác máy tính trong ngành điện

Các cải tiến về thị giác máy tính có thể hữu ích cho nhiều mục đích khác nhau trong lĩnh vực điện, bao gồm kiểm tra, giám sát và quản lý. Hãy cùng xem xét kỹ hơn một số trường hợp sử dụng theo thời gian thực của các mô hình thị giác máy tính trong ngành năng lượng.

Kiểm tra bằng máy bay không người lái

Máy bay không người lái AI hỗ trợ thị giác máy tính được trang bị camera độ phân giải cao có thể kiểm tra đường dây điện, tháp truyền tải, trang trại năng lượng mặt trời và các cơ sở hạ tầng điện khác. Quy trình này thường bao gồm máy bay không người lái có người điều khiển hoặc tự động chụp ảnh và video về đường dây điện trong một khu vực được chỉ định, sau đó được phân tích bởi các mô hình thị giác máy tính. 

Các mô hình, chẳng hạn như YOLO11 , hỗ trợ các kỹ thuật như phát hiện đối tượng và phân đoạn thực thể có thể được sử dụng để xác định nhiều vấn đề khác nhau. Những vấn đề này bao gồm nứt, ăn mòn, xâm lấn thực vật, sự can thiệp của con người gần đường dây điện và hư hỏng thiết bị. Phương pháp tiếp cận dựa trên AI này giúp tăng tốc quá trình kiểm tra. Nó cũng cải thiện an toàn bằng cách giảm nhu cầu sử dụng lao động thực hiện các nhiệm vụ nguy hiểm, chẳng hạn như leo tháp hoặc làm việc trong vùng điện áp cao.

Một ví dụ tuyệt vời về điều này là Jiaozuo, một thành phố ở Trung Quốc, nơi máy bay không người lái đang được sử dụng để cải thiện sự an toàn của đường dây truyền tải của lưới điện quốc gia. Máy bay không người lái do con người điều khiển tuần tra các đường dây truyền tải để xác định các hư hỏng tiềm ẩn. Bằng cách sử dụng máy bay không người lái, họ đã kiểm tra 114 đường dây điện và xác định và giải quyết hai hư hỏng tiềm ẩn một cách hiệu quả.

‍

Giám sát trạm biến áp

Các hệ thống giám sát tích hợp với thị giác máy tính có thể theo dõi các trạm điện để phát hiện các bất thường như quá nhiệt máy biến áp, bộ ngắt mạch, rò rỉ dầu và hỏng hóc thiết bị. Nếu bạn xem xét kỹ hơn các hệ thống này, bạn thường có thể tìm thấy một mô hình thị giác máy tính được huấn luyện tùy chỉnh. 

Ví dụ, bằng cách đào tạo một mô hình YOLO11 tùy chỉnh trên một tập dữ liệu hình ảnh đa dạng ghi lại nhiều bất thường của thiết bị, như những bất thường được liệt kê ở trên, chúng ta có thể tạo ra một hệ thống mạnh mẽ để phát hiện bất thường tự động. YOLO11 Mô hình này có thể được sử dụng để nhận diện các mô hình và sai lệch cụ thể so với điều kiện làm việc bình thường. Bằng cách áp dụng các sáng kiến như YOLO11 , chúng ta có thể cải thiện hiệu quả vận hành tại các nhà máy điện, loại bỏ tai nạn lao động và đảm bảo nơi làm việc an toàn hơn.

Ngày nay, chúng ta đang chứng kiến sự gia tăng của những cải tiến tiên tiến như vậy. Ví dụ, một chú chó robot được hỗ trợ bởi AI tên là Sparky đã được sử dụng để khám phá hoạt động kiểm tra trạm biến áp do AI điều khiển ở Connecticut. Sparky được tích hợp với công nghệ thị giác máy tính và AI để có thể đọc và giám sát đồng hồ đo điện áp, ghi lại hình ảnh nhiệt và detect gây hư hỏng cho thiết bị. Thiết bị này có camera độ phân giải cao với khả năng zoom 30x, camera hồng ngoại và cảm biến âm thanh để đọc tín hiệu âm thanh.

‍

Giám sát lưới điện thông minh

Các mô hình thị giác máy tính cũng có thể được tận dụng đối với các hệ thống lưới điện thông minh để giám sát dòng điện, xác định các điểm nghẽn và detect Các lỗ hổng tiềm ẩn. Kết hợp với các công nghệ AI khác, chẳng hạn như cảm biến Internet vạn vật (IoT) và phân tích dữ liệu, hệ thống thị giác máy tính có thể tăng cường giám sát lưới điện. 

Đặc biệt, khi kết hợp với công nghệ hình ảnh hồng ngoại , các mô hình thị giác máy tính có thể ghi lại dấu hiệu nhiệt. Hình ảnh hồng ngoại là một kỹ thuật chụp ảnh các vật thể dựa trên sự phát xạ nhiệt của chúng. Kỹ thuật này sử dụng camera nhiệt hoạt động trong phổ hồng ngoại để detect Biến động nhiệt độ không thể nhìn thấy bằng mắt thường. Công nghệ này hữu ích khi xác định các điểm nóng, có thể chỉ ra tình trạng quá nhiệt, ma sát hoặc lỗi điện trong thiết bị.

Trong lĩnh vực điện, chụp ảnh hồng ngoại đặc biệt có giá trị để phát hiện các vấn đề như máy biến áp, bộ ngắt mạch và đường dây điện quá nóng. Camera hồng ngoại với khả năng thị giác máy tính có thể giám sát các cột điện trong thời gian thực và tìm kiếm sự tăng đột biến nhiệt độ. Nếu camera phát hiện bất kỳ thay đổi nhiệt độ bất thường nào, nó có thể cảnh báo cho đội bảo trì. Sau đó, đội bảo trì có thể điều tra vấn đề và thực hiện các hành động cần thiết, ngăn ngừa các sự cố tiềm ẩn và các mối nguy hiểm về an toàn.

‍

Ưu và nhược điểm của thị giác máy tính trong ngành năng lượng

Ngành điện có thể hưởng lợi theo nhiều cách từ việc sử dụng các ứng dụng thị giác máy tính. Dưới đây là một vài ví dụ: 

• Tiết kiệm chi phí: Bằng cách triển khai các giải pháp dựa trên thị giác, chi phí nhân công có thể được giảm bớt, đặc biệt là chi phí nhân công liên quan đến các tác vụ như kiểm tra trực tiếp, vốn tốn thời gian và nguy hiểm. 
  ‍
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Thông tin chi tiết thu thập được từ các mô hình thị giác có thể được kết hợp với dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định sáng suốt.
  ‍
• Khả năng mở rộng: Các mô hình computer vision rất linh hoạt và có thể được triển khai ở mọi quy mô. Chúng có thể dễ dàng được mở rộng từ một khu vực nhỏ đến một khu vực lớn hơn, hoặc thu nhỏ từ một khu vực lớn đến một khu vực nhỏ hơn, mà không cần các thay đổi lớn.

Mặt khác, việc triển khai các hệ thống thị giác máy tính đi kèm với những hạn chế của nó. Một số mối quan tâm này được đề cập dưới đây:

• Chi phí ban đầu cao: Triển khai các hệ thống thị giác máy tính, bao gồm máy bay không người lái, máy ảnh và cơ sở hạ tầng AI, có thể tốn kém. Đối với các ngành công nghiệp quy mô nhỏ, việc đầu tư một khoản tiền lớn vào công nghệ mới có thể là một thách thức đáng kể.
  ‍
• Bảo mật & Quyền riêng tư dữ liệu: Các hệ thống Vision AI thường liên quan đến việc thu thập và xử lý dữ liệu nhạy cảm, làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật.
  ‍
• Các hạn chế về môi trường: Chất lượng dữ liệu hình ảnh trong kiểm tra bằng thị giác máy tính có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như ánh sáng, thời tiết và hiệu chuẩn camera. Thời tiết bất lợi, chẳng hạn như sương mù, mưa hoặc tuyết, có thể làm cho các cuộc kiểm tra này kém hiệu quả hơn, đặc biệt là ở ngoài trời.

Tương lai của năng lượng

Thị giác máy tính là một công cụ đáng tin cậy để giải quyết những thách thức phức tạp của lĩnh vực điện. Bằng cách tự động hóa các quy trình kiểm tra trực quan, phân tích lượng lớn dữ liệu và cho phép giám sát theo thời gian thực, các giải pháp hỗ trợ bởi AI có thể đóng một vai trò thiết yếu trong việc đáp ứng nhu cầu năng lượng ngày nay. 

Ví dụ: thị giác máy tính có thể giúp giảm nguy cơ sai sót của con người trong mọi việc, từ xác định các vấn đề trong đường dây điện đến dự đoán sự cố thiết bị. Khi việc áp dụng AI ngày càng tăng và lĩnh vực năng lượng phát triển, những công nghệ này sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy năng lượng xanh và tạo ra các hệ thống lưới điện thân thiện với môi trường hơn.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về AI. Bạn cũng có thể tìm hiểu về các ứng dụng AI thú vị khác trong các lĩnh vực như nông nghiệp và chăm sóc sức khỏe.