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

Ngành năng lượng cung cấp năng lượng cho cuộc sống như chúng ta biết, mang điện đến nhà ở, cung cấp năng lượng cho các ngành công nghiệp và tạo nền tảng cho kết nối số. Đây là sợi dây vô hình giúp xã hội vận hành mỗi ngày.

Khi thế giới đối mặt với những lo ngại về môi trường do tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch và hướng tới mục tiêu phát thải carbon ròng bằng không, trọng tâm đã chuyển sang các giải pháp năng lượng bền vững. Tuy nhiên, dù phát triển các nguồn năng lượng mới rất quan trọng, việc cải thiện các hệ thống năng lượng hiện tại để chúng hiệu quả, đáng tin cậy và thân thiện với môi trường hơn cũng đang được đẩy mạnh.

Các phương thức phát điện và vận hành năng lượng truyền thống đang dần được tích hợp với những công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI). Cụ thể, thị giác máy tính — việc sử dụng AI để diễn giải và phân tích dữ liệu hình ảnh — ngày càng đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các thách thức của ngành điện.

Thị giác máy tính đang thay đổi cách giám sát, bảo trì và tối ưu hóa các hệ thống điện năng. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn cách công nghệ này được ứng dụng trong ngành năng lượng.

Tìm hiểu về ngành điện#

Trước khi đi sâu vào các ứng dụng của thị giác máy tính trong ngành điện, cần hiểu vì sao những ứng dụng này quan trọng và chúng tác động đến những ai.

Sản xuất điện là một phần cốt yếu của ngành năng lượng, bao gồm bốn bước chính: phát điện, truyền tải, phân phối và tiêu thụ. Quá trình bắt đầu tại các nhà máy điện, nơi điện được tạo ra từ những nguồn như nhiên liệu hóa thạch, năng lượng hạt nhân hoặc nguồn tái tạo như gió, mặt trời và thủy điện. Điện sau đó được truyền tải đi xa qua các đường dây điện cao áp. Khi đến các trạm cao áp, điện được phân phối qua các trạm biến áp rồi truyền đến hộ gia đình, doanh nghiệp và cơ sở công nghiệp qua các đường dây điện hạ áp.

Hình 1. Đường dây điện.

Sau đây là các bên liên quan chính trong hệ thống sản xuất điện:

• Công ty điện lực: Đây là những công ty sản xuất điện tại nhà máy điện và truyền tải điện đến người tiêu dùng. Các công ty này chịu trách nhiệm bảo trì cơ sở hạ tầng và đảm bảo nguồn cung ổn định.
• Đơn vị vận hành lưới điện: Các đơn vị này quản lý lưới điện và giám sát cân bằng giữa cung và cầu điện. Họ cũng giám sát độ ổn định của lưới điện, ngăn ngừa sự cố mất điện và tích hợp các nguồn năng lượng tái tạo.
• Cơ quan quản lý: Các cơ quan quản lý, phần lớn thuộc chính phủ, thực thi chính sách và quy định đối với đơn vị vận hành lưới điện. Họ đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn về an toàn, môi trường và kinh tế, đồng thời bảo vệ lợi ích người tiêu dùng.
• Người dùng cuối: Đây là những đối tượng tiêu thụ điện, chẳng hạn như hộ gia đình, cơ sở công nghiệp và doanh nghiệp.

Những thách thức cốt lõi trong ngành điện#

Ngành điện phải đối mặt với một số vấn đề lớn mỗi ngày. Nhiều hệ thống điện dựa vào cơ sở hạ tầng đã cũ, vốn không được thiết kế để đáp ứng nhu cầu năng lượng hiện nay, dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và nguy cơ xảy ra sự cố cao hơn, chẳng hạn như đứt đường dây điện. Công tác bảo trì thường mang tính ứng phó hơn là chủ động, có thể dẫn đến thời gian ngừng hoạt động tốn kém và các vấn đề phát sinh ngoài dự kiến. Hơn nữa, các hệ thống lưới điện lỗi thời gặp khó khăn trong việc thích ứng hiệu quả với nhu cầu năng lượng luôn thay đổi. Giải quyết những vấn đề này là điều cốt yếu để xây dựng một hệ thống năng lượng ổn định và đáng tin cậy trong tương lai.

Vai trò của thị giác máy tính trong ngành điện#

Thị giác máy tính là một nhánh của AI giúp máy móc quan sát và hiểu thông tin hình ảnh từ thế giới xung quanh, tương tự con người. Có thể huấn luyện model thị giác máy tính để nhận diện đối tượng và mẫu hình trong ảnh, video nhằm đưa ra quyết định sáng suốt.

Trong ngành điện, các model vision AI như Ultralytics YOLO11 có thể được dùng để kiểm tra hư hỏng trên đường dây điện, kiểm tra các bộ phận dễ hỏng trong máy biến áp, giám sát mạch điện theo thời gian thực và làm việc tại những nơi nguy hiểm như khu vực điện áp cao và vùng sâu vùng xa.

Ứng dụng thị giác máy tính trong ngành điện#

Các đổi mới về thị giác máy tính có thể hữu ích cho nhiều mục đích trong ngành điện, bao gồm kiểm tra, giám sát và quản lý. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn một số trường hợp sử dụng model thị giác máy tính theo thời gian thực trong ngành năng lượng.

Kiểm tra bằng drone#

Drone AI tích hợp 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 thường bao gồm việc sử dụng drone do con người điều khiển hoặc drone tự hành để chụp ảnh và quay video đường dây điện trong một khu vực được chỉ định, sau đó các hình ảnh và video này được phân tích bằng model thị giác máy tính.

Có thể huấn luyện các model như Ultralytics YOLO11 hỗ trợ những kỹ thuật như phát hiện đối tượng và phân đoạn đối tượng trên các dataset ảnh hàng không như TTPLA để nhận diện nhiều vấn đề khác nhau. Các vấn đề này bao gồm vết nứt, ăn mòn, cây cối xâm lấn, sự can thiệp của con người gần đường dây điện và hư hỏng thiết bị. Phương pháp ứng dụng AI này giúp đẩy nhanh quá trình kiểm tra. Phương pháp này cũng cải thiện độ an toàn bằng cách giảm nhu cầu để nhân viên thực hiện các công việc nguy hiểm, chẳng hạn như leo lên tháp hoặc làm việc trong khu vực điện áp cao.

Một ví dụ tiêu biểu là thành phố Jiaozuo ở Trung Quốc, nơi drone được sử dụng để cải thiện độ an toàn của các đường dây truyền tải thuộc lưới điện quốc gia. Drone do con người điều khiển tuần tra các đường dây truyền tải để xác định nguy cơ hư hỏng. Bằng cách sử dụng drone, họ đã kiểm tra 114 đường dây điện, phát hiện và khắc phục hai khiếm khuyết tiềm ẩn.

Hình 2. Công nhân kiểm tra đường dây điện bằng drone.

Giám sát trạm biến áp#

Các hệ thống giám sát tích hợp computer vision có thể theo dõi nhà máy điện để phát hiện những bất thường như máy biến áp quá nhiệt, lỗi cầu dao, rò rỉ dầu và hỏng hóc thiết bị. Nếu tìm hiểu sâu hơn về các hệ thống này, bạn thường sẽ thấy một model computer vision được huấn luyện tùy chỉnh.

Ví dụ, bằng cách huấn luyện một model YOLO11 tùy chỉnh trên một dataset hình ảnh đa dạng ghi lại nhiều bất thường của thiết bị, chẳng hạn như những trường hợp đã liệt kê ở trên, chúng ta có thể tạo một hệ thống mạnh mẽ để phát hiện bất thường tự động. Model YOLO11 đã huấn luyện có thể nhận diện các mẫu cụ thể và những sai lệch so với điều kiện vận hành bình thường. Sử dụng các model như YOLO11 có thể cải thiện hiệu quả vận hành tại nhà máy điện, giảm tai nạn lao động và tăng độ an toàn tại nơi làm việc.

Ngày nay, chúng ta đang chứng kiến sự gia tăng của những đổi mới như vậy. Chẳng hạn, một chú chó robot ứng dụng AI tên Sparky đã được dùng để thử nghiệm hoạt động kiểm tra trạm biến áp ứng dụng AI tại Connecticut. Sparky được tích hợp computer vision và AI để đọc và giám sát đồng hồ đo điện áp, ghi lại ảnh nhiệt và phát hiện hư hỏng thiết bị. Robot này được trang bị camera độ phân giải cao có khả năng zoom 30x, camera hồng ngoại và cảm biến âm thanh để đọc các dấu hiệu âm thanh.

Hình 3. Robot Sparky kiểm tra một trạm điện.

Giám sát lưới điện thông minh#

Các model computer vision cũng có thể được ứng dụng trong hệ thống lưới điện thông minh để giám sát dòng điện, xác định điểm nghẽn và phát hiện các lỗ hổng tiềm ẩn. Khi kết hợp với những công nghệ khác, chẳng hạn như cảm biến Internet vạn vật (IoT) và phân tích dữ liệu, các hệ thống computer vision có thể tăng cường hoạt động giám sát lưới điện.

Đặc biệt, khi kết hợp với công nghệ chụp ảnh hồng ngoại, các model computer vision có thể ghi nhận dấu hiệu nhiệt. Chụp ảnh hồng ngoại là kỹ thuật ghi lại hình ảnh của vật thể dựa trên lượng nhiệt vật thể phát ra. Kỹ thuật này sử dụng camera nhiệt hoạt động trong phổ hồng ngoại để phát hiện những biến thiên nhiệt độ mà mắt thường không nhìn thấy. Công nghệ này hữu ích trong việc xác định các điểm nóng, vốn có thể là dấu hiệu của tình trạng quá nhiệt, ma sát hoặc lỗi điện trong thiết bị.

Trong ngành điện, chụp ảnh hồng ngoại đặc biệt hữu ích để phát hiện các vấn đề như máy biến áp, máy cắt và đường dây điện quá nhiệt. Camera hồng ngoại có khả năng thị giác máy tính có thể giám sát cột điện theo thời gian thực và phát hiện những đợt tăng nhiệt độ đột ngột. Nếu camera phát hiện bất kỳ thay đổi nhiệt độ bất thường nào, camera có thể cảnh báo đội bảo trì. Sau đó, đội bảo trì có thể điều tra vấn đề và thực hiện các biện pháp cần thiết, ngăn ngừa nguy cơ mất điện và các mối nguy về an toàn.

Hình 4. Sử dụng thị giác máy tính để phát hiện nhiệt độ tăng đột biến trên cột điện.

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

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

• Tiết kiệm chi phí: Việc triển khai các giải pháp dựa trên thị giác máy tính có thể giảm chi phí nhân công, đặc biệt là chi phí liên quan đến những công việc như kiểm tra trên đường dây, vốn tốn nhiều thời gian và nguy hiểm.
• Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Thông tin thu thập được từ các model vision có thể kết hợp với dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định sáng suốt.
• Khả năng mở rộng: Model thị giác máy tính linh hoạt và có thể được triển khai ở mọi quy mô. Có thể dễ dàng mở rộng từ một khu vực nhỏ ra khu vực lớn hơn, hoặc thu hẹp từ khu vực lớn xuống khu vực nhỏ hơn mà không cần thay đổi lớn.

Mặt khác, việc triển khai hệ thống thị giác máy tính cũng có những hạn chế. Dưới đây là một số vấn đề cần lưu ý:

• Chi phí ban đầu cao: Việc triển khai hệ thống thị giác máy tính, bao gồm drone, camera và hạ tầng AI, có thể tốn kém. Đối với các ngành công nghiệp quy mô nhỏ, đầu tư một khoản tiền lớn vào công nghệ mới có thể là một thách thức đáng kể.
• Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Các hệ thống vision AI thường thu thập và xử lý dữ liệu nhạy cảm, làm dấy lên những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật.
• Hạn chế về môi trường: Các yếu tố như ánh sáng, thời tiết và hiệu chỉnh camera có thể ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu hình ảnh trong quá trình kiểm tra bằng thị giác máy tính. Thời tiết bất lợi như sương mù, mưa hoặc tuyết có thể làm giảm hiệu quả kiểm tra, đặc biệt là ở ngoài trời.

Tương lai của ngành điện#

Thị giác máy tính là một công cụ đáng tin cậy để giải quyết những thách thức phức tạp của ngành điện. Bằng cách tự động hóa hoạt động kiểm tra trực quan, phân tích lượng dữ liệu lớn và hỗ trợ giám sát theo thời gian thực, các giải pháp hỗ trợ AI có thể đóng 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 vấn đề trên đường dây điện đến dự đoán hỏng hóc thiết bị. Khi mức độ ứng dụng AI tăng lên và ngành năng lượng phát triển, những công nghệ này sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy năng lượng xanh và xây dựng hệ thống lưới điện thân thiện hơn với môi trường.

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