Bằng cách tích hợp các model Ultralytics YOLO vào nền tảng Grid Vision®, eSmart Systems đã giảm 50% thời gian kiểm tra, phát hiện sự cố nhanh hơn và chuyển sang bảo trì chủ động.
eSmart Systems là một công ty có trụ sở tại Na Uy, hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ tiện ích kiểm tra và quản lý các tài sản quy mô lớn như lưới điện và trạm biến áp bằng thị giác máy tính và analytics. Cụ thể, nền tảng chủ lực Grid Vision® của công ty kết hợp thị giác máy tính, analytics không gian địa lý và dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích hình ảnh trên không, phát hiện các thành phần và khiếm khuyết, đồng thời cung cấp thông tin dự đoán trên các đường dây truyền tải.
Để nâng cao hơn nữa hiệu quả kiểm tra, eSmart Systems đã tích hợp các model Ultralytics YOLO vào Grid Vision®. Nhờ đó, tốc độ phát hiện khiếm khuyết được cải thiện và các đơn vị dịch vụ tiện ích có thể chuyển từ sửa chữa phản ứng sang bảo trì dựa trên tình trạng hiệu quả hơn.
Chuyển đổi hoạt động kiểm tra đường dây điện bằng AI và thị giác máy tính#
Với trụ sở tại Halden, Na Uy, eSmart Systems tập trung cung cấp các giải pháp đổi mới cho lĩnh vực dịch vụ tiện ích nhằm giám sát và bảo trì cơ sở hạ tầng quan trọng. Ví dụ, nền tảng chủ lực Grid Vision® cung cấp giải pháp toàn diện để kiểm tra và quản lý các tài sản quy mô lớn như lưới điện và trạm biến áp.
Được hơn 70 công ty điện lực trên toàn thế giới tin dùng, eSmart Systems đã kiểm tra hơn 100.000 km đường dây điện, giúp các công ty điện lực đưa ra những quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu. Grid Vision® giúp nâng cao hiệu quả bảo trì, giảm thiểu rủi ro và hỗ trợ quá trình chuyển đổi sang hạ tầng năng lượng có khả năng chống chịu tốt hơn và bền vững.
eSmart Systems cũng đảm bảo các giải pháp AI của mình đáp ứng các tiêu chuẩn cao về quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ quy định. Công ty được chứng nhận ISO 27001 về quản lý an toàn thông tin và tuân thủ Điều 7.8 của Netcode, quy định về trao đổi dữ liệu an toàn trong hoạt động vận hành lưới điện châu Âu.
Những phức tạp trong hoạt động kiểm tra lưới điện#
Lưới điện trải rộng trên những khu vực rộng lớn, thường đi qua các địa điểm hẻo lánh hoặc khó tiếp cận. Nhiều hệ thống trong số này đã cũ và cần được kiểm tra thường xuyên để đảm bảo an toàn và độ tin cậy. Việc kiểm tra các thành phần như tháp truyền tải và đường dây điện tốn nhiều thời gian, chi phí và có thể gây nguy hiểm cho người lao động.
eSmart Systems hướng đến việc thu thập hình ảnh trên không bằng drone và trực thăng, đồng thời áp dụng thị giác máy tính để phát hiện các thành phần và xác định khiếm khuyết. Tuy nhiên, do các đơn vị dịch vụ tiện ích có những thành phần khác nhau và chụp ảnh trong nhiều điều kiện khác nhau, việc duy trì một quy trình kiểm tra nhất quán là rất khó khăn.
Hình 1. Lưới điện có thể khó bảo trì.
Việc xem xét thủ công các hình ảnh này cũng chậm và tiêu tốn nhiều nguồn lực, khiến việc mở rộng quy mô phát hiện sự cố trở nên khó khăn. Để tự động hóa hoạt động kiểm tra và hỗ trợ bảo trì chủ động, eSmart Systems cần một model Vision AI nhanh và linh hoạt, có thể hoạt động ổn định trên nhiều loại tài sản, khu vực và điều kiện thời tiết.
Vai trò của nhận diện đối tượng và YOLO trong kiểm tra lưới điện#
Để đưa tính năng tự động hóa và intelligence vào hoạt động kiểm tra lưới điện, eSmart Systems đã tích hợp Ultralytics YOLO, một model thị giác máy tính, vào nền tảng Grid Vision® của mình. Các model Ultralytics YOLO hỗ trợ nhiều tác vụ thị giác máy tính, bao gồm nhận diện đối tượng, cho phép nền tảng xác định các thành phần chính như tháp, xà ngang, chuỗi cách điện và dây dẫn trong hình ảnh trên không.
Các model cũng được sử dụng để phát hiện những khiếm khuyết như thảm thực vật xâm lấn, hư hỏng và hao mòn, vốn có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của lưới điện. Sau khi các thành phần và khiếm khuyết được phát hiện, thông tin này sẽ được xử lý qua Grid Vision®, sử dụng xử lý trên cloud để tự động hóa và nhanh chóng mở rộng quy trình kiểm tra với độ chính xác cao.
Hình 2. Grid Vision® phát hiện các thành phần điện bằng YOLO.
Nền tảng đánh dấu các khiếm khuyết tiềm ẩn, đánh giá mức độ rủi ro liên quan và hỗ trợ các đơn vị dịch vụ tiện ích lập kế hoạch bảo trì dựa trên tình trạng của tài sản. Sự kết hợp giữa phát hiện và phân tích theo thời gian thực này cho phép các đơn vị chuyển từ bảo trì phản ứng sang phương pháp chủ động hơn, giúp họ xử lý trước các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng dẫn đến những sự cố tốn kém.
Bằng cách kết hợp các thông tin này với metadata và dữ liệu chuỗi thời gian, Grid Vision® cho phép các đơn vị dịch vụ tiện ích tối ưu hóa chiến lược bảo trì, nâng cao hiệu quả và giảm nguy cơ mất điện đột xuất.
Tại sao chọn các model Ultralytics YOLO?#
eSmart Systems lựa chọn các model Ultralytics YOLO nhờ tốc độ, độ chính xác và khả năng tích hợp liền mạch vào pipeline AI. Các model Ultralytics YOLO mang lại kết quả nhất quán khi phân tích những hình ảnh trên không có độ phân giải cao và kích thước lớn, khiến chúng trở nên lý tưởng cho hoạt động kiểm tra lưới điện.
Ngoài ra, gói Python của Ultralytics cung cấp nhiều tùy chọn tích hợp, bao gồm 15 định dạng export. Tính linh hoạt này cho phép eSmart Systems triển khai các model trong nhiều môi trường khác nhau. Công ty sử dụng các định dạng như PyTorch để training và ONNX để inference tối ưu trên CPU trong môi trường production, đặc biệt khi tài nguyên GPU trên hạ tầng cloud bị hạn chế.
Với hơn 30 model Ultralytics YOLO đã được đưa vào production, eSmart Systems có thể mở rộng quy mô hoạt động kiểm tra một cách hiệu quả. Điều này cho phép công ty tập trung cải thiện chất lượng dữ liệu và giải quyết các thách thức riêng của từng đơn vị dịch vụ tiện ích.
Giảm 50% thời gian kiểm tra với Ultralytics YOLO#
Tác động của Grid Vision®, được hỗ trợ bởi các model Ultralytics YOLO, đã góp phần đáng kể vào việc nâng cao hoạt động kiểm tra của các đơn vị dịch vụ tiện ích. Bằng cách tự động hóa hoạt động kiểm tra tài sản và cải thiện khả năng phát hiện khiếm khuyết, Grid Vision® đã giảm khối lượng công việc thủ công, tăng độ an toàn và tạo điều kiện triển khai các chiến lược bảo trì chủ động hơn.
Chẳng hạn, tại Thụy Sĩ, một công ty năng lượng lớn quản lý hàng nghìn cột điện (các cấu trúc cao dùng để đỡ đường dây điện) trên địa hình đồi núi đã giảm 50% thời gian kiểm tra. Việc chuyển từ leo trèo thủ công sang kiểm tra bằng drone đã tăng tốc độ phát hiện sự cố, cải thiện an toàn cho người lao động và tiết kiệm thời gian.
Tương tự, tại Hoa Kỳ, một nhà cung cấp dịch vụ tiện ích lớn đã sử dụng Grid Vision® để số hóa 1.400 kết cấu truyền tải chỉ trong ba tháng. Phân tích hình ảnh dựa trên AI này đã thay thế việc xem xét ảnh thủ công, cho phép xác thực từ xa và hỗ trợ đưa ra các quyết định lập kế hoạch vốn tốt hơn dựa trên dữ liệu.
Tương tự, tại Phần Lan, một đơn vị vận hành hệ thống truyền tải đã giảm số chuyến đi thực địa và hạn chế mất điện bằng cách chuyển từ kiểm tra trên mặt đất sang đánh giá có drone hỗ trợ. Với Grid Vision® và khả năng phát hiện khiếm khuyết được hỗ trợ bởi YOLO, độ chính xác của hoạt động kiểm tra được cải thiện, đồng thời các nhân sự lành nghề có thể tập trung vào những nhiệm vụ quan trọng hơn.
Hình 3. Hình ảnh các đường dây lưới điện tại Phần Lan được giám sát bằng Grid Vision® và YOLO.
Thúc đẩy thế hệ tiếp theo của hoạt động kiểm tra dịch vụ tiện ích#
Trong thời gian tới, khi eSmart Systems mở rộng trên toàn cầu, công ty đang giải quyết các thách thức như cơ sở hạ tầng không đồng nhất, phương pháp chụp ảnh khác nhau và data drift giữa các khu vực. Để khắc phục những vấn đề này, công ty tập trung làm cho Grid Vision® có khả năng mở rộng và thích ứng tốt hơn.
Tiến bộ của công ty trong các pipeline MLOps đóng vai trò then chốt, giúp đơn giản hóa việc retrain model và tự động hóa quá trình mở rộng dataset. Những cải tiến này liên tục nâng cao độ chính xác và hiệu suất của các giải pháp AI. eSmart Systems đang mở đường cho việc quản lý lưới điện hiệu quả và đáng tin cậy hơn, đảm bảo một phương pháp sẵn sàng cho tương lai trong quá trình chuyển đổi năng lượng toàn cầu.
Bạn quan tâm đến thị giác máy tính? Hãy khám phá repository GitHub của chúng tôi để xem cách các model Ultralytics YOLO thúc đẩy đổi mới trong những lĩnh vực như AI trong xe tự lái và thị giác máy tính trong nông nghiệp. Tìm hiểu thêm về các model YOLO và các tùy chọn cấp phép của chúng tôi ngay hôm nay!
