Thứ Bẩy, 23/11/2024 17:39:14 GMT+7
Lượt xem: 1125

Tin đăng lúc 18-03-2024

PTC1 thử nghiệm hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện thời gian thực các khiếm khuyết trên đường dây bằng thiết bị không người lái

Thực hiện chỉ đạo của EVN và EVNNPT về ứng dụng khoa học công nghệ, chuyển đổi số trong công tác quản lý vận hành, với sự hỗ trợ và giúp đỡ của các chuyên gia trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên, Công ty Truyền tải điện 1 (PTC1) phối hợp với Truyền tải điện (TTĐ) Hà Nội thử nghiệm ứng dụng sử dụng thiết bị bay không người lái (UAV) để kiểm tra và phát hiện thời gian thực các khiếm khuyết trên tuyến đường dây cao áp đơn vị đang quản lý vận hành.
PTC1 thử nghiệm hệ thống sử dụng trí tuệ nhân tạo phát hiện thời gian thực các khiếm khuyết trên đường dây bằng thiết bị không người lái
Nhóm công tác phối hợp thực hiện thử nghiệm tại khoảng cột 56 - 58 đường dây 220kV mạch kép Thường Tín - TBA 220kV Phố Nối

Trên cơ sở các trang thiết bị UAV đã được trang bị và cung cấp cho TTĐ Hà Nội; các dữ liệu hình ảnh bất thường, hình ảnh bị hư hỏng, sự cố của các thiết bị đường dây đã được phát hiện sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) thu thập từ trước đến nay, các thiết bị được bổ sung thêm bao gồm: 01 thiết bị màn hình, 01 máy tính nhúng nối qua cổng HDMI với tay cầm điều khiển UAV, máy tính nhúng được lập trình ứng dụng AI về nhận dạng khiếm khuyết.

 

Khi bay UAV kiểm tra đường dây, các hình ảnh sẽ được hiển thị trên màn hình của máy tính nhúng (rõ hơn, dễ quan sát hơn so với màn hình của điều khiển UAV), đồng thời phát âm thanh khi phát hiện khiếm khuyết. Các hình ảnh, thông tin camera chụp được sẽ lưu vào cơ sở dữ liệu của PTC1.

 

Quá trình bay thử nghiệm đã được thực hiện trên khoảng cột 56 - 58 đường dây 220kV mạch kép Thường Tín - TBA 220kV Phố Nối và Yên Mỹ - TBA 500kV Phố Nối. Tuyến đường dây này cấp điện chủ yếu cho các phụ tải quan trọng của khu công nghiệp Phố Nối và tỉnh Hưng Yên. Đường dây được xây dựng từ năm 1983 và có một số khiếm khuyết như cách điện vỡ, dây dẫn bảo dưỡng…. đã được nhận diện tức thì như minh họa ở hình dưới: Hệ thống đã phát hiện 2 lỗi là khiếm khuyết dây và khiếm khuyết sứ với độ chính xác từ 94 - 98%.

 

 

Ứng dụng phương pháp này có nhiều ưu điểm hơn so với bay UAV đang thực hiện là trong quá trình bay, người vận hành chỉ cần nhìn vào màn hình máy tính đã biết được thực trạng đường dây đang vận hành có an toàn hay không; Xác định nguyên nhân an toàn/không an toàn; Đếm số lượng khiếm khuyết (nếu có); Đưa ra kết luận ngay tại vị trí bay. Đồng thời còn có điểm nổi bật quan trọng là đồng bộ dữ liệu về trụ sở để lãnh đạo, người quản lý kỹ thuật kiểm tra giám sát. Với những trường hợp cần thiết sẽ kịp thời đưa ra kết luận để xử lý tồn tại khiếm khuyết trên đường dây; Coi đây là căn cứ đưa ra quyết định, lập phương án sửa chữa phù hợp với công tác vận hành.

 

Trên kết quả bay thực tế tại hiện trường, nhóm công tác đã nhận thấy rằng việc ứng dụng UAV kiểm tra và phát hiện thời gian thực các khiếm khuyết sử dụng UAV kiểm tra khiếm khuyết online (thời gian thực) mang lại nhiều lợi ích cho công tác vận hành đường dây cao áp, bao gồm: Nâng cao hiệu quả và độ chính xác của công tác kiểm tra; Giảm thiểu thời gian và chi phí kiểm tra; Tăng cường an toàn cho công nhân và nâng cao độ tin cậy của hệ thống điện. Ngoài ra, ứng dụng công nghệ này còn có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong ngành Điện lực, góp phần nâng cao hiệu quả và an toàn cho công tác vận hành lưới điện.

 

 

 Các thành viên nhóm công tác chụp hình lưu niệm tại hiện trường

 

Tiến sĩ Nguyễn Văn Hậu - Trưởng khoa Khoa Công nghệ thông tin trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên nhận định rằng: Hiệu quả phát hiện sẽ được cải thiện hơn nữa cả về độ chính xác và thời gian phát hiện mà nhóm đang nghiên cứu.

 

Trong thời gian tới, PTC1 sẽ tiếp tục cùng các chuyên gia trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Hưng Yên hoàn thiện và đăng ký thành đề tài khoa học công nghệ cấp Công ty Truyền tải điện và phát triển đề tài này tiến tới đăng ký đề tài khoa học công nghệ cấp EVNNPT./.

 

PV


Tag:PTC1

| Mã Khác

Ý kiến bạn đọc :

<>

Quảng cáo

Về đầu trang