EVNNPT đảm bảo truyền tải điện an toàn, liên tục, ổn định cho các hoạt động kinh tế, chính trị, xã hội, an ninh, quốc phòng và thị trường điện Việt Nam.

Công ty Truyền tải điện 3: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý vận hành

Ngày đăng: 6/21/2021 4:14:47 PM

Năm 2021, Công ty Truyền tải điện 3 (PTC3) tiến hành thử nghiệm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích hình ảnh thu được từ thiết bị bay không người lái (UAV) và Camera để nâng cao hiệu quả công tác quản lý vận hành lưới điện. Đây là một trong những nhiệm vụ kế hoạch chuyển đổi số giai đoạn 2021 – 2025 của Tổng công ty Truyền tải điện Quốc gia (EVNNPT) giao cho PTC3 thực hiện.

Hình ảnh nhận biết cháy, khói của Camera AI trên đường dây 220kV Krôngbuk - Nha Trang

Cùng với việc số hóa khối lượng lớn hồ sơ quản trị, hồ sơ và dữ liệu các phần tử chính trên lưới truyền tải điện, PTC3 từng bước ứng dụng các thiết bị công nghệ số, trong đó có sử dụng UAV, Camera để kiểm tra quản lý kỹ thuật 5173,49Km đường dây 220kV, 500kV và đã mang lại nhiều hiệu quả cao so với công tác kiểm tra truyền thống. Để tiếp tục nâng cao hiệu quả ứng dụng thiết bị công nghệ số, tháng 6-2021, PTC3 lắp thử nghiệm Camera AI cảnh báo cháy tại hành lang các đường dây. Kết quả, đã nhận diện được các đám khói cháy với độ tin cậy đáp ứng cảnh báo đến người vận hành bằng tin nhắn và hình ảnh xác thực trên smart phone.

Từng bước thực hiện số hóa

Lưới điện truyền tải do PTC3 quản lý trải dài qua 09 tỉnh nam duyên hải miền Trung, Tây Nguyên và Cao nguyên, chủ yếu đi qua vùng đèo núi cao, quanh co, đường xá giao thông khó khăn. Khí hậu 2 mùa khác biệt (mùa mưa Tây Nguyên là mùa khô, nắng Duyên Hải và ngược lại). Mùa khô, nhiều khoảng cột có nguy cơ cháy do cây cối ngoài hành lang nhiều chủng loại, phức tạp. Mùa mưa, dễ bị sạt lở sườn móng trụ. Lưới điện đi qua khu vực đông dân cư thì thường xảy ra tình trạng thả diều, căng bạt phơi nông sản nên khi có dông lốc dễ bị cuốn lên, khả năng gây sự cố cho lưới điện luôn tiềm ẩn.

Trước đây việc kiểm tra định kỳ, đột xuất lưới điện, công nhân phải di chuyển rất xa, mất nhiều thời gian và sức lực, phải leo trèo hoặc thông qua thiết bị hỗ trợ nhìn xa như ống nhòm để kiểm tra các thiết bị điện trên cao hoặc ở xa. Trong khi đó, việc kiểm tra sau sự cố, sau mưa lũ bất thường đòi hỏi phải nhanh nhất để phát hiện kịp thời các nguy cơ gây hư hỏng lưới điện. Trong những trường hợp như vậy, người công nhân vận hành đường dây gặp rất nhiều khó khăn, thậm chí nguy hiểm đến tính mạng, nhưng độ chính xác của kết quả kiểm tra lại không cao, phụ thuộc vào nhận định chủ quan của người kiểm tra và còn ảnh hưởng đến sự vận hành liên tục của lưới điện, nên nhiều trường hợp phải cắt điện mới kiểm tra được.

Với mục tiêu chuyển đổi số nhằm tăng năng suất lao động, năm 2019, PTC3 đã ứng dụng thiết bị bay không người lái điều khiển từ xa (UAV) kèm thiết bị ghi nhận hình ảnh và Camera chuyên dụng sử dụng pin năng lượng mặt trời, 4G lắp trên cột đường dây để giám sát từ xa, nắm rõ tình hình hành lang tại các vị trí xung yếu, các khoảng cột có nguy cơ gây sự cố. Đến nay, trên lưới điện truyền tải PTC3 quản lý vận hành đã lắp được 105 bộ Camera, trang bị 10 bộ thiết bị UAV sử dụng tại tất cả các đơn vị Truyền tải trực thuộc Công ty.

Qua thực tế, UAV, Camera đã chứng minh được vai trò hỗ trợ tích cực trong công tác kiểm tra vận hành lưới điện. Các thiết bị này có thể hoạt động trên nhiều địa hình và không gian, tiếp cận gần với thiết bị đang mang điện, quay phim và chụp lại hình ảnh rõ nét với độ chính xác và tin cậy cao. Đặc biệt, có thể tiếp cận từ xa những nơi mà con người khó hoặc không thể đến trực tiếp, giúp giải quyết công việc nhanh hơn đồng thời giảm cường độ lao động cho người công nhân.

Tuy nhiên, trong quá trình ứng dụng các thiết bị này vẫn còn một số hạn chế như: Dữ liệu bằng hình ảnh được ghi về hệ thống máy tính của bộ phận kỹ thuật, sau đó việc kiểm tra vẫn bằng hình thức thủ công (công nhân, cán bộ kỹ thuật xem lại trực tiếp tất cả các hình ảnh để đánh giá kết quả); công tác biên tập, sắp xếp lưu trữ hình ảnh cũng thủ công trên các thiết bị lưu trữ. Việc này tiêu tốn nhiều thời gian và dựa rất nhiều vào kinh nghiệm của người kiểm tra. Khi kiểm tra dữ liệu với khối lượng lớn, người kiểm tra dễ mệt mỏi làm cho kết quả đánh giá có xác suất nhầm lẫn. 

Thông minh hóa quản lý vận hành

Khắc phục những hạn chế trên, đầu năm 2021, PTC3 tiếp tục nghiên cứu các giải pháp nâng cao hiệu quả quản lý vận hành lưới điện. Đó là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) phân tích hình ảnh từ Camera và UAV. Hình ảnh ghi được từ Camera tích hợp AI được phân tích, thông báo tức thời trên smart phone. Hình ảnh ghi được từ UAV sẽ thông qua phần mền AI trên máy tính tự động nhận diện chính xác các tình huống xảy ra. Từ đó giúp cán bộ, nhân viên kỹ thuật và lãnh đạo ra các quyết định chính xác, nhanh chóng tập trung kiểm tra và xử lý kịp thời các vấn đề phát sinh.

Để triển khai ứng dụng AI, PTC3 đã phối hợp với đơn vị tư vấn hoàn thiện nội dung thiết kế giải pháp, gồm: Xây dựng nguồn dữ liệu mẫu phục vụ khởi tạo ứng dụng AI xử lý hình ảnh từ UAV, Camera (mẫu này là hình ảnh bất thường trong quá trình QLVH thực tế hoặc thực hiện mô phỏng các dạng bất thường hay sự cố trên đường dây tại các hiện trường đào tạo); Xây dựng giải pháp hệ thống trí tuệ nhân tạo tự động phân tích, nhận diện hình ảnh, phân loại được bất thường/bình thường trong kiểm tra đường dây, phát hiện khiếm khuyết, hư hỏng và các nguy cơ hành lang. Tự động đưa ra các cảnh báo và đánh giá sơ bộ.

Cảnh báo khói, cháy gần đường dây 220kV Tuy Hòa - Nha Trang

PTC3 đồng thời tiến hành khảo sát hiện trường, thu thập hình ảnh tại một số khoảng cột vị trí xung yếu, mức độ nguy cơ cao thuộc các đường dây 220kV để đánh giá khả năng bay, chụp và xử lý dữ liệu phục vụ ứng dụng AI xử lý hình ảnh từ UAV và Camera đường dây.

Sau thời gian nghiên cứu, tháng 6-2021, PTC3 lắp thử nghiệm Camera AI cảnh báo cháy tại hành lang các đường dây 220kV Nha Trang - KrôngBuk, Tuy Hòa – Quy Nhơn, Tuy Hòa - Nha Trang. “Các dữ liệu được AI xử lý đã nhận diện được các đám khói cháy với độ tin cậy đáp ứng cảnh báo đến người vận hành bằng tin nhắn và hình ảnh xác thực trên smart phone” - Kỹ sư Đinh Văn Minh (Phòng Kỹ thuật PTC3) – người trực tiếp tham gia nhiệm vụ cho biết.

Công tác thử nghiệm cảnh báo khiếm khuyết, các hiện tượng bất thường khác sẽ được PTC3 tiếp tục thực hiện trên 2 tuyến đường dây (1 tuyến đường dây thuộc miền núi cao nguyên, 1 tuyến đường dây ven biển duyên hải). Dự kiến, năm 2022 sẽ nhận rộng sau khi ứng dụng thử nghiệm được đánh giá có hiệu quả.

Việc ứng dụng AI để phân tích hình ảnh từ UAV, Camera giám sát lưới điện truyền tải là quá trình thông minh hóa công tác quản lý vận hành, phù hợp với quan điểm, định hướng chuyển đổi số của EVNNPT là lấy con người làm trung tâm, công nghệ số làm đòn bẩy. Ứng dụng này đã mang lại những đột phá về tăng năng suất lao động đồng thời xây dựng được kho dữ liệu lớn dùng chung. Đặc biệt, trong tình hình đại dịch covid 19 vẫn đang diễn biến phức tạp, việc di chuyển bị hạn chế, nhiều địa phương phải giãn cách xã hội, thì đại dịch như một phép thử, cơ hội thôi thúc PTC3 nhanh chóng nghiên cứu, ứng dụng công nghệ số, góp phần đảm bảo mục tiêu kép: vừa chống dịch vừa có giải pháp quản lý vận hành tốt lưới điện./.

Nguyễn Thị Tuyết Nga



Tin khác:


Dấu chân người lính Truyền tải






Lượt truy cập:
web
analytics