CSDL Ngành điện

Khai thác sức mạnh của AI để thanh tra tại hiện trường

09/09/2025 17:10 Số lượt xem: 14

Cơ quan Điện lực bang New York (NYPA) đang hợp lý hóa chương trình bảo trì bằng công nghệ AI để phát hiện các bất thường và ưu tiên các nhiệm vụ tại hiện trường (Ảnh st)

Hiện nay, công nghệ đang làm thay đổi toàn diện hoạt động và công tác bảo trì của các công ty điện lực. Một ví dụ điển hình: Cơ quan Điện lực bang New York (NYPA) đã tích hợp công nghệ thị giác máy tính do Trí tuệ nhân tạo (AI) điều khiển vào chương trình bảo trì của mình. Công nghệ này giúp phát hiện các khiếm khuyết và bất thường của thiết bị bằng cách phân tích dữ liệu trực quan do máy bay không người lái hoặc máy ảnh thu thập, đồng thời giảm tác động của gió lên hiệu suất hoạt động của bình ngưng làm mát bằng không khí (ACC). Công nghệ thị giác máy tính dựa trên AI cho phép thanh tra các tài sản mà không gây gián đoạn tốn kém cho các hoạt động và giảm sự biến động về chất lượng thanh tra do sự mệt mỏi hoặc lỗi của con người.

NYPA đang sử dụng rộng rãi các mô hình có sẵn bao gồm Mạng lưới Nơron Nếp cuộn (Convolutional Neural Network - CNN), Bạn mới Nhìn Một Lần (You Only Look Once - YOLO) và các tùy chọn dựa trên đám mây và điều chỉnh chúng thông qua đào tạo và tinh chỉnh. Kết quả cuối cùng là một mô hình thị giác máy tính dựa trên AI có thể nhận dạng lớp tài sản và lớp con như một đường dây truyền tải và phân loại, phân tích và thanh tra các kho lưu trữ hình ảnh lớn.

Các vật cách điện trên đường dây truyền tải của NYPA cho thấy rõ ràng các bát sứ cách điện bị vỡ (Ảnh st)

Hình ảnh phân đoạn của một đoạn đường dây truyền tải, làm nổi bật các sợi dây điện bị hỏng và một lỗ hổng ở giữa chúng (Ảnh st)

Ricardo DaSilva, Phó Chủ tịch phụ trách hoạt động chiến lược của NYPA, nhấn mạnh rằng NYPA tiếp tục phát triển năng lực AI cùng các đối tác hướng tới sự vận hành tối ưu. Hệ thống quản lý tài sản ISO55001 của NYPA tập trung vào tối ưu hóa chi phí, rủi ro và hiệu suất hoạt động.

Phân tích các hình ảnh

Phát huy lợi thế công nghệ thị giác máy tính dựa trên AI để phân tích và thanh tra các hình ảnh cho phép theo dõi tài sản toàn diện và chính xác hơn, đồng thời giảm đáng kể thời gian cần thiết cho việc thanh tra, giúp tăng đáng kể hiệu quả tổng thể.

NYPA đã thử nghiệm các mô hình với hình ảnh của các tài sản có các bất thường/vấn đề bảo trì đã biết từ kho lưu trữ của mình và hình ảnh nguồn mở có sẵn thông qua EPRI, một tổ chức nghiên cứu, phát triển và triển khai năng lượng phi lợi nhuận. Các ví dụ về bất thường và các vấn đề bảo trì mà hệ thống phân tích bao gồm các vết nứt và hư hại kết cấu trên đập, rò rỉ, xói mòn, bong tróc, xâm lấn thực vật, xói mòn trên các vật cách điện, vật cách điện bị hỏng và hư hỏng dây dẫn. Các mô hình đạt Độ chính xác trung bình (mAP) cao, chỉ số thường dùng để đánh giá hiệu suất và khả năng tiên đoán chính xác.

Cận cảnh lối đi phía trên và cần trục cổng ở Đập Long Sault trong dự án thủy điện St. Lawrence (Ảnh st).

Bức ảnh chụp ngang đập Long Sault bằng máy bay không người lái này hiển thị toàn bộ các khoang xả, lối đi phía trên và cần trục cổng mà nhân viên sử dụng để vận hành các cửa xả và cửa tràn (Ảnh st)

Các mô hình nguồn mở hoặc dựa trên đám mây có sẵn và tiết kiệm chi phí. Chúng cung cấp tính linh hoạt và NYPA có thể đào tạo và tinh chỉnh chúng thêm tùy theo nhu cầu của mình. Tuy nhiên, có rất nhiều mô hình này và cần có nhiều thời gian và chuyên môn để tìm ra mô hình tốt nhất cho nhiều loại thanh tra khác nhau.

Tăng tốc thanh tra

Một nền tảng trung tâm để tải lên, lưu trữ và tìm kiếm hình ảnh do máy bay không người lái thu thập giúp việc lưu trữ và truy xuất hình ảnh và thanh tra nhanh hơn và liền mạch hơn.

Các hệ thống AI có thể xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ camera và cảm biến nhanh hơn con người, cung cấp thông tin chi tiết gần như theo thời gian thực và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn. Điều này có thể hợp lý hóa quy trình bảo trì, giảm thời gian phản hồi và cho phép lực lượng lao động tại hiện trường ưu tiên các nỗ lực bảo trì. Thanh tra và ra quyết định nhanh hơn cũng có nghĩa là các thao tác an toàn hơn cho thợ đường dây, vì hệ thống nhận dạng và giải quyết các vấn đề trước khi chúng trở nên nghiêm trọng.

Việc tích hợp thị giác máy tính vào các hoạt động mang lại những lợi ích bổ sung đáng chú ý. AI hỗ trợ theo dõi tài sản theo thời gian thực giúp cắt giảm nhu cầu thanh tra thường xuyên tốn kém và nhận dạng các vấn đề trước khi chúng leo thang. Nhờ đó, các tổ sửa chữa và bảo trì có thể tránh việc thay thế hoặc sửa chữa tốn kém, giảm nhu cầu lao động thủ công và đảm bảo quy trình vận hành hợp lý hơn. Khi các đối tác nghiên cứu và phát triển (R&D) cộng tác với các nhóm trên khắp khu vực dịch vụ của NYPA để nghiên cứu áp dụng AI nhằm giải quyết các thách thức của doanh nghiệp và khách hàng, các năng lực tổ chức và dựa trên công nghệ và được tăng cường, dẫn đến việc nhân viên trong toàn tổ chức áp dụng rộng rãi hơn nữa.

Góc nhìn chính diện của Khoang 2 tại Đập Long Sault ở St. Lawrence, New York, cho thấy thảm thực vật phát triển trên đập tràn (Ảnh st)

Máy bay không người lái

Chương trình robot của công ty điện lực này bắt đầu từ năm 2016, với các máy bay không người lái đóng vai trò quan trọng. NYPA sử dụng nhiều loại máy bay không người lái từ sáu nhà chế tạo khác nhau để chụp ảnh tài sản của mình trên toàn bang New York. Hơn 100 nhân lực đã hoàn thành đào tạo để trở thành phi công máy bay không người lái. Mới đây, FAA (Cục Hàng không Liên bang) đã cấp cho NYPA giấy phép điều khiển các hệ thống máy bay không người lái vượt ra ngoài tầm nhìn trực quan của phi công chỉ huy trong bán kính 1,6km trong bất kỳ không phận không bị hạn chế nào mà không cần phê duyệt trước. Sự miễn trừ chấp thuận này cho phép NYPA mở rộng khả năng sử dụng máy bay không người lái để theo dõi và thanh tra các tài sản truyền tải, phát điện và kênh đào trên toàn bang.