Rechercher activement et appliquer l'intelligence artificielle dans la gestion et l'exploitation du réseau électrique

Au fil des années, Quang Tri Power Company (PC Quang Tri) a activement recherché, construit et appliqué la science et la technologie dans les domaines de l'automatisation de l'exploitation, de l'inspection, de l'évaluation de la qualité du réseau électrique, de la gestion des investissements de construction et du service client, contribuant à améliorer la production et les activités commerciales de l'entreprise.

Quelques images de réseaux électriques dangereux détectés par des drones/UAV - Photo : TN

PC Quang Tri est un pionnier au sein du Groupe Électricité Vietnamien (EVN) en matière de recherche et développement et a été récompensé pour son initiative de proposer une version intégrée de logiciels d'information de terrain et de gestion de l'ingénierie du réseau. L'entreprise a notamment mené des recherches sur l'intelligence artificielle (IA) en automatisation afin de détecter, grâce à l'imagerie, les anomalies du réseau électrique et des postes de transformation du réseau en exploitation.

Parmi ces programmes, on peut citer : la vérification automatique des objets d'intérêt dans les images capturées et stockées dans le système de gestion des investissements de construction (EVN-IMIS). Ce programme a permis d'automatiser l'inspection et l'analyse des images capturées chaque année lors des projets d'investissement ; ou encore l'application d'intelligence artificielle, qui détecte automatiquement les surchauffes anormales grâce aux images capturées par les appareils sous tension du réseau. Le programme analyse et émet automatiquement des alertes pour aider le personnel technique à trouver les solutions appropriées pour gérer ces anomalies et prévenir d'éventuels incidents électriques.

En 2022, PC Quang Tri a mené des recherches et appliqué l'IA pour détecter les risques liés à la sécurité du réseau à partir d'images et de vidéos collectées par des drones. Bien que le secteur de l'électricité ait déployé de nombreux logiciels pour la gestion et l'exploitation du réseau, tels que les logiciels de gestion du réseau (PMIS) et les systèmes d'inspection moyenne tension (KTHT) visant à numériser l'inspection des lignes et des postes de transformation, la détection d'existence à partir des images des logiciels PMIS et KTHT se fait encore à l'œil nu.

Cette méthode prend beaucoup de temps à détecter les images et les vidéos. Par conséquent, les images et les vidéos collectées par les caméras volantes/drones seront synchronisées avec le programme PMIS-AI et analysées automatiquement pour détecter les risques pour la sécurité du réseau, évitant ainsi aux opérateurs de procéder à des inspections visuelles ou à l'aide de jumelles. L'application de modèles d'IA à la détection des risques pour la sécurité du réseau à partir d'images/vidéos collectées par des drones en vol a donc eu des effets positifs sur la gestion et l'exploitation du réseau.

Afin que le système fonctionne avec une grande précision, en plus de construire des modèles, de normaliser les données, d'étiqueter les objets et de former le programme de reconnaissance d'objets, la société a appliqué la solution de modèle Yolov5 au programme PMIS-AI.

Grâce à ce modèle, le traitement d'une image de 4 Mo ne prend que 1/10 de seconde. PC Quang Tri est donc une unité qui a fait un pas en avant dans la recherche dans ce domaine, notamment en proposant de nombreuses solutions pour une mise en œuvre généralisée. Le programme d'application de l'intelligence artificielle à la reconnaissance d'images dans les étapes de construction, notamment dans le domaine de la gestion des investissements de construction, et la reconnaissance automatique des caméras thermiques pour les unités de la Central Power Corporation, sont généralement très appréciés et mis en œuvre efficacement.

En 2024, le thème « Recherche et application de l'intelligence artificielle pour détecter les risques d'insécurité du réseau électrique à partir d'images/vidéos collectées par des drones/UAV lors de missions de vol » du groupe d'auteurs : Maîtres Phan Van Vinh, Nguyen Van Tai, Le Cong Hieu, Le Van Minh, Nguyen Xuan Thuy du PC Quang Tri a remporté le deuxième prix du 17e Concours national d'innovation technique (2022-2023) organisé par l'Union vietnamienne des associations scientifiques et technologiques, Fonds vietnamien de soutien à l'innovation technique (VIFOTEC) dans les domaines suivants : technologies de l'information, électronique, télécommunications.

Avec la solution d'application d'IA pour détecter les risques d'insécurité du réseau électrique à partir d'images/vidéos collectées par des drones/UAV, la programmation de trajectoires de vol automatiques en fonction des missions de vol du PC Quang Tri appartient à la catégorie des logiciels de reconnaissance d'IA combinés à l'analyse de données pour donner des avertissements et détecter les risques d'insécurité du réseau électrique à partir d'images/vidéos collectées par des drones volants.

Application du modèle d'intelligence artificielle Yolov8, d'autres outils de support (LabelMe pour l'étiquetage, Google Colab pour la formation) pour détecter l'existence/les anomalies des lignes 110 kV, 22 kV à travers des images et des vidéos collectées à partir de flycam/drones, en se concentrant spécifiquement sur la détection d'objets de conducteurs nus effilochés, de colliers en porcelaine desserrés, d'isolants sales, cassés, fissurés et d'autres objets anormaux sur le réseau.

La programmation automatisée des trajectoires de vol des drones survolant le réseau est une technologie de pointe pour la sécurité et l'efficacité de la surveillance du réseau. Ce système est conçu pour surveiller le réseau automatiquement et en continu, tout en fournissant des informations complètes pour détecter les risques liés à la sécurité du réseau. Cette solution permet d'accroître l'efficacité de la surveillance de la sécurité du réseau, de réduire les coûts de surveillance, d'améliorer la précision, d'accroître l'efficacité opérationnelle et de réduire les délais et les effectifs.

Afin d'optimiser la puissance des technologies numériques pour améliorer l'efficacité de la gestion technique et garantir la sécurité des opérations du réseau électrique, la recherche et l'application de l'IA à la gestion technique constituent une tendance incontournable. Cela contribuera grandement à améliorer la productivité du travail et l'efficacité de la gestion de la qualité de l'énergie, fournissant ainsi une source d'énergie stable et sûre au service du développement socio-économique local.

Tan Nguyen