Rewolucja w inspekcjach linii energetycznych dzięki dronom napędzanym sztuczną inteligencją

Inspekcje linii energetycznych odgrywają kluczową rolę w utrzymaniu stabilności, niezawodności i bezpieczeństwa sieci energetycznych. Przeprowadzane przy zastosowaniu tradycyjnych metod są pracochłonne, czasochłonne i często niebezpieczne oraz niedokładne. Dzięki integracji technologii sztucznej inteligencji (AI) i dronów proces ten staje się bardziej wydajny, dokładny i bezpieczny. Drony napędzane przez AI mogą szybko pokrywać duże obszary, wykrywając i klasyfikując usterki, które mogłyby pozostać niezauważone podczas tradycyjnych inspekcji i w rezultacie doprowadzić do poważnych awarii oraz przerw w dostawach energii.

Rodzaje tradycyjnych metod inspekcji linii energetycznych

Tradycyjne metody inspekcji opierają się głównie na wizualnej ocenie stanu technicznego infrastruktury, która jest przeprowadzana przez wykwalifikowanych pracowników, często w trudnych warunkach terenowych i atmosferycznych.

Najbardziej powszechna jest inspekcja wizualna, podczas której inspektorzy oglądają linie z ziemi za pomocą lornetek, kamer lub w niektórych przypadkach z powietrza, za pomocą helikopterów. W razie wykrycia uszkodzeń, zespół serwisowy musi dotrzeć do miejsca awarii, co często wymaga dostępu do trudno osiągalnych terenów.

Czasami inspekcje są przeprowadzane bezpośrednio na liniach energetycznych, z użyciem podnośników lub wymagając wspinania się na słupy. Pracownicy muszą w takich przypadkach znajdować się blisko przewodów, co potencjalnie naraża ich na porażenie prądem.

W niektórych przypadkach wykorzystuje się kamery termowizyjne, które mogą wykryć przegrzewanie się elementów infrastruktury. Takie kamery są jednak zazwyczaj stosowane z ziemi lub z pokładu helikoptera, co zmniejsza ich skuteczność i zasięg.

Ograniczenia tradycyjnych metod inspekcji linii energetycznych

Tradycyjne metody inspekcji linii energetycznych wiążą się z wieloma ograniczeniami, które sprawiają, że często są rozwiązaniem nieefektywnym. Do najistotniejszych należą:

• Czasochłonność: inspekcja jednej linii przesyłowej może wymagać wielu wizyt w ciągu roku, co prowadzi do znacznych opóźnień w identyfikacji problemów. W przypadku dużych sieci, inspektorzy mogą pokrywać jedynie niewielkie obszary w danym czasie, a to wydłuża cały proces. Brak ciągłości monitoringu sprawia, że potencjalne usterki mogą rozwijać się między inspekcjami, prowadząc do awarii, zanim zostaną wykryte.
• Koszty: zatrudnienie zespołu inspektorów, organizacja lotów helikopterowych oraz wydatki związane z dokumentacją i analizą danych mogą znacząco obciążać budżet firm energetycznych. W wielu przypadkach, koszty te przewyższają korzyści płynące z przeprowadzonych inspekcji.
• Ryzyko dla bezpieczeństwa: wspinanie się na słupy oraz praca w trudnych warunkach atmosferycznych naraża pracowników na upadki, porażenia prądem oraz inne niebezpieczeństwa. Nawet inspekcje z powietrza mogą być niebezpieczne, jeśli helikopter musi zbliżyć się do linii energetycznych.
• Subiektywność w ocenie: różnice w doświadczeniu pracowników, zmęczeniu wzroku czy poziomie koncentracji mogą prowadzić do pominięcia istotnych uszkodzeń. Dodatkowo, decyzje dotyczące priorytetów inspekcji mogą być oparte na intuicji, a nie na twardych danych.
• Problemy z zarządzaniem danymi: zbieranie danych w formatach takich jak zdjęcia czy notatki ręczne może prowadzić do problemów z ich analizą i przechowywaniem. Często zdarza się, że informacje są niekompletne, zgubione lub uszkodzone, co utrudnia dokładną ocenę stanu linii. W efekcie wiele potencjalnych problemów może zostać przeoczonych.

Wykorzystanie dronów napędzanych sztuczną inteligencją w inspekcjach linii energetycznych

Tradycyjne metody inspekcji linii energetycznych były przez wiele lat jedynym dostępnym rozwiązaniem. W obliczu rosnących potrzeb w zakresie bezpieczeństwa i efektywności, wiele firm energetycznych zaczęło jednak dostrzegać wartość w wykorzystaniu nowoczesnych technologii, takich jak drony napędzane AI, które rewolucjonizują sposób przeprowadzania inspekcji linii energetycznych.

Drony, wyposażone w zaawansowane systemy wizyjne oraz sensoryczne, mają zdolność do autonomicznego przeprowadzania inspekcji na dużą skalę, eliminując większość ograniczeń tradycyjnych metod. Ich zastosowanie pozwala na automatyzację wielu etapów inspekcji.

Mogą samodzielnie przemierzać trasy linii, omijając przeszkody, wykonując zdjęcia i zbierając dane. Dzięki temu niweluje się konieczność angażowania pracowników do bezpośredniego kontaktu z linią elektryczną, co znacznie poprawia bezpieczeństwo pracy.

Ponadto drony mogą pokryć o wiele większe obszary w krótszym czasie niż tradycyjne metody, co przekłada się na zwiększenie efektywności – mogą przeprowadzić kompleksową inspekcję w ciągu kilku godzin, zapewniając jednocześnie większą precyzję.

To wszystko sprawia, że połączenie technologii dronów i sztucznej inteligencji pozwala znacznie obniżyć koszty kontrolowania linii energetycznych. Szacuje się, że rozwiązanie to może zredukować wydatki związane z takimi inspekcjami nawet o 40%.

Rodzaje danych zbieranych przez drony kontrolujące linie energetyczne

Kluczowym elementem skutecznej inspekcji i kompleksowej analizy kondycji infrastruktury jest zbieranie różnorodnych danych. Drony wykorzystywane do kontrolowania linii energetycznych są wyposażone w szereg czujników i kamer, które umożliwiają rejestrowanie różnych informacji z wielu źródeł.

Do najważniejszych typów gromadzonych przez drony danych należą:

• Zdjęcia RGB: drony wyposażone w kamery RGB rejestrują obrazy w pełnym kolorze, co pozwala na wizualną ocenę stanu linii i ich otoczenia. Obrazy te mogą być analizowane pod kątem uszkodzeń, takich jak pęknięcia czy odkształcenia, korozji, a także innych widocznych defektów i obecności obcych przedmiotów.
• Obrazowanie termiczne: kamery termowizyjne umożliwiają wykrywanie różnic w temperaturze, co jest szczególnie przydatne do identyfikacji przegrzewających się elementów, takich jak przewody czy izolatory. Wczesne wykrycie problemów związanych z przeciążeniem czy uszkodzeniami izolacji może zapobiec poważnym awariom.
• Dane pomiarowe LiDAR: technologia LiDAR (Light Detection and Ranging) umożliwia precyzyjne mapowanie terenu i obiektów znajdujących się w pobliżu linii energetycznych, a także tworzenie trójwymiarowych modeli infrastruktury. Pozwala to na dokładną analizę przestrzenną, wykrywanie deformacji słupów oraz ocenę odległości między przewodami a przeszkodami (np. roślinnością).
• Dane multispektralne: kamery multispektralne rejestrują obrazy w wielu zakresach widma elektromagnetycznego, w tym w bliskiej podczerwieni. Pozwalają monitorować stan roślinności wokół linii energetycznych oraz wykrywać potencjalne zagrożenia związane z nadmiernym wzrostem roślin, co może prowadzić do zwarć lub pożarów.

Rola sztucznej inteligencji w inspekcjach linii energetycznych dronami

Zebrane informacje są przetwarzane przez zaawansowane algorytmy AI, które analizują obrazy i dane w czasie rzeczywistym. Sztuczna inteligencja potrafi wykrywać nawet drobne anomalie, klasyfikować je według stopnia ryzyka i sugerować odpowiednie działania naprawcze. W tym celu wykorzystuje się takie rozwiązania, jak:

• Algorytmy widzenia komputerowego: algorytmy te są trenowane na setkach tysięcy obrazów, dzięki czemu potrafią rozpoznać różne typy usterek, takie jak pęknięcia, korozje, uszkodzenia izolacji czy nieprawidłowości w montażu. Wizja komputerowa umożliwia automatyczne rozpoznawanie wzorców, które dla ludzkiego oka mogą być trudne do zauważenia, zwłaszcza w skomplikowanych i dużych zbiorach danych.
• Modele uczenia maszynowego: wykryte anomalie są analizowane przez modele uczenia maszynowego (ML), które zostały wcześniej wytrenowane na dużych zbiorach danych zawierających obrazy różnych typów usterek. Modele te są w stanie nie tylko rozpoznać rodzaj usterki, ale także klasyfikować ją według poziomu ryzyka. Mogą na przykład określić, czy widoczna korozja jest poważna i wymaga natychmiastowej interwencji, czy też jest na wczesnym etapie i wystarczy, że będzie monitorowana.
• Przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym: algorytmy AI analizują dane bezpośrednio podczas lotu drona, umożliwiając natychmiastowe wykrywanie i zgłaszanie defektów. Dzięki temu można szybko podjąć odpowiednie działania dotyczące konieczności interwencji, co jest szczególnie ważne w przypadku nagłych usterek, które mogą prowadzić do awarii.
• Konserwacja predykcyjna: analizując historyczne dane na temat uszkodzeń, warunków pogodowych i innych czynników, system może przewidywać miejsca, w których istnieje zwiększone ryzyko wystąpienia problemów. Dzięki temu możliwe jest planowanie prewencyjnych działań konserwacyjnych, co przyczynia się do zwiększenia niezawodności sieci energetycznej. Proaktywne podejście do konserwacji pozwala na unikanie kosztownych napraw i przestojów, co przekłada się na oszczędności dla firm energetycznych.

Dzięki integracji różnych typów danych i różnych zaawansowanych metod pracy z nimi, drony napędzane AI są w stanie dostarczyć niezwykle szczegółową i wielowymiarową analizę stanu linii energetycznych. To sprawia, że stają się nieocenionym narzędziem dla przedsiębiorstw użyteczności publicznej w zarządzaniu i utrzymaniu nowoczesnej infrastruktury energetycznej.

Pragmile – eksperci w opracowywaniu rozwiązań do identyfikacji usterek dzięki synergii dronów i sztucznej inteligencji

Pragmile – firma technologiczna specjalizująca się w tworzeniu nowoczesnych rozwiązań opartych o sztuczną inteligencję – zdążyła już przyczynić się do wdrożenia znacznych innowacji w obszarze inspekcji w sektorze energetycznym. A wszystko za sprawą opracowania Solar Spy – platformy SaaS do kompleksowego zarządzania farmami solarnymi.

Za znaczną część sukcesu oprogramowania odpowiada moduł precyzyjnych inspekcji obiektów fotowoltaicznych za pomocą zaawansowanych technologicznie dronów napędzanych sztuczną inteligencją, wyposażonych w szereg czujników i kamer.

Zebrane w czasie kontroli dane są w czasie rzeczywistym udostępniane do systemu. Silniki AI i ML analizują obrazy RGB i termiczne, by zapewnić szczegółową ocenę możliwości wydajnościowych elektrowni, aż do poziomu ogniw. Raporty z inspekcji obejmują dokładną klasyfikację i lokalizację awarii, a także pokazują wpływ na straty produkcyjne.

Solar Spy to przykład udanego połączenia technologii dronów i sztucznej inteligencji w inspekcjach farm słonecznych. Firma Pragmile, dzięki swojemu doświadczeniu i innowacyjnemu podejściu, wprowadziła nowe standardy w zakresie kontroli i konserwacji systemów fotowoltaicznych, przyczyniając się do zwiększenia efektywności energetycznej i obniżenia kosztów operacyjnych. Ten sukces z powodzeniem mógłby zostać powtórzony w obszarze inspekcji linii energetycznych, gdzie występują podobne wyzwania.

Możliwości zaawansowanych inspekcji dronami napędzanymi AI w sektorze energetycznym

Zarówno inspekcje farm fotowoltaicznych, jak i linii energetycznych mają na celu zapewnienie prawidłowego funkcjonowania infrastruktury. Celem jest wykrywanie i rozwiązywanie problemów, które mogą prowadzić do obniżenia wydajności lub przerw w dostawie energii. Inspekcje obu typów infrastruktury wiążą się też z podobnymi wyzwaniami technicznymi.

W obu przypadkach drony napędzane AI umożliwiają automatyzację procesów inspekcyjnych, co znacznie skraca czas potrzebny na monitorowanie rozległych obszarów. Mogą szybko przemieszczać się nad panelami słonecznymi lub wzdłuż linii energetycznych, autonomicznie zbierając dane i identyfikując potencjalne problemy.

AI odgrywa kluczową rolę w analizie informacji zebranych zarówno na temat farm solarnych, jak i linii energetycznych. Modele sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym przetwarzają obrazy i inne dane sensoryczne, identyfikując wzorce, które mogą wskazywać na usterki i pozwalając natychmiast reagować na awarie. AI umożliwia także klasyfikację problemów według ich priorytetu, rekomendowanie odpowiednich działań naprawczych oraz predykcyjną konserwację.

Zarówno w przypadku farm słonecznych, jak i linii energetycznych, wykorzystanie dronów napędzanych AI przyczynia się do poprawy bezpieczeństwa pracy oraz efektywności operacyjnej. Eliminują one potrzebę fizycznej obecności pracowników w potencjalnie niebezpiecznych miejscach. Automatyzacja procesów i precyzyjna analiza danych przyczyniają się także do lepszego zarządzania zasobami oraz redukcji kosztów utrzymania.

Inspekcje farm słonecznych i linii energetycznych za pomocą dronów napędzanych AI są doskonałym przykładem tego, jak nowoczesne technologie mogą zrewolucjonizować utrzymanie infrastruktury krytycznej. Pomimo pewnych różnic w specyfice monitorowanych obiektów, zarówno farmy słoneczne, jak i linie energetyczne mogą korzystać z tych samych zaawansowanych rozwiązań, które zapewniają większą precyzję, efektywność i bezpieczeństwo w procesach inspekcyjnych. W obu przypadkach umożliwiają one proaktywne zarządzanie infrastrukturą, co przekłada się na większą niezawodność i mniejsze ryzyko awarii, czyniąc je nieocenionym wsparciem dla firm prywatnych i przedsiębiorstw użyteczności publicznej działających w branży energetycznej.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat wdrażania inspekcji dronami napędzanymi AI i poznać możliwości dostosowane do Twojego biznesu, umów się na bezpłatną konsultację z Marcinem Jabłonowskim – Dyrektorem Zarządzającym i Architektem Rozwiązań AI w Pragmile.