Automatyczna inwentaryzacja dzięki sztucznej inteligencji i dronom

W Enei Operator trwa pilotaż wykorzystania sztucznej inteligencji w procesie gromadzenia danych o sieci energetycznej. Program dotyczy linii napowietrznych średniego napięcia, a dane zbierane są z wykorzystaniem autonomicznych dronów.

W projekcie pilotażowym zastosowano specjalistyczny system informatyczny DRIM klasy IMS (Inspection Management System). Jego koncepcja opiera się na wykorzystaniu nowoczesnych i wydajnych sieci neuronowych do automatycznej identyfikacji obiektów sieci energetycznej. Odbywa się to na podstawie m.in. zdjęć i danych z lidaru, który, wykorzystując system laserowego skanowania, tworzy trójwymiarowy model obiektów.

Technologia sztucznej inteligencji wbudowana w system DRIM pozwoli na weryfikację i aktualizację danych w systemie GIS, który służy do gromadzenia i analizowania danych przestrzennych i ich prezentacji w formie graficznej. Rozwiązanie to wspiera proces tzw. paszportyzacji sieci, a także automatyczną inwentaryzację rozbudowywanej sieci energetycznej. Paszportyzacja to szczegółowe ewidencjonowanie urządzeń i elementów tworzących sieć energetyczną i wprowadzanie ich do systemów informatycznych.

– Sprawdzenie zaawansowanych technologii objętych pilotażem jest pierwszym krokiem w praktycznej weryfikacji ich przydatności oraz możliwości dalszego wykorzystania w codziennym procesie zarządzania majątkiem sieciowym w Enei Operator. Technologia ta może pozwolić chociażby na w dużym stopniu zautomatyzowane oględziny napowietrznych linii energetycznych. Jednak najpierw, na bazie doświadczeń zebranych w pilotażu, musimy określić na ile technologia ta jest gotowa, szczególnie w zakresie praktycznym, czyli jaki jest poziom poprawności identyfikacji elementów sieciowych przez taki system – powiedział Jarosław Ziobrowski, dyrektor Departamentu Zarządzania Majątkiem Sieciowym Enei Operator.

Celem projektu jest „ocena skuteczności wsparcia procesu paszportyzacji poprzez automatyzację identyfikacji obiektów i ich atrybutów i przy zastosowaniu systemu klasy IMS, oraz ocena możliwości dostosowania modeli sztucznej inteligencji i potencjału systemu DRIM na potrzeby Enei Operator”. Ważnym aspektem wynikającym z jego realizacji jest również dodatkowe wsparcie służb technicznych Enei Operator w nadzorze nad siecią.
– Pilotaż wykorzystuje w szerokim zakresie drony do gromadzenia danych. Zakładamy, że zaawansowana technologia pozwoli na automatyczną analizę zebranych przez nie danych i ich aplikowanie bezpośrednio do systemów zarządzania siecią klasy GIS – powiedział Przemysław Starzyński, kierownik Biura Inicjatyw innowacyjnych Enei Operator.

W wyniku działania systemu DRIM następuje przypisanie pozyskanych danych do konkretnych obiektów, konsolidacja danych, kontrola jakości materiałów z różnych źródeł oraz automatyczne generowanie paszportów i kart oględzin. Scentralizowana baza danych obiektów powstała w wyniku działania DRIM, jako systemu klasy IMS, może być zintegrowana i wykorzystana przez system klasy GIS, co w efekcie pozwala na automatyzację przesyłania danych do tych systemów oraz automatyzację i standaryzację aktualizacji rejestrów paszportyzacyjnych.

Pilotaż potrwa do końca 2024 r. W ramach pierwszego etapu prac na terenie Rejonu Dystrybucji Świecie zostały wykonane obloty dwóch odcinków linii średniego napięcia o długości 100 km każdy. Na potrzeby „douczania” systemu w zakresie nowych atrybutów wykonane zostały również obloty na odcinkach roboczych, o łącznej długości nie większej niż 600 km. Do końca kwietnia tego roku przeszkoleni pracownicy Enei Operator samodzielnie testowali system DRIM na innych odcinkach linii średniego napięcia.

W kolejnych miesiącach wykonane w czasie oblotów zdjęcia będą dodawane do systemu DRIM z wykorzystaniem zaawansowanych algorytmów, których poprawność pracy będzie weryfikowana przez pracowników Enei Operator. Równocześnie będą trwały testy interfejsu aplikacji. Jednocześnie rozpoczęły się prace dotyczące możliwości wykorzystania sieci neuronowych do automatycznej identyfikacji usterek na sieci SN oraz identyfikacji i analizy sieci pod kątem bieżącego utrzymania. Będzie to kolejny krok do wdrożenia sztucznej inteligencji w zarządzaniu infrastrukturą elektroenergetyczną w Enei Operator.

Źródło: Enea