ESO reikėjo greitesnio ir patikimesnio būdo tikrinti šimtus kilometrų elektros infrastruktūros. „Agmis“ sukūrė DI pagrįstą infrastruktūros patikros sistemą, kuri išanalizavo 200 000 nuotraukų ir 700 km LiDAR duomenų – aptiko defektus, įvertino augmenijos keliamą riziką ir užtikrino nuoseklų tikslumą, kurio rankinė patikra tokiu mastu negali pasiekti.
ESO is Lithuania's national energy distribution operator, responsible for managing and maintaining the country's electricity distribution infrastructure. With a focus on reliability, safety, and efficiency, ESO oversees extensive low voltage infrastructure networks that power homes and businesses throughout Lithuania. The company continuously seeks innovative solutions to enhance utility asset management, reduce operational costs, and ensure the safety of both its workforce and the public - making AI infrastructure inspection a natural fit for their operational goals.
Rankiniu būdu tikrinti šimtus kilometrų elektros infrastruktūros yra lėta, rezultatai gali būti nevienodi, o lauko darbuotojams tenka dirbti pavojingomis sąlygomis. ESO reikėjo būdo aprėpti didesnę infrastruktūros dalį, anksčiau aptikti defektus ir infrastruktūros priežiūrą grįsti duomenimis, kartu nedidinant rizikos patikras atliekantiems darbuotojams.
Tradicinė rankinė elektros tinklo infrastruktūros patikra reikalauja daug laiko ir darbuotojų, be to, ją veikia žmogiškasis faktorius. Tai riboja tiek patikrų dažnį, tiek rezultatų nuoseklumą dideliuose tinkluose.
Patikras atliekantys darbuotojai susiduria su reikšminga rizika tikrindami aukštos įtampos įrangą ir sunkiai pasiekiamą infrastruktūrą sudėtingomis reljefo ar oro sąlygomis.
Izoliatorių, traversų ir stulpų defektams nustatyti bei klasifikuoti reikia specialistų vertinimo, kurį sudėtinga standartizuoti dideliu mastu. Dėl to didėja rizika, kad dalis defektų tarp patikrų ciklų liks nepastebėti.
Pavojingai prie elektros linijų priartėjusios augmenijos nustatymas ir atstumų matavimas yra svarbūs tinklo patikimumui bei gaisrų prevencijai, tačiau dideliuose linijų koridoriuose tai sunku atlikti tiksliai ir nuosekliai.
„Agmis“ sukūrė kelių DI modelių vizualinės patikros platformą, kuri kartu apdoroja nuotraukas iš oro ir LiDAR duomenis. Viename automatizuotame procese sistema aptinka infrastruktūros elementus, klasifikuoja defektus ir vertina augmenijos keliamą riziką.
Infrastruktūros elementų aptikimas: DI modeliai 200 000 nuotraukų aptinka ir klasifikuoja pagrindinius elektros tinklo infrastruktūros elementus – stulpus, izoliatorius, traversas ir kitus konstrukcinius elementus – pasiekdami 96 % vidutinį tikslumą. Tinklo objektai kataloguojami automatiškai, todėl nereikia kiekvienos nuotraukos peržiūrėti rankiniu būdu.
Izoliatorių defektų aptikimas: Specializuoti kelių klasių modeliai 92 % tikslumu nustato izoliatorių būklę – ar jie nepažeisti, ar pažeisti – o traversų būklę, pavyzdžiui, nepažeista, pasvirusi ar deformuota, klasifikuoja 82 % tikslumu. Automatizuotas defektų aptikimas leidžia iš karto nustatyti priežiūros prioritetus, inžinieriams nereikia rankiniu būdu peržiūrėti kiekvieno pažymėto vaizdo.
Elektros linijų patikra naudojant LiDAR: Pažangiai apdorojus 700 km LiDAR taškų debesų duomenų galima tiksliai apskaičiuoti atstumus iki laidininkų, stulpų pasvirimo kampus, laidų įlinkį ir augmenijos priartėjimą. Tai suteikia erdvinį tikslumą, kurio vien optiniai vaizdai negali užtikrinti.
Augmenijos keliamos rizikos vertinimas: RGB vaizdų ir LiDAR duomenų analizė padeda nustatyti pavojingai prie elektros linijų priartėjusią augmeniją, išmatuoti jos aukštį, atstumą ir užimamą plotą. Tai leidžia iš anksto planuoti genėjimo darbus ir mažinti gaisrų bei elektros tiekimo sutrikimų riziką.
Vidutinis tikslumas aptinkant elektros tinklo infrastruktūros elementus – izoliatorius, traversas, stulpus ir kitus konstrukcinius elementus – 200 000 patikros nuotraukų
96 % vidutinis tikslumas analizuojant 200 000 nuotraukų užtikrina nuoseklumą, kurio rankinė patikra tokiu mastu negali pasiekti – rezultatų neveikia nuovargis, skirtingos apšvietimo sąlygos ar specialistų patirties skirtumai.
Automatizuota analizė sumažina poreikį lauko komandoms rutininių patikrų metu vykti į pavojingas vietas. Darbuotojai gali būti siunčiami į jau patvirtintas defektų vietas, o ne atlikti bendrą viso tinklo vizualinę apžiūrą.
Automatinis 200 000 nuotraukų ir 700 km LiDAR duomenų apdorojimas pakeičia didelę dalį rankinės peržiūros, kuriai reikėtų daug darbuotojų laiko. Patikrų ciklus, kurie anksčiau galėjo trukti savaites, galima atlikti greičiau ir tiksliau.
Ankstyvas defektų ir pavojingo augmenijos priartėjimo nustatymas leidžia priežiūrą planuoti iš anksto, o reaktyvų gedimų šalinimą pakeisti suplanuotais darbais dar prieš atsirandant elektros tiekimo sutrikimams.
DI modeliai visose 200 000 nuotraukų 96 % vidutiniu tikslumu aptinka stulpus, izoliatorius, traversas ir kitus konstrukcinius elementus. Taip sukuriamas patikimas ir išsamus infrastruktūros objektų sąrašas, sumažinant klaidingų aptikimų ar praleistų elementų skaičių.
Izoliatorių klasifikavimo modelis 92 % tikslumu atskiria nepažeistus izoliatorius nuo pažeistų. Tai padeda tikslingiau nustatyti priežiūros prioritetus ir mažina nepastebėtų gedimų, galinčių sukelti elektros tiekimo sutrikimus ar saugos incidentus, riziką.
Traversų būklė klasifikuojama į tris kategorijas – nepažeista, pasvirusi ir deformuota – 82 % tikslumu. Priežiūros komandos gauna struktūruotus duomenis apie konstrukcijų būklę visame tinkle, o ne tik pavienių objektų patikrų rezultatus.
Elektros linijų LiDAR patikros duomenys leidžia tiksliai nustatyti augmenijos keliamą riziką visame 700 km koridoriuje. Tai padeda iš anksto planuoti genėjimo darbus, mažinti gaisrų ir elektros tiekimo sutrikimų riziką bei didinti tinklo patikimumą.
„Agmis“ kuria realioms eksploatavimo sąlygoms pritaikytas kompiuterinės regos sistemas elektros tinklų patikrai, defektų klasifikavimui ir LiDAR duomenų analizei. Aptarkime, koks sprendimas galėtų tikti jūsų infrastruktūrai.
Susitarti dėl konsultacijosEnergijos skirstymo operatoriai visame pasaulyje susiduria su panašiais iššūkiais kaip ESO. DI pagrįsta infrastruktūros patikra leidžia juos spręsti dideliu mastu ir kuria ilgalaikę vertę keturiose pagrindinėse srityse:
Sistema apdoroja didelius duomenų kiekius – 200 000 nuotraukų ir 700 km LiDAR duomenų – ir gali būti plečiama augant infrastruktūros tinklui, neproporcingai nedidinant patikroms reikalingo darbuotojų skaičiaus ar sąnaudų.
Išsamūs ir tikslūs aptikimo duomenys leidžia strategiškai planuoti priežiūrą bei biudžetą pagal realią infrastruktūros būklę, o ne apytikslius vertinimus ar pavienes periodines patikras.
Ankstyvas automatizuotas defektų aptikimas leidžia pereiti nuo skubių remontų prie planinės priežiūros – mažinti neplanuotų elektros tiekimo sutrikimų skaičių, ilginti infrastruktūros tarnavimo laiką ir mažinti avarinių iškvietimų sąnaudas.
Ankstyvas defektų ir augmenijos keliamos rizikos nustatymas bei pašalinimas dar prieš jiems sukeliant sutrikimus tiesiogiai didina elektros tinklo patikimumą, padeda užtikrinti paslaugų kokybę klientams ir laikytis reguliavimo reikalavimų.