Sztuczna inteligencja zajmie się siecią Enei Operator

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, które wspomagają proces oględzin infrastruktury energetycznej. W ramach prac wykonywane są obloty inspekcyjne linii średniego napięcia.

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 LIDAR-u, który wykorzystując system laserowego skanowania, tworzy trójwymiarowy model obiektów.

Automatyczna inwentaryzacja

Jak tłumaczy Enea Operator, technologia sztucznej inteligencji wbudowana w system DRIM  pozwoli na weryfikację i aktualizację danych w systemie GIS (System Informacji Geograficznej), który służy do gromadzenia i analizowania danych przestrzennych i ich prezentacji w formie graficznej. Rozwiązanie to wspiera proces tzw. paszportyzacji sieci oraz automatyczną inwentaryzację rozbudowywanej sieci energetycznej. Paszportyzacja to szczegółowe ewidencjonowanie urządzeń i elementów tworzących sieć energetyczną oraz wprowadzanie ich do systemów informatycznych.

REKLAMA

Jarosław Ziobrowski, dyrektor Departamentu Zarzadzania Majątkiem Sieciowym Enei Operator, informuje, że sprawdzenie 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 – komentuje Jarosław Ziobrowski.

Praktyczne testy sztucznej inteligencji

Celem projektu jest „ocena skuteczności wsparcia procesu paszportyzacji, poprzez automatyzację identyfikacji obiektów i ich atrybutów, 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 – informuje Przemysław Starzyński, kierownik Biura Inicjatyw innowacyjnych Enei Operator.

REKLAMA

W wyniku działania systemu DRIM ma nastąpić 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 roku. 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.

Sieci neuronowe znajdą usterki w sieci

W kolejnych miesiącach wykonane w czasie oblotów zdjęcia będą dodawane do systemu DRIM przy wykorzystaniu zaawansowanych algorytmów, których poprawność pracy będzie weryfikowana przez pracowników Enei Operator. Równocześnie będą trwały testy interfejsu aplikacji. Spółka rozpoczęła także 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.

Enea Operator jest jednym z czterech największych operatorów systemu dystrybucyjnego w Polsce. Zarządza przepływem energii w sieci dystrybucyjnej, dostarczając rocznie ponad 20 TWh energii elektrycznej do ponad 2,7 mln klientów. Obszar działania spółki obejmuje sześć województw północno-zachodniej Polski. Jest to teren ponad 58 tys. km2, na którym znajduje się ponad 108 tys. km linii energetycznych oraz ponad 39 tys. stacji transformatorowo-rozdzielczych.

Na koniec 2022 roku do sieci Enei Operator przyłączonych było ponad 151 tys. odnawialnych źródeł energii o łącznej mocy ponad 4,3 GW.