Дроны и ИИ: новые глаза для энергетиков Казахстана

Министерство энергетики РК внедряет ИИ и дронов для диагностики энергообъектов. Пилотный проект с использованием дронов обследовал 200 опор ЛЭП, повысив эффективность выявления рисков. Разрабатываются новые технологии для точной диагностики дефектов.
Дроны и ИИ: новые глаза для энергетиков Казахстана Атырау

В Казахстане Министерство энергетики активно внедряет инновационные технологии, такие как искусственный интеллект и дроны, для диагностики объектов энергетической инфраструктуры. В рамках сотрудничества с ТОО "aiEnergo" на базе АО "Алатау Жарык Компаниясы" был успешно завершен пилотный проект, в ходе которого дроны обследовали более 200 опор линий электропередач (ЛЭП) за считанные часы, не требуя отключения электрических линий. Это подтвердило высокую эффективность нового подхода в оперативном выявлении рисков.

Разработка новых технологий

Для системного внедрения таких инноваций проводятся рабочие встречи с Комитетом по регулированию естественных монополий и Министерством национальной экономики. Обсуждаются вопросы нормативного сопровождения и тиражирования успешных практик в электроэнергетике. В то же время продолжается работа над улучшением технологии ИИ-дефектоскопии, включая разработку классификаторов дефектов для линий напряжением 110 кВ и расширение мониторинга воздушных линий 35 кВ с помощью ультрафиолетовых камер, лидаров и тепловизоров.

Автоматизация диагностики

Эти технологии обеспечивают высокую точность диагностики скрытых дефектов, перегревов, коронарных разрядов и деформаций конструкций, что значительно повышает надежность энергоснабжения. Система дефектоскопии ЛЭП будет интегрирована в информационную систему EnergyTech в соответствии с картой цифровой трансформации топливно-энергетического комплекса.

Цифровой сервис включает в себя автоматическое выявление дефектов на ЛЭП с использованием анализа медиаконтента, а также цифровую паспортизацию объектов с привязкой обнаруженных дефектов к техническим местам. Использование обучаемых нейросетей позволяет достигать точности распознавания до 98%. Создание отраслевого дата-центра визуальной информации с эталонными выборками будет способствовать переобучению моделей ИИ и автоматической маршрутизации дефектов в системы технического обслуживания и ремонта.

Поделиться:
Все изображения и материалы в публикации получены из открытых источников. Если вы являетесь правообладателем, ознакомьтесь с информацией для правообладателей.
Популярные новости