به گزارش خبرگزاری ایمنا، مدیریت شبکه برق، قلب زیرساختهای انرژی است و نقش کلیدی در تأمین پایداری و بهرهوری انرژی ایفا میکند، با افزایش تقاضا، تغییرات اقلیمی و فرسودگی تأسیسات، نیاز به فناوریهای نوین برای مدیریت مؤثر شبکهها بیش از هر زمان دیگری احساس میشود، بر این اساس با ورود هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به این حوزه، تحولی بزرگ ایجاد شده است.
در این میان سیستمهای پیشرفتهای همچون AFCL با استفاده از دادههای پهپادی و تحلیل تصاویر دقیق، توانایی تشخیص بیش از ۸۰ نوع نقص در خطوط انتقال برق را دارند، این سیستمها به اپراتورهای شبکه امکان میدهند تا مشکلات را پیش از وقوع خرابیهای گسترده شناسایی و رفع کنند، نتیجه آن کاهش نیاز به بازدیدهای میدانی و صرفهجویی در زمان و هزینههای عملیاتی است و این ابزارها نهتنها از خرابیهای بزرگ پیشگیری میکنند، بلکه بودجه آزادشده را برای توسعه زیرساختهای انرژی تجدیدپذیر اختصاص میدهند.
مدیریت هوشمند شبکه برق، از طریق نظارت پیشگیرانه و تعمیرات هدفمند، بهرهوری را افزایش میدهد. سیستمهایی همچون AFCL به صورت سریع اطلاعات را پردازش میکنند و تنها در صورت تشخیص نقصهای واقعی، تیمهای فنی را به محل اعزام میکنند، این به معنای کاهش هزینهها و بهبود سرعت عملکرد است.
ایمنی نیز یکی از مهمترین اولویتها است، با استفاده از تحلیل دادههای با سرعت بالا، خطرات فنی و جانی به حداقل میرساند، ابزارهای هوشمند به مدیران شبکه امکان میدهند پیش از وقوع هرگونه اختلال، اقدامات لازم را انجام دهند، اما چالشها همچنان پابرجاست. تغییرات آب و هوایی و افزایش تقاضا، فشار زیادی بر شبکههای برق وارد میکند. برای غلبه بر این چالشها، سرمایهگذاری در فناوریهای نوین و همکاریهای بینالمللی ضروری است، اما آینده روشن است؛ با همافزایی فناوری و مدیریت هوشمند، میتوان به یک شبکه برق پایدار و کارآمد دست پیدا کرد.
نظارت هوشمند بر سلامت شبکههای برق
فاطمه عطاری، کارشناس هوشمصنوعی درباره نرمافزارهای طراحی شده بر اساس هوش مصنوعی که توسط تیمی از مهندسان داخلی توسعهیافته به خبرنگار ایمنا میگوید: این نرمافزار با توانایی شناسایی بیش از ۸۰ نوع خطای مختلف در خطوط انتقال برق، نقش مهمی در ارتقای کارایی شبکههای انتقال برق کشور ایفا میکنند.
وی میافزاید: نرمافزار AFCL بر پایه الگوریتمهای پیشرفته هوش مصنوعی طراحی شده است و امکان نظارت دقیق بر سلامت شبکههای انتقال برق را فراهم میآورد، این نرمافزار نهتنها قادر است خطاهای فیزیکی و الکتریکی را به سرعت تشخیص دهد، بلکه محل دقیق بروز مشکل را نیز به کاربران اطلاع میدهد. این قابلیت موجب میشود تا شرکتهای برق منطقهای بتوانند با دقت بیشتری به تعمیرات و نگهداری خطوط بپردازند.
کارشناس هوشمصنوعی با اشاره به استفاده از پایگاه دادهای شامل ۶ تا ۷ میلیون تصویر پهپادی برای طراحی AFCL، توضیح میدهد: این تصاویر با کیفیت بالا از وضعیت فیزیکی و عملکردی خطوط انتقال برق گرفته شدهاند. این بانک اطلاعاتی به نرمافزار AFCL کمک میکند تا کوچکترین نقصها، از جمله پوسیدگی بتن، نقص در پیچ و مهرهها و حتی ترکهای عمیق در فونداسیون را شناسایی کند. این قابلیتها میتواند به شکل مؤثری از بروز مشکلات جدی در خطوط انتقال برق جلوگیری کند.
عطاری به ویژگیهای این نرمافزار اشاره و بیان میکند: این نرمافزار علاوهبر شناسایی سریع نقصها، دادههای جمعآوری شده را تجزیهوتحلیل میکند و به شرکتهای برق این امکان را میدهد که مشکلات احتمالی آینده را پیشبینی کنند. این قابلیتها موجب میشود تا نیاز به بازدیدهای میدانی کاهش پیدا کند و در عین حال هزینههای مرتبط با تعمیرات و نگهداری خطوط انتقال برق به حداقل برسد.
وی درباره موفقیتهای نرمافزار AFCL در سطح بینالمللی تصریح میکند: این نرمافزار توانسته است جوایز متعددی را در سطح بینالمللی کسب کند و در میان ۱۰ استارتاپ برتر ایران در نمایشگاه فناوری GTX 2022 قرار گیرد. این موفقیت نشاندهنده کیفیت بالای این نرمافزار و تواناییهای تیم توسعهدهنده آن است.
کارشناس هوشمصنوعی با بیان اینکه تیم تحقیق و توسعه AFCL همچنان بهدنبال ارتقای قابلیتهای نرمافزار است میگوید: ما در تلاشیم تا با افزودن قابلیتهای جدید به AFCL، این نرمافزار را به یک ابزار جامعتر و کارآمدتر تبدیل کنیم، توسعه نرمافزارهای هوشمند در حوزه برق به همکاریهای گسترده نیاز دارد و امیدواریم که با حمایتهای بیشتر، تیم تحقیق و توسعه بتواند این اهداف را محقق کند.
عطاری درباره تأثیر AFCL بر کاهش هزینههای شرکتهای برق منطقهای تاکید و میگوید: این نرمافزار به شرکتهای برق کمک میکند تا با نظارت دقیق و سریع بر خطوط انتقال برق از هزینههای اضافی جلوگیری کنند و بهرهوری شبکههای برق را افزایش دهند. با استفاده از AFCL، نیاز به بازدیدهای مکرر و هزینهبر کاهش یافته و تنها در صورت بروز مشکلات مشخص، اقدامات لازم صورت میگیرد.
به گزارش ایمنا، نرمافزار AFCL بهعنوان یک دستاورد ملی در حوزه هوش مصنوعی و الکترونیک، توانسته است نقش کلیدی در ارتقای پایداری و کارایی شبکههای انتقال برق کشور ایفا کند. این دستاورد نوآورانه نهتنها در کاهش هزینهها و بهبود بهرهوری شبکههای برق مؤثر است، بلکه میتواند بهعنوان الگویی برای توسعه دیگر فناوریهای مشابه در صنایع مختلف به کار گرفته شود.
استفاده از فناوریهای هوشمند در نظارت و مدیریت شبکههای انتقال برق میتواند تحولی اساسی در این صنعت ایجاد کند. با بهرهگیری از ابزارهای پیشرفتهای که بر پایه هوش مصنوعی و تحلیل دادههای گسترده طراحی شدهاند، امکان نظارت دقیق و فوری بر سلامت این شبکهها فراهم میشود. در این روشها، تصاویر پهپادی با کیفیت بالا و تجزیهوتحلیل دادهها به کمک الگوریتمهای پیشرفته، شرایط و مشکلات احتمالی را شناسایی کرده و اطلاعات جامعی از وضعیت شبکهها ارائه میدهند.
این فناوری بهویژه در کاهش هزینههای مرتبط با تعمیر و نگهداری خطوط انتقال برق مؤثر است. با بهرهگیری از آن، نیاز به بازرسیهای مکرر و بازدیدهای میدانی کاهش پیدا میکند، زیرا تشخیص دقیق محل و نوع نقصها به صورت خودکار انجام میشود. این روش نهتنها به افزایش بهرهوری منجر میشود، بلکه از بروز مشکلات بزرگتر و خسارات جبرانناپذیر نیز جلوگیری میکند.
پیشبینی مشکلات آتی و ارائه گزارشهای دقیق از مزایای کلیدی این فناوری است که به شرکتهای برق کمک میکند تا با اطمینان بیشتری به مدیریت شبکههای خود بپردازند. این دستاورد میتواند الگویی برای دیگر صنایع در استفاده از فناوریهای نوین برای بهبود فرایندها و کاهش هزینهها باشد. بهطور کلی، حرکت به سمت بهرهگیری از هوش مصنوعی و سیستمهای هوشمند در صنعت برق، نهتنها به حفظ پایداری شبکهها کمک میکند، بلکه نقشی حیاتی در ایجاد زیرساختهای کارآمدتر و ایمنتر برای آیندهای پایدار ایفا میکند.