La Smart Geospatial Solution Conference 2017 Tomek Gulczyński, Director al Centrului de Dezvoltare Software Globema, a susținut prezentarea “Aplicații practice ale Inteligenței Artificiale în sistemele geospațiale – faza 2.0”. Tomek a subliniat metodele cele mai comune ale tehnicilor avansate de calcul, inclusiv algoritmii “inteligenți” și aplicațiile lor practice.
Există multe tehnologii și metode AI de simulare (sau, mai degrabă, creare) a inteligenței. Tomek Gulczyński a prezentat câteva dintre ele și a indicat aplicarea lor în noua tehnologie de recunoaștere a imaginii și alte două sisteme Globema – ELGrid & 4RES.
AI în colectarea de date și inventariere rețele
Poate recunoaște AI imaginile conexiunilor cablului de alimentare și ale siguranțelor interioare? Tomek a prezentat rezultatele unui astfel de experiment. Pentru a ajunge la acest rezultat, au fost utilizate TensorFlow (o bibliotecă software open source pentru calcul numeric utilizând grafice de flux de date), instrumente de clasificare a imaginilor și instrumente pentru detectarea obiectelor în imagini. Rețeaua neurală a fost “instruită” cu un eșantion de aproximativ 200 de imagini și apoi testată pe 30 de imagini ale diferitelor îmbinări din cablu. Astfel a fost posibilă obținerea a 70% din precizia recunoașterii pentru îmbinările ZK-2, 100% pentru îmbinările ZK-3 și 75% pentru siguranțe. Acuratețea 100% ar putea fi obținută prin “instruirea” rețelei neuronale cu un eșantion mai mare de imagini. Vestea bună este că sistemul se poate “învăța singur” în timpul utilizării normale.
Pentru a rezuma, experimentul poate fi considerat un succes care deschide oportunități pentru utilizarea inteligenței artificiale în inventarierea de rețea.
Recunoașterea imaginii pe dispozitivele mobile
AI în optimizarea rețelelor electrice
Tehnologia AI a fost implementată și în sistemul Globema ELGrid – instrument de suport decizional care optimizează funcționarea rețelei de energie electrică și planificarea investițiilor. Algoritmii genetici (inspirat metaheuristic de procesul de selecție naturală folosit pentru a genera soluții la problemele de optimizare) au fost aplicate aici pentru două scopuri principale:
- pentru a determina sarcinile maxime în toate nodurile atunci când măsurarea completă nu este disponibilă
- pentru a determina cele mai bune puncte de divizare ale rețelelor ÎT și JT, precum și cele mai bune setări ale transformatorului de tensiune, minimizând pierderile tehnice, menținând în același timp nivelurile de tensiune necesare.
Eficiența optimizării rețelei a fost verificată în cadrul proiectului “Intelligent Peninsula”, realizat de Globema și Energa Operator S.A. Scopul principal al proiectului a fost de a evalua posibilitatea creșterii eficienței operaționale a rețelei de distribuție prin calcule tehnice împreună cu verificarea rezultatelor. A fost aleasă rețeaua energetică din zona Jastarnia pentru a efectua testul și compararea diferenței dintre punctele de legare normale și cele modificate desemnate de liniile directoare de optimizare ELGrid. Zona de testare a acoperit 17 substații alimentând 1,5 mii de clienți. Rezultatele au fost implementate în rețeaua actuală din Peninsula Hel și au contribuit la reducerea pierderilor de energie.
Intelligent Peninsula – rezultate
AI în prognozarea producției din surse regenerabile de energie (SRE)
Este foarte important ca operatorii SRE să prezică producția de energie în diferite perioade de timp și cu rezoluții temporale diferite. Pentru a raspunde acestor provocari, Globema a dezvoltat sistemul 4RES oferind mijloace pentru a prognoza productia din SRE prin utilizarea retelelor neuronale artificiale (sisteme de calcul inspirat de retelele neuronale biologice).
Sistemul a fost implementat la unul dintre operatori unde a fost evaluată și confirmată eficacitatea acestuia – rata de eroare prognozată s-a dovedit a fi satisfăcătoare atingând doar aproximativ 10%.
