Поделиться
В России строят ИИ для анализа данных с БПЛА, чтобы исключить аварии, вызванные человеческими ошибками
Россети создают ИИ, который будет отслеживать информацию с дронов, проверяющих воздушные линии электропередач. Разработка ведется для исключения риска роста аварийных ситуаций, связанных с человеческим фактором.
Для исключения человеческого фактора
Как выяснил CNews, «Россети» создают искусственный интеллект для отслеживания и автоматизированной обработки данных мониторинга, получаемых с беспилотных воздушных судов (БВС).
Это следует из опубликованного на сайте госзакупок 24 июля 2025 г. технического задания. Заявки на участие в конкурсе «Россети» принимают до 11 августа. Итоги выбора поставщика подведут 3 сентября 2025 г. На проведение работ компания выделила 125 млн руб., однако цена может измениться в ходе проведения торгов.
Как указано в документах, цель работ — устранить влияние человеческого фактора, повысить скорость и точность выявления дефектов, снизить эксплуатационные затраты и предотвратить аварии, вызванные несвоевременным обнаружением проблем.
Как пишут «Россети» в техническом задании, Актуальность проекта продиктована реалиями современной энергетики. С 2020 г. дочерние общества «Россетей» активно используют БВС для обследования воздушных линий электропередач, однако существующая практика постобработки данных — ручной анализ видеооператорами — выявила серьезные недостатки.
Ключевыми проблемами стали зависимость качества от квалификации и добросовестности персонала, ограничения по скорости и объему обработки, а также риски пропуска критических дефектов. «Статистика компании за 2020-2022 гг. в ПАО «Россети» показывает ежегодный прирост технологических нарушений (аварий) вследствие неудовлетворительного технического состояния оборудования и несвоевременного выявления дефектов на объектах электросетевого хозяйства 110 кВ и выше в среднем на 1,3% и 5,7% соответственно. При этом относительно 2021 г. прирост причин аварий вследствие несвоевременного выявления дефектов увеличился более чем в два раза. Основными причинами являются кадровый дефицит, влияние человеческого фактора, удаленность и труднодоступность трасс прохождения ВЛ» — сказано в документе.
Работа разбита на семь последовательных этапов, начиная от проектирования и сбора данных до разработки всех модулей, проведения приемо-сдаточных испытаний и, наконец, опытно-промышленной эксплуатации (ОПЭ) на реальных объектах «Россетей».
По итогам ОПЭ система будет доработана, документация актуализирована, а результаты переданы заказчику. Исполнитель обязуется обеспечить гарантийное сопровождение в течение 12 месяцев после приемки, включая устранение выявленных недостатков и консультирование персонала.
Группа «Россети» — это один из крупнейших электросетевых холдингов в мире, указано на сайте компании, обеспечивающий электроснабжение потребителей в 82 регионах России.
Под управлением компании находятся 2,5 млн км. линий электропередачи и электрические подстанции общей мощностью 877 тыс. мегавольт-ампер (МВА). Через сети «Россетей» передается более 80% всей вырабатываемой в стране электроэнергии.
В состав группы входят 45 дочерних и зависимых обществ, в том числе 19 распределительных сетевых компаний. Общая численность персонала составляет порядка 235 тыс. человек.
Структура и функции системы
Технически система будет представлять собой комплекс взаимосвязанных программных модулей. Картографический модуль предоставит интерфейс для визуализации данных (ортофотопланов, 3D-моделей местности, векторных слоев с дефектами и нарушениями), проведения измерений (расстояний, площадей, объемов) и формирования отчетов.
Модуль предварительной обработки возьмет на себя сбор «сырых» данных из распределенных источников (фото, данные лазерного сканирования, ГНСС-логи), их автоматическую геодезическую обработку с вычислением точных координат центров фотографирования (с точностью до 10 см с использованием методов PPP для базовой станции и PPK для бортового приемника) и фотограмметрическую обработку.
Последняя включает выравнивание снимков, построение плотного облака точек, его классификацию (земля, растительность, опоры, провода и т.д.), создание цифровой модели местности (ЦММ), цифровой модели рельефа (ЦМР) и высокоточного ортофотоплана (точность планового положения объектов – не хуже 25 см).
В системе также создадут модули распознавания дефектов на основе ИИ. Один модуль будет анализировать ортофотопланы и ЦММ/ЦМР для выявления нарушений в охранных зонах: определения границ просек, выявления древесно-кустарниковой растительности (ДКР), в том числе опасной (высотой более 4 метров и сухостоя), расчета высот крон деревьев, площадей залесенности, обнаружения посторонних объектов (зданий, сооружений, порубочных остатков).
Другой модуль сосредоточится на поопорных снимках высокого разрешения (не хуже 2 см/пиксель) для детектирования дефектов непосредственно на элементах опор, проводов, линейной арматуры и изоляторов (наклон, повреждения, отсутствие элементов, загрязнение изоляторов, наличие гнезд и т.д.). Все выявленные дефекты и нарушения будут сохраняться в связанных базах данных.
Как указано в техническом задании, Все используемое или разрабатываемое ПО должно быть включено в Единый реестр российского ПО или базироваться на открытом коде, исключая любые зависимости от импортных решений. Размещение и обработка данных должны осуществляться исключительно на территории России.
Практическая польза
Практическая ценность заключается в возможности раннего выявления дефектов на опорах, проводах, изоляторах и нарушений в охранных зонах ВЛ (например, опасной растительности или посторонних объектов), контроля динамики их развития и оперативного оповещения персонала о критических отклонениях.
Это напрямую должно привести к снижению недоотпуска электроэнергии, сокращению количества и длительности перерывов в снабжении потребителей.
Указано, что ИИ-система будет автоматически, без участия человека, обрабатывать массивы данных с БВС, анализировать их с помощью алгоритмов ИИ и формировать формализованные отчеты (дефектные ведомости) в универсальных форматах (CSV, XML, JSON).
Важным результатом станут расчетные параметры: вертикальные габариты проводов над землей и растительностью, расстояния между проводами, стрелы провеса (особенно при использовании данных лазерного сканирования), отклонения опор от вертикали.
Короткая ссылка
