Inovar com visão computacional e IA no sector da energia

O sector da energia alimenta a vida tal como a conhecemos, fornecendo eletricidade para as nossas casas, energia para as indústrias e a base para a conetividade digital. É o fio invisível que mantém as rodas da sociedade a girar todos os dias. 

À medida que o mundo se debate com as preocupações ambientais relativas ao consumo de combustíveis fósseis e tem como objetivo atingir emissões líquidas nulas de carbono, a atenção tem-se voltado para soluções energéticas sustentáveis. No entanto, embora o desenvolvimento de novas fontes de energia seja importante, há também um trabalho significativo a ser feito para melhorar os actuais sistemas energéticos e torná-los mais eficientes, fiáveis e amigos do ambiente.

Os métodos tradicionais de produção de eletricidade e operações energéticas estão a ser lentamente integrados com tecnologias avançadas como a inteligência artificial (IA). Especificamente, a visão computacional - a utilização da IA para interpretar e analisar dados visuais - está a desempenhar um papel fundamental na resolução de desafios no sector elétrico.

A visão computacional está a mudar a forma como os sistemas de energia eléctrica são monitorizados, mantidos e optimizados. Vamos analisar mais de perto a forma como esta tecnologia está a ser aplicada no sector da energia.

Compreender o sector elétrico

Antes de nos debruçarmos sobre as aplicações da visão computacional no sector elétrico, é importante compreender por que razão estas aplicações são importantes e qual o seu impacto.

A produção de eletricidade é uma parte fundamental do sector energético e envolve quatro etapas principais: produção, transporte, distribuição e consumo. Começa com a produção de eletricidade em centrais eléctricas, que podem utilizar recursos como combustíveis fósseis, energia nuclear ou fontes renováveis como a energia eólica, solar e hidroelétrica. A eletricidade produzida é depois transmitida a longas distâncias através de linhas de alta tensão. Quando chega às estações de alta tensão, é distribuída através de subestações e depois entregue a casas, empresas e indústrias através de linhas de baixa tensão.

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Eis os principais intervenientes no sistema de produção de eletricidade:

• Empresas de serviços públicos: Estas são as empresas que produzem eletricidade em centrais eléctricas e a transmitem aos consumidores. São responsáveis pela manutenção das infra-estruturas e por assegurar um fornecimento consistente.
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• Operadores de rede: Gerem a rede eléctrica e monitorizam o equilíbrio entre a oferta e a procura de eletricidade. Estas entidades também supervisionam a estabilidade da rede, evitam cortes de energia e integram fontes de energia renováveis.

• Reguladores: Os organismos reguladores, na sua maioria o governo, aplicam políticas e regras aos operadores da rede. Garantem o cumprimento das normas de segurança, ambientais e económicas e protegem os interesses dos consumidores.
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• Utilizadores finais: São os consumidores, como as famílias, as indústrias e as empresas, que utilizam a eletricidade. 

Principais desafios no sector elétrico

O sector elétrico enfrenta diariamente várias preocupações importantes. Muitos sistemas eléctricos dependem de infra-estruturas envelhecidas que não foram concebidas para lidar com as actuais exigências energéticas, o que conduz a ineficiências e a um maior risco de falhas, como rupturas nas linhas eléctricas. A manutenção é muitas vezes reactiva em vez de proactiva, o que pode resultar em tempos de inatividade dispendiosos e problemas inesperados. Além disso, os sistemas de rede desactualizados têm dificuldade em adaptar-se eficazmente à evolução das necessidades energéticas. A resolução destes problemas é uma parte crucial da criação de um sistema energético estável e fiável para o futuro.

O papel da visão computacional no sector elétrico

A visão por computador é um subcampo da IA que ajuda as máquinas a ver e a compreender a informação visual do mundo que as rodeia, à semelhança do que acontece com os seres humanos. Um modelo de visão por computador pode ser treinado para identificar objectos e padrões em imagens e vídeos para tomar decisões informadas. 

No sector elétrico, os modelos de IA de visão, como o Ultralytics YOLO11, podem ser utilizados para verificar danos em linhas de tensão, inspecionar peças delicadas em transformadores, monitorizar circuitos em tempo real e trabalhar em locais perigosos, como alta tensão e áreas remotas.

Aplicações da visão computacional no sector elétrico

As inovações da visão computacional podem ser úteis para várias finalidades no sector elétrico, incluindo inspeção, monitorização e gestão. Vamos analisar mais de perto alguns dos casos de utilização em tempo real dos modelos de visão computacional na indústria energética.

Inspecções com drones

Os drones com visão computacional e equipados com câmaras de alta resolução podem inspecionar linhas eléctricas, torres de transmissão, parques solares e outras infra-estruturas eléctricas. O processo envolve normalmente drones controlados por humanos ou autónomos que capturam imagens e vídeos de linhas eléctricas numa área específica, que são depois analisadas por modelos de visão computacional. 

Os modelos, como o YOLO11, que suportam técnicas como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias, podem ser utilizados para identificar vários problemas. Estes incluem fissuras, corrosão, invasão de vegetação, interferência humana perto de linhas eléctricas e danos no equipamento. Esta abordagem orientada para a IA acelera o processo de inspeção. Também melhora a segurança, reduzindo a necessidade de trabalhadores humanos executarem tarefas perigosas, como subir a torres ou trabalhar em zonas de alta tensão.

Um grande exemplo disto é Jiaozuo, uma cidade na China, onde os drones estão a ser utilizados para melhorar a segurança das linhas de transmissão da rede estatal. Os drones controlados por humanos patrulham as linhas de transmissão para identificar potenciais danos. Utilizando drones, inspeccionaram 114 linhas eléctricas e identificaram e resolveram eficazmente dois danos ocultos.

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Monitorização de subestações

Os sistemas de vigilância integrados com visão computacional podem monitorizar centrais eléctricas para detetar anomalias como sobreaquecimento de transformadores, disjuntores, fugas de óleo e falhas de equipamento. Se você olhar sob o capô de tais sistemas, você pode normalmente encontrar um modelo de visão computacional treinado sob medida. 

Por exemplo, treinando um modelo YOLO11 personalizado num conjunto de dados diversificado de imagens que capturam várias anomalias de equipamento, como as listadas acima, podemos criar um sistema robusto para a deteção automática de anomalias. O modelo YOLO11 treinado pode ser utilizado para reconhecer padrões específicos e desvios das condições normais de trabalho. Ao utilizar inovações como o YOLO11, podemos melhorar a eficiência operacional nas centrais eléctricas, eliminar acidentes de trabalho e tornar o local de trabalho mais seguro.

Atualmente, assiste-se a um aumento deste tipo de inovações de ponta. Por exemplo, um cão robótico alimentado por IA, chamado Sparky, foi utilizado para explorar a inspeção de subestações orientada por IA no Connecticut. O Sparky está integrado com visão computacional e IA para poder ler e monitorizar medidores de tensão, registar imagens térmicas e detetar danos no equipamento. Possui uma câmara de alta resolução com zoom de 30x, uma câmara de infravermelhos e um sensor acústico para ler assinaturas sonoras.

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Vigilância de redes inteligentes

Os modelos de visão por computador também podem ser utilizados em sistemas de redes inteligentes para monitorizar o fluxo de energia, identificar estrangulamentos e detetar potenciais vulnerabilidades. Combinados com outras tecnologias de IA, como os sensores da Internet das Coisas (IoT) e a análise de dados, os sistemas de visão computacional podem melhorar a vigilância da rede. 

Em particular, quando combinados com a tecnologia de imagem por infravermelhos, os modelos de visão por computador podem captar assinaturas de calor. A imagem de infravermelhos é uma técnica que capta imagens de objectos com base na sua emissão de calor. Utiliza câmaras térmicas que operam no espetro infravermelho para detetar variações de temperatura que são invisíveis a olho nu. Esta tecnologia é útil quando se trata de identificar pontos quentes, que podem indicar sobreaquecimento, fricção ou falhas eléctricas no equipamento.

No sector elétrico, a imagem de infravermelhos é especialmente valiosa para detetar problemas como o sobreaquecimento de transformadores, disjuntores e linhas eléctricas. Uma câmara de infravermelhos com capacidades de visão por computador pode monitorizar postes de eletricidade em tempo real e procurar picos súbitos de temperatura. Se uma câmara detetar quaisquer alterações anormais de temperatura, pode alertar uma equipa de manutenção. A equipa de manutenção pode então investigar o problema e tomar as medidas necessárias, evitando potenciais cortes de energia e riscos de segurança.

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Prós e contras da visão computacional no sector da energia

O sector elétrico pode beneficiar de muitas formas da utilização de aplicações de visão computacional. Aqui estão alguns exemplos: 

• Economia de custos: Ao implementar soluções baseadas na visão, os custos de mão de obra podem ser reduzidos, especialmente os custos de mão de obra associados a tarefas como inspecções em linha, que são demoradas e perigosas.
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• Tomada de decisão orientada por dados: Os conhecimentos recolhidos a partir de modelos de visão podem ser combinados com dados históricos para tomar decisões informadas.
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• Escalabilidade: Os modelos de visão por computador são flexíveis e podem ser implementados a qualquer escala. Podem ser facilmente aumentados de uma área pequena para uma maior, ou diminuídos de uma área grande para uma mais pequena, sem necessidade de grandes alterações.

Por outro lado, a implementação de sistemas de visão por computador tem as suas limitações. Algumas dessas preocupações são mencionadas a seguir:

• Custo inicial elevado: A implantação de sistemas de visão computacional, incluindo drones, câmeras e infraestrutura de IA, pode ser cara. Para indústrias de pequena escala, investir uma grande soma de dinheiro em novas tecnologias pode ser um desafio significativo.
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• Privacidade e segurança dos dados: Os sistemas de visão de IA envolvem frequentemente a recolha e o processamento de dados sensíveis, o que suscita preocupações em matéria de privacidade e segurança.
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• Limitações ambientais: A qualidade dos dados visuais nas inspecções de visão por computador pode ser afetada por factores como a iluminação, o clima e a calibração da câmara. Condições climáticas adversas, como neblina, chuva ou neve, podem tornar essas inspeções menos eficazes, especialmente em ambientes externos.

O futuro da energia

A visão computacional é uma ferramenta fiável para enfrentar os desafios complexos do sector elétrico. Ao automatizar as inspecções visuais, analisar grandes quantidades de dados e permitir a monitorização em tempo real, as soluções alimentadas por IA podem desempenhar um papel essencial na satisfação das actuais exigências energéticas. 

Por exemplo, a visão por computador pode ajudar a reduzir o risco de erro humano em tudo, desde a identificação de problemas nas linhas eléctricas até à previsão de falhas no equipamento. À medida que a adoção da IA cresce e o sector da energia evolui, estas tecnologias desempenharão um papel fundamental no avanço da energia verde e na criação de sistemas de rede eléctrica mais amigos do ambiente.

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