Exploiter les datasets énergétiques : transformer l'infrastructure grâce à la vision par ordinateur

Exploiter les datasets énergétiques : révolutionner l'infrastructure avec la vision par ordinateur

Selon l'International Trade Association, le Royaume-Uni génère 2,4 GW/2,6 GWh de stockage d'énergie opérationnel répartis sur 161 sites, avec 20,2 GW supplémentaires en cours de planification. Bien que cela semble placer le Royaume-Uni dans le top 5 des producteurs mondiaux d'énergie, il reste une marge de croissance. Le vaste réseau de systèmes d'infrastructure énergétique qui transporte l'énergie des centrales de production aux foyers et aux industries joue un rôle vital dans la production d'énergie de tout pays. L'infrastructure énergétique doit supporter l'énergie produite et distribuée ; sinon, il y aurait un gaspillage massif d'énergie. En exploitant la vision par ordinateur, l'industrie de l'énergie peut optimiser l'infrastructure énergétique existante pour une meilleure distribution d'énergie, une détection des pannes en temps réel et une surveillance à distance des systèmes d'infrastructure.

Cet article abordera les différents datasets énergétiques que les ingénieurs en vision par ordinateur peuvent utiliser pour optimiser de manière exponentielle l'état actuel de l'infrastructure énergétique dans l'industrie de l'énergie, ainsi que certains des défis auxquels est confrontée l'utilisation de l'IA dans l'industrie de l'infrastructure énergétique et comment les surmonter.

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Solutions de vision par ordinateur pour l'industrie de l'énergie

Sans un accès facile aux données pertinentes de l'industrie de l'énergie, il est difficile de concevoir des solutions distinctives et innovantes utilisant la vision par ordinateur. Pour développer des solutions évolutives et optimales capables de répondre aux défis uniques du secteur énergétique, les modèles de vision par ordinateur nécessitent des datasets d'images spécialisés pour fonctionner correctement. Les solutions de vision par ordinateur sont nombreuses, d'autant plus que certaines sont spécifiques à un cas d'usage. Voici quelques applications existantes de la vision par ordinateur dans l'industrie de l'infrastructure énergétique :

• Détection de pannes et maintenance prédictive : Les pannes surviennent dans l'infrastructure énergétique en raison de conditions météorologiques sévères, d'empiètement de la végétation, de dommages accidentels, d'interactions avec des animaux, etc. Si elles ne sont pas traitées, ces pannes pourraient entraîner des problèmes plus importants, comme des explosions et une dégradation environnementale. Les modèles de vision par ordinateur peuvent être intégrés dans des caméras de vidéosurveillance pour surveiller l'état de l'infrastructure énergétique et déclencher des alertes lorsque nécessaire. Des capteurs et des caméras peuvent également être utilisés pour collecter des données sur les tendances ou les événements qui causent des pannes dans l'infrastructure.

• Surveillance à distance : Au lieu de dépenser beaucoup d'argent pour payer du personnel qualifié pour surveiller manuellement l'infrastructure énergétique, le gouvernement et les entreprises énergétiques peuvent économiser en construisant un modèle de vision par ordinateur pour surveiller l'état de l'infrastructure. La surveillance à distance améliore l'efficacité du suivi de l'infrastructure et donne au personnel qualifié plus de temps pour effectuer d'autres tâches importantes.

• Maintien de la durabilité environnementale : L'environnement joue un rôle important dans le maintien de l'infrastructure énergétique. Avant toute installation d'infrastructure, une étude environnementale doit être réalisée pour déterminer l'adéquation de l'emplacement proposé. En raison du changement climatique, l'environnement se dégrade constamment, et cela peut rendre un site précédemment viable inadapté au fil du temps. Les modèles de vision par ordinateur peuvent également aider à inspecter régulièrement l'état de l'environnement. Dans le cas où l'environnement ne peut plus supporter l'infrastructure énergétique, la centrale de distribution d'énergie est arrêtée avant qu'un risque environnemental plus important ne survienne.

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Datasets énergétiques courants

Voici quelques datasets énergétiques précieux que vous pouvez utiliser pour construire des modèles de vision par ordinateur puissants capables d'optimiser les performances de l'infrastructure énergétique existante ou de surveiller leurs performances dans l'industrie de l'énergie.

DTU - Images d'inspection par drone d'éoliennes

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Le dataset énergétique DTU est composé de 701 images d'inspection temporelles en haute résolution de « Nordtank » (une éolienne située sur le site d'essai de DTU Wind Energy au Danemark, en Europe) prises entre 2017 et 2018. Le dataset comprend des turbines avec des objets endommagés ou montés tels que des panneaux VG, de l'érosion du bord d'attaque, des fissures, des récepteurs de foudre, etc. Ce type de dommages réduit la vitesse des turbines et leur efficacité de production d'énergie et sont donc indésirables.

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Les ingénieurs en machine learning peuvent utiliser le dataset DTU pour créer des modèles de détection d'anomalies capables d'identifier ces défauts dans les éoliennes, de les signaler si nécessaire, ou d'effectuer de la maintenance prédictive sur les éoliennes.

Dataset de détection de lignes électriques

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Le dataset de détection de lignes électriques contient 16 078 images, composées de deux classes d'images (Powerline et No_Powerline). Il a été initialement créé pour construire des modèles robustes de détection d'objets pour les objets aériens tels que les drones, les hélicoptères et les avions afin de détecter les lignes électriques en mouvement. De nombreux accidents surviennent lorsque des drones ou d'autres objets aériens entrent en collision avec des lignes électriques. Ce type d'accidents détruit les lignes électriques et peut entraîner des pertes en vies humaines et en biens matériels.

Le modèle de vision par ordinateur construit à partir de ces données serait capable de détecter si une ligne électrique est dans le champ de vision. Ce dataset peut également être utilisé pour construire un modèle de vision par ordinateur de détection d'anomalies afin de surveiller les lignes électriques et détecter quand une ligne tombe au sol ou se rompt. Le dataset énergétique est divisé en 10 000 images d'entraînement (5 417 images contenant des lignes électriques et 4 583 images n'en contenant pas) et 6 078 images de test qui peuvent être utilisées pour évaluer la précision du modèle de vision par ordinateur.

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Dataset de lignes de transmission électrique

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Le dataset de lignes de transmission électrique est une collection de 1 044 images de lignes de transmission électrique. 348 images ont été acquises dans un scénario réel, tandis que les 696 restantes ont été générées dans un environnement virtuel synthétique. Ces datasets énergétiques peuvent être utilisés pour construire des modèles de vision par ordinateur pour l'inspection en temps réel des lignes de transmission. Les images sont segmentées en trois classes distinctes, chacune représentant leurs différentes propriétés géométriques.

Les images réelles sont étiquetées « circuito_real » (circuit réel), tandis que les images synthétiques sont étiquetées « circuito_simples » (circuit simple) ou « circuito_duplo » (circuit double). 348 images représentent ces classes, 232 pour l'entraînement et 116 pour le test/validation. Les images réelles sont généralement disposées de manière plus désordonnée. Une ligne centrale distingue les échantillons de circuit simple entre les quatre fils extrêmes, tandis que le circuit double montre quatre lignes extrêmes sans ligne centrale.

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Dataset de détection d'éoliennes

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Le dataset de détection d'éoliennes contient 1 742 images aériennes d'éoliennes avec leurs labels correspondants au format YOLOv3. Ce dataset d'images peut être utilisé pour la détection d'objets d'éoliennes à l'aide d'objets aériens comme les drones. Les labels d'images contiennent les coordonnées rectangulaires x et y ainsi que la hauteur et la largeur des boîtes englobantes pour chaque éolienne dans l'image correspondante.

Ces images ont été initialement obtenues à partir de Power Plant Satellite Imagery avant d'être étiquetées manuellement et converties en labels formatés. Des étapes de prétraitement supplémentaires ont été effectuées sur les images pour compresser leurs dimensions à 608x608. Ce dataset d'images peut être utilisé pour construire des modèles de vision par ordinateur utilisables pour effectuer des inspections aériennes d'éoliennes. Les images contenues dans ce dataset ont des résolutions allant de 0,6 m à 1 m.

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Dataset de détection d'objets — Éoliennes

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Ce dataset d'éoliennes contient 2 885 images d'éoliennes dans des arrière-plans dynamiques et changeants. Il est idéal pour les photographes de drones et les drones en général. Les ingénieurs en vision par ordinateur peuvent utiliser ce dataset pour construire des modèles de vision par ordinateur facilement interfaçables avec les SDK de drones pour détecter les drones parmi une multitude d'infrastructures énergétiques, telles que les lignes de transmission et les pylônes.

Le dataset a été formaté en utilisant YOLO v7 PyTorch et a été pré-divisé en 2 643 images d'entraînement, 130 images de test et 247 images de validation (87:9:4). Les modèles de vision par ordinateur de détection d'objets sont très utiles pour effectuer l'inspection automatisée de l'infrastructure et la collecte de données à distance sur les installations d'infrastructure énergétique.

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Défis et opportunités pour la vision par ordinateur dans l'industrie de l'infrastructure énergétique

Imaginez un monde où des robots aux yeux d'aigle protègent nos lignes électriques, nos éoliennes et autres infrastructures énergétiques. Grâce à la vision par ordinateur, ces robots peuvent détecter de petites fissures et défauts avant qu'ils ne deviennent des catastrophes majeures. Bien que cette technologie offre une infrastructure énergétique plus sûre, plus efficace et plus respectueuse de l'environnement, certains défis demeurent.

• Rareté des données : L'industrie de l'énergie souffre d'un déficit majeur en datasets de vision par ordinateur ouverts dans le domaine énergétique. Il n'y a pas suffisamment de datasets d'images sur l'infrastructure énergétique utilisables pour construire des modèles de vision par ordinateur dans l'industrie. Toutes les applications de vision par ordinateur dans l'industrie de l'infrastructure énergétique resteront des possibilités tant que les bonnes données n'auront pas été trouvées et appliquées. La rareté des données est le principal frein à l'utilisation de la vision par ordinateur dans l'industrie de l'énergie.

• Limitations algorithmiques : L'infrastructure énergétique est complexe et de nombreuses choses se produisent simultanément. Les algorithmes de vision par ordinateur sont entraînés pour prédire une seule chose à la fois et ne peuvent pas détecter plusieurs éléments en temps réel. De plus, les algorithmes de vision par ordinateur doivent apprendre à partir de données d'entraînement, qui ne sont pas toujours disponibles. Ces limitations et d'autres rendent difficile l'utilisation de la vision par ordinateur dans l'industrie de l'énergie.

• Complexités environnementales : Un modèle de vision par ordinateur entraîné pour détecter des anomalies d'infrastructure énergétique à partir d'images capturées par beau temps peut ne pas bien fonctionner lorsqu'il pleut ou neige. Cela est dû au fait que le modèle n'a pas été entraîné sur des données collectées dans différentes conditions météorologiques, ce qui peut entraîner une faible précision lors des prédictions en temps réel dans des conditions météorologiques variables. Les complexités environnementales telles que les conditions météorologiques, l'éclairage et d'autres facteurs peuvent affecter la précision des algorithmes de vision par ordinateur. Il est donc important d'évaluer soigneusement la précision des modèles de vision par ordinateur dans des conditions variées avant de les implémenter.

• Limitations financières : L'utilisation de la vision par ordinateur dans l'industrie de l'infrastructure énergétique dépend fortement du financement. L'entraînement de modèles de vision par ordinateur à grande échelle, leur test et leur intégration sur des dispositifs IoT à petite échelle coûtent beaucoup d'argent. Bien que cette technologie puisse aider les entreprises à économiser de l'argent à long terme, elle nécessite un investissement important à court terme.

La technologie de vision par ordinateur a le potentiel d'offrir des avantages significatifs à l'industrie de l'infrastructure énergétique. Bien qu'il existe certaines limitations, il existe des moyens de les surmonter.

Premièrement, les ingénieurs en machine learning doivent s'assurer d'utiliser des datasets énergétiques éthiques, équitables et inclusifs pour entraîner leurs modèles de vision par ordinateur. Leurs datasets énergétiques doivent tenir compte de toutes les variations météorologiques possibles. Ils ne doivent pas être biaisés vers une condition météorologique particulière, sauf si le modèle de vision par ordinateur est conçu pour fonctionner uniquement dans cette condition météorologique.

Deuxièmement, les ingénieurs en vision par ordinateur doivent utiliser des techniques d'augmentation de données lorsqu'ils travaillent avec des données biaisées pour réduire l'effet du biais. L'augmentation de données est une technique utilisée par les ingénieurs en machine learning pour augmenter la taille d'un petit dataset en apportant des modifications mineures au dataset ou en utilisant le deep learning pour générer de nouveaux points. Ces modifications peuvent inclure la rotation, le cisaillement, la mise à l'échelle, etc. L'augmentation de données aide à réduire le biais dans les datasets en tenant compte des différentes variations qui pourraient exister en production.

Enfin, le gouvernement et les autres organisations de sensibilisation aux données devraient effectuer des campagnes de sensibilisation de masse pour éduquer les entreprises énergétiques sur l'importance de stocker leurs données d'infrastructure. Bien que cela puisse sembler peu, cela pourrait contribuer grandement à changer l'orientation des dirigeants de l'industrie vers le stockage et la gestion des données.

Conclusion

Les datasets énergétiques sont essentiels pour faire progresser l'infrastructure énergétique. Ils peuvent améliorer l'inspection, la maintenance et la prise de décision. En utilisant ces datasets, les entreprises énergétiques peuvent améliorer l'efficacité, la sécurité et réduire les temps d'arrêt. Le potentiel de la vision par ordinateur dans le secteur de l'infrastructure énergétique est vaste, avec des applications telles que la surveillance de la santé des éoliennes et la détection de ruptures de pipelines. Des investissements supplémentaires dans la recherche, le partage de données open source et la collaboration sont essentiels pour faire progresser la vision par ordinateur dans l'industrie. Cela contribuerait grandement à accélérer l'adoption généralisée de la vision par ordinateur dans l'industrie de l'infrastructure énergétique.

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