ПО «СИДЭ» - программный продукт для автоматизации процесса выявления дефектов изоляторов ВЛЭП (трещины, загрязнения, сколы) в целях недопущения угроз возникновения аварийных ситуаций в энергосистеме и оптимизации ремонтов за счет предиктивного обслуживания оборудования.

Дефектоскопия включает в себя определение наличия/отсутствия изолятора, дефекта изолятора и классификацию типа дефекта. Для разработки используются алгоритмы и методы СЦТ «Нейротехнологии и искусственный интеллект» суб-СЦТ «Компьютерное зрение».

1.    Предиктивный анализ угроз аварийных ситуаций в энергосистеме

2.    Выявление дефектов изоляторов ВЛЭП (сколы, трещины, загрязнения) с точностью
~ 98%

3.    Автоматизация процесса дефектоскопии оборудования

4.    Интеграция с мастер-системой заказчика посредством функционала REST API

5.    Автоматическая разметка обучающих выборок

6.    Высокая скорость обработки изображений с применением GPU

ПО «СИДЭ» состоит из отдельных компонентов – модулей, взаимосвязанных между собой. Взаимодействие модулей системы осуществляется на основе REST интерфейсов.

ПО «СИДЭ» вводится в промышленную эксплуатацию в составе следующих модулей:

Модуль интерпретации – ключевой модуль системы, который производит обработку фотографий энергообъектов в части распознавания и классификации дефектов изоляторов, генерирует результат в виде JSON- файла с метками, ограничивающими контур изолятора и дефекта (при наличии).

Модуль интеграции – объединяет в единую систему модули интерпретации, автоматической разметки и дообучения. Реализует управление заданиями, производит контроль хранения потока данных для работы модулей Системы, осуществляет мониторинг работы всех модулей, входящих в состав ПО «СИДЭ»;

Модуль автоматической разметки – выполняет предобработку набора данных и генерирует поток для дообучения сети семантической сегментации на основании «грубой» разметки, что позволяет снизить трудозатраты на ручную разметку;

Модуль автоматического дообучения – производит обучение и дообучение моделей нейронных сетей. Получает поток данных для дообучения моделей сети и изменяет параметры сети для повышения точности распознавания изоляторов и дефектов на изображениях (дефектоскопия). 

Модуль графического интерфейса – реализован в виде web-приложения, которое предоставляет все функции для работы с ПО «СИДЭ» широкому кругу пользователей. Позволяет отображать полученный результат работы моделей нейросети в удобно читаемом виде с указанием всех расчетных параметров, производить мониторинг состояния выполнения заданий, отмечать результат распознавания объектов/дефектов на изображении как некорректный;

Модуль оповещения – производит классификацию событий по получаемому набору данных и оповещение пользователей о ходе и результатах дефектоскопии энергообъектов по SMS и (или) E-mail.

Модуль визуализации – предназначен для представления результатов работы модуля интерпретации в естественном человекопонятном виде. Визуализация реализована путем наложения на исходное изображение полученных результатов дефектоскопии в виде полупрозрачных полигонов, ограничивающих контур обнаруженных изоляторов и значений вероятностей, описывающих уверенность модели. Наличие (отсутствие) дефекта кодируется цветом:

- в случае обнаружения дефекта изолятора, полигон с изолятором окрашивается в красный цвет;

- в случае отсутствия дефекта изолятора, полигон с изолятором окрашивается в голубой цвет.

Язык программирования для написания модулей машинного обучения – Python, для модуля интеграции – C#, фреймворк .NET 5.0.

Программное обеспечение состоит из сервера приложений (отдельные компоненты) и сервера баз данных SQL.

Принцип построения системы – использование микросервисной архитектуры, поддерживающей «горизонтальное» масштабирование.

Потенциальные направления по распознаванию новых типов дефектов в рамках проекта:

1.Срыв вязки провода с точностью 85+% (по итогам формирования датасета возможна корректировка в сторону увеличения точности).

Решаемая проблема за счет предиктивной аналитики: при обрыве вязки провода провод падает с изолятора, что в свою очередь может привести к замыканию ВЛ на «землю» или межфазному замыканию с отключением линии.

2.Загнивания опор и их частей, траверс с точностью 85+%.
Решаемая проблема за счет предиктивной аналитики: загнивание опор и траверс часто приводит к их расщеплению и выпадению из тела крюков и штырей, и как следствие кроткому замыканию. Имеется специфика в загнивании траверс, когда они гниют сверху, а при осмотре снизу выглядят вполне нормально, по принципу «корыта».

Достигнутые результаты по точности распознавания:

a) для контуров изоляторов: 98,24%,

b) для дефектов:  «сколы» - 97,55%,  «загрязнения» - 96,0%, «трещины» -  95,35%.

ПО «СИДЭ» соответствует уровню технологической готовности УГТ 9 в соответствии с ГОСТ Р 56861-2016, а именно: «Работа реальной системы в реальных условиях».

Система (ПО «СИДЭ») внедрена в промышленную эксплуатацию в АО «СК Алтайкрайэнерго».

Применение ПО «СИДЭ» позволит многократно увеличить скорость реакции сетевой компании на те дефекты состояния ЛЭП, которые все-таки будут обнаружены, а значит спланировать работы по устранению этих дефектов в максимально короткие и удобные для потребителя сроки.

Ожидаемые эффекты от внедрения ПО «СИДЭ»:

1.      Сокращение количества человек, вовлеченных в процесс выявления дефектов, в 13 раз.

2.      Уменьшение себестоимости осмотра одной опоры в 3,3 раза.

3.      Значительное сокращение количества аварий.

4.      Уменьшение угроз для жизни и здоровья персонала.

5.      Повышение качества и скорости выполнения работ.

6.      Улучшение финансовых показателей за счет экономии средств на ежегодное проведение дефектоскопии.

Все более широкое распространение на промышленных предприятиях получает применение искусственных нейронных сетей, технологий компьютерного зрения и методик глубокого машинного обучения. Внедрение таких технологий позволяет повышать эффективность на разных этапах производства, снижать затраты и влияние человеческого фактора на контроль качества и управление технологическими процессами.

Целевой рынок ПО «СИДЭ»: электроэнергетический рынок России, протяженность сетей которого насчитывает около 2,35 млн км, что равно примерно 67142,9 тыс. опор ЛЭП (порядка 200 компаний).

Потенциальные потребители продукта - электросетевые компании, обеспечивающие энергоснабжение потребителей (физических и юридических лиц) путем организации эффективной инфраструктуры и внедрения инновационных и цифровых технологий.

В рамках внедрения ПО «СИДЭ» в деятельность сетевой компании часть процесса верхового осмотра ЛЭП производится с применением нейросетей.

При использовании системы «СИДЭ» производить осмотр может практически любой сотрудник, прошедший предварительный инструктаж и не имеющий специализированного образования, необходимого для проведения дефектоскопии на месте.

Проведение осмотра, в зависимости от типа используемого оборудования, может осуществляться практически на любой территории, без привлечения дополнительных специалистов и технических средств.

Процесс дефектоскопии происходит в автоматическом режиме при помощи самообучающегося модуля дефектоскопии.

Таким образом выполняется замена ручного труда по определению дефектов в оборудовании на их автоматическое определение. Это позволяет снизить количество ошибок, связанных с человеческим фактором, и увеличить количество проводимых диагностик.

ПО «СИДЭ» состоит из отдельных компонентов – модулей, взаимосвязанных между собой. Взаимодействие модулей системы осуществляется на основе REST интерфейсов.

Система позволяет осуществлять полный цикл дефектоскопии изображений: от загрузки изображения до получения результатов распознавания. 

В рамках интеграции ПО "СИДЭ" с мастер-системой заказчика осуществляется привязка результатов обработки к "цифровому двойнику" опоры ЛЭП. На основе результатов, полученных по итогам распознавания изображений через ПО «СИДЭ», в автоматическом режиме формируются ведомости осмотра. Инженеру становятся доступны отчеты и изображения с выявленными дефектами, а также возможность предоставить обратную связь системе для последующего дообучения моделей нейросети.

В web-приложении ПО "СИДЭ" доступен функционал для формирования планового задания на обработку изображений через указание сетевого каталога. По завершении обработки на указанный пользователем адрес электронный почты система направляет соответствующее уведомление. 

По каждому обработанному файлу доступен детальный просмотр результатов дефектоскопии. В том числе: фотографии с нанесенной разметкой обнаруженного оборудования (изоляторов) и цветовой индикацией изоляторов с дефектами при их наличии, степень уверенности системы в классификации обнаруженных дефектов. 

На главной странице web-приложения доступен к просмотру список файлов с результатом и статусом выполнения задания по каждому файлу.

Интерфейс системы позволяет указать на ложно-положительные и ложно-отрицательные обнаружения. Таким образом предоставить обратную связь для формирования набора данных и последующего дообучения моделей нейросетей. Кроме создания планового задания система предоставляет возможность обработки единичных фотографий.

Также в системе формируются отчеты: статистика работы за период, отчет по пользователям системы и оценка точности распознавания.

При использовании системы «СИДЭ» производить осмотр может практически любой сотрудник, прошедший предварительный инструктаж и не имеющий специализированного образования, необходимого для проведения дефектоскопии на месте.

Проведение осмотра, в зависимости от типа используемого оборудования, может осуществляться практически на любой территории, без привлечения дополнительных специалистов и технических средств.

Процесс дефектоскопии происходит в автоматическом режиме при помощи самообучающегося модуля дефектоскопии.

Таким образом выполняется замена ручного труда по определению дефектов в оборудовании на их автоматическое определение. Это позволяет снизить количество ошибок, связанных с человеческим фактором, и увеличить количество проводимых диагностик. 

Основным преимуществом ИТ-продукта является скорость обработки данных по сравнению с человеком. СИДЭ в тысячу раз быстрее способен указывать на отклонения от нормального состояния арматуры ВЛ и с помощью системы инцидентов оперативно направлять информацию о дефектах к непосредственным исполнителям на местах.

Применение СИДЭ позволит многократно увеличить скорость реакции сетевой компании на те дефекты состояния ЛЭП, которые все-таки будут обнаружены, а значит спланировать работы по устранению этих дефектов в максимально короткие и удобные для потребителя сроки. Предупредить аварию всегда легче, чем ее устранять