人工智能平臺(tái)可以比人類更快地檢測(cè)到電網(wǎng)缺陷和野火危險(xiǎn)

他們獨(dú)特的平臺(tái)使用AI和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)來(lái)分析無(wú)人機(jī)，直升機(jī)和飛機(jī)上的電力線和塔的數(shù)百萬(wàn)張圖像，以發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)部和周圍的危險(xiǎn)故障和缺陷以及茂密的植被，以幫助公用事業(yè)公司確定問(wèn)題區(qū)域和在大火發(fā)生之前修理它們。

與人類相比，該系統(tǒng)可以以一半的成本進(jìn)行分析，而花費(fèi)的時(shí)間僅為人類的數(shù)小時(shí)至數(shù)天，而不是數(shù)月至數(shù)年。

加州林業(yè)與消防局確定PG&E的傳輸線路是去年加利福尼亞州索諾瑪發(fā)生的大規(guī)模Kincade火災(zāi)的過(guò)錯(cuò)。電力線和設(shè)備問(wèn)題已成為最近一場(chǎng)山火的原因，并且山火季節(jié)又開(kāi)始了?？焖侔l(fā)現(xiàn)電力線和電網(wǎng)設(shè)備的缺陷，因?yàn)樗鼈冏兊迷絹?lái)越熱，風(fēng)越多，可以幫助公用事業(yè)挽救生命并節(jié)省數(shù)十億美元。

Buzz Solutions已經(jīng)在全國(guó)主要公用事業(yè)機(jī)構(gòu)中進(jìn)行了試驗(yàn)。處理這些圖像需要六到八個(gè)月的時(shí)間，并且涉及線務(wù)員和工程師，他們將所有這些數(shù)據(jù)手動(dòng)映射到一起，查找故障和失敗并標(biāo)記它們以供親自檢查。

但是，在這個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程中，線路很容易掉下來(lái)，點(diǎn)燃野火并迫使關(guān)機(jī)甚至更糟。

相比之下，Buzz Solutions的AI和機(jī)器視覺(jué)技術(shù)將查看由這些存儲(chǔ)在云中的各種來(lái)源捕獲的網(wǎng)格檢查圖像。AI通過(guò)其專有算法運(yùn)行圖像，以檢測(cè)傳輸線和配電線所有主要組件上的故障(見(jiàn)圖)。

該算法還搜索植被可能侵占設(shè)備并構(gòu)成火災(zāi)隱患的區(qū)域。這種AI分析可以在數(shù)小時(shí)或數(shù)天之內(nèi)完成，而成本僅為傳統(tǒng)流程的一半。然后，公用程序可以采取措施評(píng)估標(biāo)記的圖像，并在引起火災(zāi)之前修理或更換設(shè)備。

“絕對(duì)是時(shí)候使用人工智能來(lái)減少野火威脅。我們相信公用事業(yè)行業(yè)已準(zhǔn)備好采用一種更好的方法來(lái)使他們的設(shè)備保持良好的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，并確保人員和財(cái)產(chǎn)安全。” Buzz Solutions的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Kaitlyn Albertoli說(shuō)道。

Buzz Solutions還可以根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，資產(chǎn)和故障數(shù)據(jù)以及天氣數(shù)據(jù)提供預(yù)測(cè)性建模和分析，以主動(dòng)確定將來(lái)可能發(fā)生故障和高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的地方。