AI와 컴퓨터 비전 모델이 에너지 부문에서 전력 생산을 개선하고 효율성을 높이며 더 나은 에너지 솔루션을 추진하는 방법을 살펴보세요.
에너지 부문은 가정에 전기를 공급하고, 산업에 에너지를 공급하며, 디지털 연결의 토대를 마련하는 등 우리가 알고 있는 삶의 원동력입니다. 에너지야말로 매일 사회의 바퀴를 돌리게 하는 보이지 않는 실과도 같습니다.
전 세계가 화석 연료 소비에 대한 환경 문제를 고민하고 탄소 순배출 제로를 달성하기 위해 노력하면서 지속 가능한 에너지 솔루션으로 초점이 옮겨가고 있습니다. 하지만 새로운 에너지원을 개발하는 것도 중요하지만, 현재의 에너지 시스템을 개선하고 더 효율적이고 안정적이며 환경 친화적으로 만들기 위한 작업도 활발히 이루어지고 있습니다.
전통적인 발전 및 에너지 운영 방식이 인공 지능(AI)과 같은 첨단 기술과 서서히 통합되고 있습니다. 특히 시각적 데이터를 해석하고 분석하는 데 AI를 사용하는 컴퓨터 비전은 전기 분야의 과제를 해결하는 데 중추적인 역할을 하고 있습니다.
컴퓨터 비전은 전기 에너지 시스템을 모니터링, 유지보수 및 최적화하는 방식을 바꾸고 있습니다. 이 기술이 에너지 분야에서 어떻게 적용되고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.
전기 분야에서 컴퓨터 비전의 응용 분야에 대해 자세히 알아보기 전에 이러한 응용 분야가 중요한 이유와 영향을 미치는 대상을 이해하는 것이 중요합니다.
전기 생산은 에너지 부문의 핵심적인 부분으로, 발전, 송전, 배전, 소비의 네 가지 주요 단계로 이루어집니다. 전기는 화석 연료, 원자력 또는 풍력, 태양열, 수력 등의 재생 가능한 자원을 사용할 수 있는 발전소에서 생성되는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 생산된 전기는 고압 전력선을 통해 장거리로 송전됩니다. 고전압 스테이션에 도달하면 변전소를 통해 배전된 후 저전압 라인을 통해 가정, 기업, 산업으로 전달됩니다.
전력 생산 시스템의 주요 이해관계자는 다음과 같습니다:
전기 분야는 매일 몇 가지 주요 문제에 직면해 있습니다. 많은 전기 시스템이 오늘날의 에너지 수요를 처리하도록 설계되지 않은 노후화된 인프라에 의존하고 있어 비효율적이고 전력선 파손과 같은 장애의 위험이 높습니다. 유지보수는 사전 예방적이라기보다는 사후 대응적인 경우가 많기 때문에 비용이 많이 드는 다운타임과 예기치 못한 문제가 발생할 수 있습니다. 게다가 오래된 전력망 시스템은 변화하는 에너지 수요에 효율적으로 적응하는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 문제를 해결하는 것은 미래를 위한 안정적이고 신뢰할 수 있는 에너지 시스템을 구축하는 데 있어 매우 중요한 부분입니다.
컴퓨터 비전은 기계가 인간과 마찬가지로 주변 세계의 시각 정보를 보고 이해할 수 있도록 돕는 AI의 하위 분야입니다. 컴퓨터 비전 모델은 이미지와 동영상에서 물체와 패턴을 식별하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 학습할 수 있습니다.
전기 분야에서는 비전 AI 모델 ( Ultralytics YOLO11 )을 사용하여 전압선의 손상 여부를 확인하고 변압기의 섬세한 부품을 검사하며 실시간으로 회로를 모니터링하고 고전압 및 원격 지역과 같은 위험한 장소에서 작업할 수 있습니다.
컴퓨터 비전 혁신은 검사, 모니터링, 관리 등 전기 분야의 다양한 목적에 유용하게 사용될 수 있습니다. 에너지 산업에서 컴퓨터 비전 모델의 실시간 사용 사례 몇 가지를 자세히 살펴보겠습니다.
고해상도 카메라가 장착된 컴퓨터 비전 지원 AI 드론은 전력선, 송전탑, 태양광 발전소 및 기타 전기 인프라를 검사할 수 있습니다. 이 과정에는 일반적으로 사람이 조종하는 드론 또는 자율 드론이 특정 지역의 전력선 이미지와 동영상을 캡처한 다음 컴퓨터 비전 모델을 통해 분석하는 과정이 포함됩니다.
개체 감지 및 인스턴스 세분화와 같은 기술을 지원하는 YOLO11 과 같은 모델을 사용하여 다양한 문제를 식별할 수 있습니다. 여기에는 균열, 부식, 초목 침범, 전력선 근처의 사람 간섭, 장비 손상 등이 포함됩니다. 이러한 AI 기반 접근 방식은 검사 프로세스의 속도를 높입니다. 또한 사람이 철탑에 오르거나 고압 구역에서 작업하는 등 위험한 작업을 수행할 필요성을 줄여 안전성을 향상시킵니다.
드론을 사용하여 국가 전력망의 송전선로 안전을 개선하고 있는 중국의 자오쩌우시가 그 좋은 예입니다. 사람이 조종하는 드론이 송전선을 순찰하며 잠재적인 손상을 파악합니다. 드론을 사용하여 114개의 송전선을 점검하고 숨겨진 손상 2건을 효율적으로 식별하여 해결했습니다.
컴퓨터 비전과 통합된 감시 시스템은 변압기 과열, 회로 차단기, 오일 누출 및 장비 고장과 같은 이상 징후가 있는지 발전소를 모니터링할 수 있습니다. 이러한 시스템의 내부를 살펴보면 일반적으로 맞춤형으로 학습된 컴퓨터 비전 모델을 찾을 수 있습니다.
예를 들어, 위에 나열된 것과 같이 다양한 장비 이상 징후를 포착하는 다양한 이미지 데이터 세트를 기반으로 사용자 지정 YOLO11 모델을 학습시켜 자동화된 이상 징후 탐지를 위한 강력한 시스템을 만들 수 있습니다. 훈련된 YOLO11 모델을 사용하여 특정 패턴과 정상적인 작업 조건에서 벗어난 편차를 인식할 수 있습니다. 다음과 같은 혁신 기술을 사용하면 YOLO11와 같은 혁신 기술을 사용하면 발전소의 운영 효율성을 개선하고 작업장 사고를 없애며 작업장을 더 안전하게 만들 수 있습니다.
오늘날에는 이러한 유형의 최첨단 혁신이 증가하고 있습니다. 예를 들어, 코네티컷주에서 AI 기반 변전소 점검에 Sparky라는 이름의 로봇 개가 활용되었습니다. 스파키는 컴퓨터 비전 및 AI와 통합되어 전압 게이지를 읽고 모니터링하고, 열화상 이미지를 기록하고, 장비의 손상을 감지할 수 있습니다. 30배 줌의 고해상도 카메라 , 적외선 카메라, 음향 센서를 통해 소리 신호를 읽어내는 것이 특징입니다.
컴퓨터 비전 모델은 스마트 그리드 시스템과 관련하여 전력 흐름을 모니터링하고 병목 현상을 파악하며 잠재적인 취약점을 탐지하는 데에도 활용할 수 있습니다. 컴퓨터 비전 시스템은 사물 인터넷(IoT) 센서 및 데이터 분석과 같은 다른 AI 기술과 결합하여 그리드 감시를 강화할 수 있습니다.
특히 적외선 이미징 기술과 결합하면 컴퓨터 비전 모델을 통해 열 신호를 포착할 수 있습니다. 적외선 이미징은 열 방출을 기반으로 물체의 이미지를 캡처하는 기술입니다. 적외선 스펙트럼에서 작동하는 열화상 카메라를 사용하여 육안으로는 보이지 않는 온도 변화를 감지합니다. 이 기술은 장비의 과열, 마찰 또는 전기적 결함을 나타낼 수 있는 핫스팟을 식별하는 데 유용합니다.
전기 분야에서 적외선 이미징은 변압기, 회로 차단기, 전력선 과열과 같은 문제를 감지하는 데 특히 유용합니다. 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 적외선 카메라는 전봇대를 실시간으로 모니터링하고 급격한 온도 상승을 찾아낼 수 있습니다. 카메라가 비정상적인 온도 변화를 감지하면 유지보수 팀에 경고를 보낼 수 있습니다. 그러면 유지보수 팀은 문제를 조사하고 필요한 조치를 취하여 잠재적인 정전 및 안전 위험을 방지할 수 있습니다.
전기 분야는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 사용하여 여러 가지 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
반면에 컴퓨터 비전 시스템을 구현하는 데에는 한계가 있습니다. 이러한 우려 사항 중 일부는 아래에 언급되어 있습니다:
컴퓨터 비전은 전기 분야의 복잡한 과제를 해결하는 데 신뢰할 수 있는 도구입니다. 육안 검사를 자동화하고 대량의 데이터를 분석하며 실시간 모니터링을 가능하게 하는 AI 기반 솔루션은 오늘날의 에너지 수요를 충족하는 데 필수적인 역할을 할 수 있습니다.
예를 들어 컴퓨터 비전은 전력선의 문제 식별부터 장비 고장 예측에 이르기까지 모든 분야에서 인적 오류의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 도입이 증가하고 에너지 부문이 발전함에 따라 이러한 기술은 친환경 에너지를 발전시키고 보다 환경 친화적인 전력망 시스템을 만드는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
커뮤니티에 가입하고 GitHub 리포지토리를 확인하여 AI에 대해 자세히 알아보세요. 농업 및 의료와 같은 분야의 다른 흥미로운 AI 애플리케이션에 대해서도 알아볼 수 있습니다.
