Анализът на различни данни може да помогне за свеждане до минимум на риска от пожар
(снимка: CC0 Public Domain)
Последните няколко години бяха белязани от засушавания, екстремни летни жеги и опустошителни горски пожари в почти всички точки на света. Горяха горите дори в Сибир. Оказва се, че набор от технологии, първоначално разработени за електроразпределителните компании, може да помогне за намаляване на риска от горски пожари.
Горските пожари възникват по различни причини: немарливост – например изхвърлена угарка в полето, умишлен палеж или пък искра от късо съединение. Последното често пъти е свързано с инфраструктурата на електроразпределителните компании. А те, ЕРП-тата, се стараят редовно да прочистват растителността около електропроводите, да ги оглеждат и поддържат.
Грижа за електропреносна инфраструктура
Грижата на ЕРП-тата става все по-сериозна. Изменението на климата води до по-сухи и по-горещи метеорологични условия, които водят до по-интензивни горски пожари. Остарелите електрически компоненти – включително изолатори, трансформатори, отводнители и др. – все по-често се оказват извън срок на годност.
В исторически план проверката на състоянието на електрическата инфраструктура е била отговорност на хора, които вървят по протежение на трасетата, и оглеждат. Често им се налага да преминават през трудни места, да се катерят.
Напоследък енергийните компании започнаха да използват дронове, за да събират необходимата информация и да правят въпросните огледи. Освен камери, дроновете могат да носят и топлинни сензори и лидари, отбелязва IEEE Spectrum.
Термичните сензори улавят излишната топлина от електрически компоненти като изолатори, проводници и трансформатори. Прегрели, подобни електрически компоненти могат да хвърлят искра и да експлодират. Затова термо-сензорите са ценни.
Лидар-системите пък помагат за управлението на растителността, сканиране на зоните около трасетата. После софтуер използва данните за създаване на 3D модел на всеки район. Моделът позволява на мениджърите на електроенергийната система да определят точното разстояние на растителността от електропроводите. Това е важно, защото когато клоните на дърветата се приближат твърде близо до електропроводите, те могат да причинят късо съединение.
Всичко това са илюстрации за полезните възможности на технологиите. Но ето ги и лошите новини: когато всички тези визуални данни се приберат в центровете за данни на комуналните дружества, теренните техници, инженерите и колегите им ще трябва да прекарат месеци наред в гледане и анализиране. Това реално ги откъсва работата им по поддръжка на терен. Нищо чудно и да се окаже „след дъжд качулка” – докато бъдат анализирани всички данни, белята ще е станала.
Точно тук може и трябва да се намеси изкуственият разум. AI и машинното обучение са годни за внедряване с цел откриване на неизправности по електропроводите. Това вече се прави от някои напредничави компании.
Нещо повече от откриване на проблеми
Разбираемо е, че натрупването на големи обеми снимкова материал и обработката на кадрите чрез изкуствен разум може да доведе до значително намаляване на риска от възникване на късо съединение, прегряване, експлозия – и съответно горски пожар.
Нещо повече: разработчиците на подобни технологични платформи искат да направят нещо повече и да помогнат не само за откриване на проблеми, които вече са възникнали – а и за предвиждане на проблеми, които евентуално могат да се случат. Така могат да се въведат мерки за т.нар. превантивна поддръжка – и изобщо да не се стигне до искра, която може да запали следващия опустошителен горски пожар.
Подобни системи за превантивна поддръжка могат да използват не само данните от електроразпределителната инфраструктура, но и от други източници: например от метеорологични служби, от институции за енергийно управление и др. Взети заедно, всички различни данни могат да помогнат да се намали до минимум рискът от възникване на пожар.
Не само за ЕРП
Не само електроразпределителните компании могат да използват подобна технологична комбинация за следене на риска от горски пожар. Това могат да правят и други служби като например горските стопанства.
Възможността на AI да предсказва растежа и развитието на растителността има ключова роля. Изкуственият разум е в състояние да предвиди не само къде по електропреносните трасета ще израстат дървета, които могат да докоснат проводниците, но и като цяло да предскажат как ще се развива растителността в дадена област, какви видове ще преобладават, какво количество сухи растения може да се очаква, дори какви вредители могат да нападнат растителността и да я направят по-крехка или по-суха, например. Това е възможно на база исторически данни от предходни години и десетилетия.
Наред с това AI може да прогнозира и метеорологичните условия. Подобни модели така или иначе се използват и могат да се интегрират в грижата за големите горски масиви по цял свят. Особен интерес тук представляват въздействията на изменението на климата. Те водят до появата на температурни екстреми, които са предпоставка за засушаване, повишаващо риска от горски пожари.
С други думи, съвременните технологии като дроновете с камери, вариообективи, термо-сензори и лидар радари, в съчетание със силата на изкуствения разум, могат да ни подготвят за вероятната поява на горски пожари, така че службите по опазването на горите да могат да предприемат навременни действия за намаляване на опасността. Аналогично те могат да бъдат и по-добре подготвени при евентуалното възникване на огън в гората.