Dronebilder og AI kan gjøre det både raskere og billigere å vedlikeholde strømnettet

Forfatter: Per-Oddvar Osland, Agder Energi Nett og kontaktperson i CINELDI-piloten «Maskinlæring i inspeksjon av strømnettet»  

For å ivareta både forsyningssikkerhet og personsikkerhet gjennomfører nettselskapene jevnlig inspeksjoner og vedlikehold av strømnettet sitt. Den vanligste metoden er å fly helikopter over strømlinjen og ta bilder, for så å sette seg ned og gå gjennom bildene manuelt for å lete etter feil.

En langt mer tids- og kostnadseffektiv måte å gjøre inspeksjoner på er å ta bildene med droner, for så å bruke kunstig intelligens til å gjøre automatisk bildeanalyse. Det er i alle fall sannheten på papiret. For å finne ut om den nyeste teknologien er god nok, og ikke minst økonomisk forsvarlig å ta i bruk i den daglige driften og vedlikeholdet av strømnettet, har Agder Energi Nett testet automatisk bildeanalyse i et pilotprosjekt sammen med forskningssenteret CINELDI.

Kort om pilotprosjektet

Fordi inspeksjon og vedlikehold av strømnettet er tid- og kostnadskrevende, ser nettselskapene alltid etter måter å effektivisere arbeidet på. Inspeksjon og vedlikehold består i grove trekk av fire faser:

• Datainnsamling
• Analyse
• Beslutning
• Aksjon

Det finnes utvilsomt rom for effektivisering og forbedring i alle ledd av verdikjeden, men i dette prosjektet så man spesielt på punkt to: Analyse. I et tidligere prosjekt har Agder Energi også sett på å bruke drone til datainnsamling i stedet for helikopter.

Målet var å teste om nye, innovative verktøy og metoder er gode nok til å støtte arbeidet med inspeksjon og vedlikehold av strømnettet, og hvor stor kost/nytten er om den nye teknologien blir tatt i bruk. Helt konkret i prosjektet så man på bruk av Microsoft-programmet Custom Vision for mer effektiv analyse av bildene.

Bedre datainnsamling: Helikopter vs. Drone

I dag er det svært vanlig å bruke helikopter og fotograf når man skal ta bilder i kraftlinjene. I Agder Energi Nett sitt tilfelle betyr det at man sender opp et helikopter med to til tre personer om bord og tar om lag en millioner bilder årlig. Av disse bildene er det kun en liten andel som har verdifull informasjon. Det betyr at svært mye tid går med til å lete gjennom ikke-relevante bilder.

Alternativet er å bruke drone til å ta bildene. Med drone trenger man kun én dronepilot, og man tar ca. 250 000 bilder i året, uten at mengden verdifull informasjon blir mindre. Det betyr at de som skal analysere bildene kan fokusere på relevante bilder. Bildekvaliteten blir i mange tilfeller også bedre fordi man får til å fly tettere på linja.

HMS-hensyn er en vesentlig årsak til at man går over til droner. Fare for liv og helse reduseres vesentlig, og CO2-utslipp er langt lavere ved bruk av drone. I tillegg ser man at dyrelivet forstyrres langt mindre enn ved bruk av helikopter.

Analyse: Manuell vs. automatisk bildeanalyse

Fokus i denne piloten er å undersøke hvor godt egnet AI-basert bildeanalyse er til å effektivisere prosessen med gjennomgang av bilder. I pilotprosjektet ble Microsoft Custom Vision valgt som analyseverktøy. En viktig grunn til det er at dette er et såkalt «no-code» verktøy. Det betyr enkelt forklart at «alle» kan bruke det fordi man ikke trenger å kunne koding. Mange av komponentene man ser på, og feilene man ser etter er svært små. Spørsmålet er om eksisterende no-code-verktøy som Microsoft Custom Vision klarer å oppdage de små komponentene og på den måten kan brukes til å plukke ut de bildene man trenger å se manuelt på.

Det korte svaret er ja. Med noen forbehold.

Identifisering av faseskjøter

I studien ble det undersøkt om Microsoft Custom Vision klarte å detektere faseskjøter i strømnettet. Faseskjøter er komponenter som binder sammen to deler av en faselinje i strømnettet. Endene på linjene føres inn i et rør/hylse som klemmes sammen eller vris for å sikre skjøten. Veldig forenklet kan du sammenligne det med å bruke en sukkerbit/klemme når du skal koble sammen to ledninger i veggen hjemme, men i mye større skala.

Grunnen til at akkurat faseskjøter ble brukt i er todelt. 1) Det er relativt enkelt å se om det er en faseskjøt i bildet eller ikke. 2) Skal en algoritme klare å identifisere et objekt i et bilde må den først trenes til å se etter det objektet. Agder Energi Nett hadde allerede et godt datasett med 8500 bilder av ulike faseskjøter som kunne brukes til å trene Custom Vision.

For å øke datamengden, og dermed gjøre algoritmen enda bedre, ble en teknikk som heter data augmentation («dataøking» på norsk) brukt. Data augmentation betyr at man tar et eksisterende bilde og gjør små endringer slik at algoritmen tolker det som et nytt bilde. En slik endring kan være å speilvende bildet eller endre kontrasten. Se flere eksempler på augmenterte bilder under. Til fremtidige studier kan man vurdere å legge til roterte bilder i tillegg.

Treffsikkerhet

Etter å ha trent algoritmen, brukes den på et stort bildesett for å finne faseskjøter. Algoritmen vil da foreslå bilder der den mener å finne en eller flere skjøter. For å fastslå om dette stemmer, dvs. om det faktisk er faseskjøt, trenger man fortsatt mennesker. Å kjøre bildene gjennom en automatisk bildeanalyse kan likevel ha stor verdi, fordi man sorterer ut de bildene det ikke er interessant å se på. Deretter gjør man manuell analyse av de utvalgte bildene for å se om det er noe galt eller ikke.

Men så er spørsmålet; fanger algoritmen opp alle bildene vi ønsker å se på? I dette tilfellet alle bildene med faseskjøt i. Og gir den oss kun bilder med faseskjøt i, eller får man også ut bilder man ikke er interessert i å se på? For å kunne si noe om hvor nøyaktig algoritmen er, og bør være, må vi først introdusere noen begreper:

• Sanne positive (SP): Algoritmen sier det er en faseskjøt i bildet og det er faktisk faseskjøt i bildet
• Sanne negative (SN): Algoritmen sier det ikke er faseskjøt i bildet og det er ikke faseskjøt i bildet
• Falske positive (FP): Algoritmen sier det er faseskjøt i bildet, men det er ikke faseskjøt i bildet
• Falske negative (FN): Algoritmen sier det ikke er faseskjøt i bildet, men det er faseskjøt i bildet

Hvor mange av faseskjøtene algoritmen finner avhenger av hvor godt algoritmen er trent, samt hvor gode bildene er. Videre trenger vi å ha et forhold til begrepene Precision, Recall og Threshold.

• Precision = SP/(SP+FP) handler om hvor sikker algoritmen skal være før den godkjenner et bilde (klassifiserer bildet som positivt).
• Recall = SP/(SP+FN) er hvor høy andel av bildene med faseskjøt som skal bli identifisert. Det vil si, hvor mange falske negative resultater vi godtar.
• Threshold er hvor sikker algoritmen skal være før den konkluderer med at den har funnet en faseskjøt. Det betyr at hvis vi justerer på kravene til Threshold vil vi også justere på algoritmens Precision og Recall.

La oss se på et par eksempel. I bildet under ser vi hva som skjer med Precision og Recall hvis vi justerer på Threshold. I eksempelet til venstre er Threshold 50 %. Det betyr at algoritmen skal være 50 % sikker før den godkjenner et bilde. Her skal algoritmen være ganske sikker på at det er en faseskjøt i bildet før det godkjenner det, og med en slik innstilling tillater vi ikke mange falske positive. Det gir en høy Precision (94,8 %). Til gjengjeld får vi da mange falske negative, altså at mange av bildene med faseskjøt i ikke blir oppdaget. Recall blir altså en del lavere (86,8 %).

I eksemplet til høyre er Threshold justert ned til 10 %. Da faller Precision med en gang (79,7 %) fordi algoritmen ikke trenger å være så sikker før den godkjenner et bilde. Til gjengjeld blir Recall automatisk høyere (92,7 %). Vi tillater dermed flere falske positive bilder for å fange opp flere ekte positive bilder.

Det store spørsmålet blir da: Hva er egentlig best? Det kommer an på kost/nyttevurderinger man må gjøre i hver situasjon. I dette eksemplet, der man ser etter faseskjøter, vil for eksempel høy Recall være å foretrekke fordi det av HMS-messige årsaker er viktig å avdekke alle faseskjøter. Det blir flere bilder å gå gjennom fordi man både får flere ekte positive og falske positive, men man vil på denne måten avdekke flest mulig av faseskjøtene. Hvis linjen i ytterste konsekvens skulle dette ut av faseskjøten og havne på bakken vil det være fare for liv og helse.

I en mer ordinær vedlikeholdsprosess ser man etter feil i nettet som ikke nødvendigvis innebærer HMS-risiko eller umiddelbar fare for forsyningssikkerheten. Dette inkluderer feil som råte, sprekker, rust, hakkespetthull, etc. Formålet er da heller å effektivisere vedlikeholdet av mastene gjennom å kunne gjøre tilstandsbasert vedlikehold i stedet for periodisk vedlikehold. Da kan man også tillate lavere Recall og dermedå færre bilder å gå gjennom.

Gode fremtidsutsikter

Hvor stort det økonomiske innsparingspotensialet ved å ta i bruk automatisk bildeanalyse er vanskelig å slå fast i kroner og øre på nåværende tidspunkt. Men at potensialet er stort, er det liten tvil om. I dette prosjektet reduserte man den manuelle bildeanalysejobben med hele 77,5 prosent!

Det må fortsatt gjøres flere tester før man kan innføre drone og automatisk bildeanalyse som standard, men det er høy sannsynlighet for at teknologien blir tatt i bruk i stor skala i fremtiden.

Algoritmen som er brukt i dette prosjektet er ikke direkte overførbar til andre nettselskaper, men kompetansen og erfaringene som er bygget opp er det. Som en del av forskningssenteret CINELDI vil Agder Energi Nett dele sine erfaringer med de andre nettselskapene i senteret, slik at medlemmene sammen kan innovere og finne de beste måtene å gjøre overvåking og vedlikehold av nettet på.

Konklusjon

Formålet med piloten har vært å få erfaring med hvor enkelt/vanskelig det er å bruke Custom Vision, og hvor god kvalitet på bilder en må ha for å få akseptable resultat. Konklusjonen er at Custom Vision – og AI-basert bildeanalyse generelt sett – har et helt opplagt potensiale i å effektivisere prosessen med vedlikehold av strømnettet. Tilpassede løsninger og god prosesstøtte er imidlertid en forutsetning for at dette skal fungere for et nettselskap. En god algoritme kan kun skape verdi dersom den inngår i et verktøy som er tilpasset arbeidsrutiner i vedlikeholdsprosessen.

Videre bruker Agder Energi Nett piloten til å legge strategi for hvordan vi skal ta i bruk AI-basert bildeanalyse – om vi skal gjøre dette selv i stor grad eller om vi skal samarbeide med partner/leverandør. Konklusjonen her er at vi ønsker å bruke det beste løsningene på markedet, slik at Agder Energi Nett kan fokusere på bygging, vedlikehold og drift av nettet. Piloten har gitt verdifull innsikt i hvordan bildeanalyse fungerer, og har dermed gitt oss viktig bestillerkompetanse.

I etterkant av denne piloten har vi gjennomført en kartlegging for å få oversikt over hva som finnes tilgjengelig av kompetanse og tjenester i markedet. I 2022 ble det gjennomført en ny CINELDI-pilot: «Bildeanalyse i anleggsforvaltning», der vi testet ut løsninger fra to leverandører.